Öğretim üyelerinin korktuğu şey
Her yeni dönemde, üniversite öğretim üyeleri aynı sorunun farklı versiyonlarıyla karşı karşıya kalıyor: Öğrenciler öğreniyorlar mı, yoksa sadece diploma alma sürecini mi tamamlıyorlar? Bu yıl bu sorunun yeni bir zemini var. Amerikan Üniversiteler ve Kolejler Birliği ve Elon Üniversitesi tarafından Kasım 2025'te 1,057 öğretim üyesiyle yapılan bir anket, %90'ının üretken yapay zekanın öğrencilerin eleştirel düşünme becerilerini azaltacağına, %83'ünün dikkat sürelerini kısaltacağına ve %95'inin de araçlara aşırı bağımlılıklarını artıracağına inandığını ortaya koydu. Neredeyse dörtte üçü (%73), yapay zeka ile ilgili akademik dürüstlük sorunlarıyla bizzat karşılaştı. Bunlar, dirençli bir azınlığın marjinal endişeleri değil. Bunlar, mesleğin çoğunluğunun görüşü ve spesifik: soyut olarak "yapay zeka yıkıcıdır" değil, öğrencilerin düşünme biçiminde ölçülebilir bir şeyin gerçekleştiğine dair ortak bir his.
Öğrencilerin halihazırda yaptıkları
Öğrenciler de bundan saklanmıyor. HEPI'nin 1,054 İngiliz lisans öğrencisiyle yaptığı 2026 Öğrenci Üretken Yapay Zeka Anketi, öğrencilerin %95'inin bir şekilde yapay zeka kullandığını ve %94'ünün bunu değerlendirilen çalışmalarda kullandığını ortaya koydu. Sadece %12'si doğrudan yapay zeka tarafından üretilen metin gönderdiğini kabul ediyor; ancak bu rakam 2024'te %3 iken dört katına çıktı. Bu da "yapay zekayı yardım için kullanmak" ile "yapay zekanın işi yapmasına izin vermek" arasındaki sınırın hızla değiştiğini gösteriyor. Anketin kendi alıntılarından ikisini yan yana koymak da durumu özetliyor. Bir öğrenci, yoğun metinleri özetlemek için yapay zeka kullandığını ve böylece "eleştirel analize ve daha derin anlayışa odaklanabildiğini" anlatıyor. Bir diğeri ise basitçe, "Beynimi hiç kullanmıyorum" diye yazıyor. Aynı araç, aynı terim, tamamen farklı iki öğrenme deneyimi ve anket, öğrencilerin olağandışı bir şey yaptığına dair hiçbir gösterge sunmuyor.
Mekanizmanın neden değişmediği
Bu iki öğrenciyi birbirinden ayıran şey araç değil. Aradaki fark, aracı kullandıktan sonra sınıfta onlardan istenen şey. Yapay zeka, "ne" sorusuna herhangi bir dersten, herhangi bir ders kitabından, hatta ders saatlerinden daha hızlı cevap verebilir. Ancak yapay zeka, bir öğrenciden bir sonucu tahmin etmesi, bir seçimi savunması veya bir şeyi kendi kelimeleriyle açıklaması istendiği anda onun yerini alamaz, çünkü bu anlar ancak öğrenci bilgiyi kendisi geri çağırdığında işe yarar. Bunun altında yatan daha eski bir fikir var: geri çağırma pratiği, bazen test etkisi olarak da adlandırılır; hafızadan aktif olarak bilgi çekmenin, bilginin tekrar verilmesinden çok daha güçlü ve kalıcı bir anlayış oluşturduğuna dair iyi bilinen bir bulgu. Bu yeni bir şey değil ve yapay zeka ile ilgili de değil. Sadece yapay zeka bunu atlamayı alışılmadık derecede kolaylaştırıyor.
Drexel Üniversitesi'nin 2025 tarihli bir çalışması bu açığı sayısal olarak ortaya koyuyor. Araştırmacılar, veri bilimi öğrencilerine ders aralarında yapay zeka tarafından oluşturulmuş hatırlama alıştırma soruları verdiler; bu sorular, öğrencileri yeni öğrendiklerini hatırlamaya ve uygulamaya zorlayan düşük riskli sorulardı. Daha sonraki sınav performanslarını, bu tür bir alıştırma almayan kontrol grubuyla karşılaştırdılar. Hatırlama alıştırması alan grup %89 puan alırken, kontrol grubu %73 puan aldı. Araştırmacılar, içeriği değiştirmeden, sadece öğrencilerin hatırlamaya zorlanıp zorlanmadığını değiştirerek elde edilen 16 puanlık farkı hem istatistiksel hem de pratik olarak anlamlı buldular. Bu bulgu, yapay zekanın varlığı nedeniyle değişmedi. Aksine, tam olarak neyin tehlikede olduğunu açıklıyor: Gerçek öğrenmeyi üreten mekanizma hala çaba gerektiren hatırlamaya dayanıyor ve yapay zekanın bir öğrenci için faydası, bu çabayı teşvik etmek için mi yoksa onun yerini almak için mi kullanıldığına tamamen bağlı.
Politikanın yetersiz kaldığı yer
Bu nedenle, yapay zeka politikası değil, sorgulama tekniği, yükseköğretimin en az kullanılan kaldıraçlarından biri olabilir. AAC&U anketinde, öğretim üyelerinin %87'si açık yapay zeka kullanım politikaları yazdıklarını belirtirken, %59'u kurumlarının öğrencilerin karşılaşacaklarıyla başa çıkmalarına yardımcı olmak için yeterince hazırlıklı olmadığını söyledi. Politika gerekli, ancak öğrencinin sonradan ne gönderdiğini düzenliyor. Öğrencinin ödevini göndermeden önceki doksan dakika boyunca, yani asıl düşünmenin gerçekleştiği veya gerçekleşmediği ve hiçbir politika belgesinin kimseyi daha fazla düşünmeye sevk etmediği ders salonunda veya seminer odasında çok az etkisi oluyor.
Bunların hiçbiri sınıfta yapay zekâya karşı çıkmak için bir argüman değil ve veriler de bu sonucu desteklemiyor; birçok öğrenci zaten onu iyi bir şekilde kullanıyor. Bu, hangi anların hala yalnızca öğrenciye ait olduğu konusunda çok daha bilinçli olmak ve bu sayının Slaytların Ardındaki Hikayeler bölümünde bir eğitmenin birer birer, hatırlama sorularını ele alarak yaptığı gibi, dersleri, seminerleri ve değerlendirmeleri bu anları kasıtlı olarak koruyacak şekilde tasarlamak için bir argümandır.
Referanslar
Amerikan Üniversite ve Kolejler Birliği ve Elon Üniversitesi Dijital Geleceği Hayal Etme Merkezi. (21 Ocak 2026). Ulusal anket: Üniversite öğretim üyelerinin %95'i, öğrencilerin yapay zekaya aşırı bağımlılığından ve üretken yapay zeka araçlarını kullanan öğrencilerde eleştirel düşünmenin azalmasından endişe duyuyor. AAC&U. https://www.aacu.org/newsroom/national-survey-95-of-college-faculty-fear-student-overreliance-on-ai-and-diminished-critical-thinking-among-learners-who-use-generative-ai-tools
An, Y., Liu, J., Acharya, N., & Hashmi, R. (2025). LLM tarafından oluşturulan bilgi edinme alıştırma sorularıyla öğrenci öğrenimini geliştirme: Veri bilimi derslerinde ampirik bir çalışma. arXiv. https://arxiv.org/abs/2507.05629
Stephenson, R., & Armstrong, C. (2026, 12 Mart). Öğrenci Üretken Yapay Zeka Anketi 2026 (HEPI Raporu 199). Yüksek Öğretim Politikaları Enstitüsü. https://www.hepi.ac.uk/reports/student-generative-ai-survey-2026/
