.

13 Mayıs 2025 * Okuma süresi: 3 dakika

Yükseköğretim Liderleri Yapay Zeka Odaklı Gelecekte Nasıl İlerleyebilir

Yükseköğretim Liderleri Yapay Zeka Odaklı Gelecekte Nasıl İlerleyebilir

Yapay zeka hem eğitimi hem de iş dünyasını dönüştürmeye devam ederken, yükseköğretim liderleri kurumlarının öğretmeyi ve öğrenmeyi yeniden tasarlamaya hazır olmasını ve öğrencilerin kritik yeni beceriler geliştirmesine yardım etmesini sağlamalı.

Adobe, 30 Nisan'da kampüste inovasyonu yönlendirme, eğitim deneyimini dönüştürme ve üretken yapay zeka ile rekabet avantajı yaratma stratejilerine odaklanan bir etkinlik düzenledi. Konuşmacılarımız, üniversite rektörleri, dekanlar ve diğer üst düzey yöneticilerin karşılaştıkları zorlukları ve fırsatları değerlendirmelerine yardımcı olmak üzere en iyi uygulamaları ve araştırmaları paylaştı.

Indiana Üniversitesi'ni değişen ortama hazırlamak

İlk konuşmacımız, Indiana Üniversitesi'nde Dijital Retorik Doçenti ve Digital Gardener Initiative Direktörü Dr. Justin Hodgson. Kendisi ve meslektaşlarının öğrencilerin ve öğretim görevlilerinin yapay zeka kullanımında becerilerini geliştirmek için aşağıdakiler dahil çok sayıda program uyguladığını açıkladı:

  • Faculty Fellows programı ve öğretim görevlisi katılımı çalıştayı serisi aracılığıyla mesleki gelişim
  • Her IU kampüsündeki öğretim ve öğrenim merkezleriyle kişiselleştirilmiş destek
  • İstem Mühendisliğinin Esasları, Üretken Yapay Zeka'nın Etik Sorunları ve Kısıtlamaları ve Çalışma ve Öğrenme için Üretken Yapay Zeka gibi Canvas kursları ile Üretken Yapay Zeka Temel Becerileri adlı özel IU Expand dersi aracılığıyla modüller, kılavuzlar ve kendi hızında öğrenme

Hodgson ve meslektaşları, öğretim görevlilerini yapay zekayı öğretim asistanı, araştırma görevlisi, rol yapma ve beceri gösterim ortağı, hatta yaratıcılık ve ifade ortağı olarak kullanarak öğretimlerini daha etkili hale getirme yollarını keşfetmeye teşvik ediyor.

"Eğer bu anı bir tür değişim ve dönüşüm katalizörü olarak benimseyeceksek ve nasıl daha iyi dersler ya da daha iyi öğrenme deneyimleri inşa edeceğimizi düşüneceksek, bunun faydalı olabileceği farklı yolların tümü hakkında konuşmak ve bunu öğretim görevlilerinin anlamasına yardımcı olmak istiyoruz," dedi.

Çalışma ve kavrama becerilerini desteklemek için yapay zeka destekli araçlar kullanmak

Ardından Adobe'nin Eğitim ekibinin Ürün Pazarlama Direktörü Chitra Mittha, üniversite öğrencilerinin karşılaştığı en büyük öğrenme engellerinin bilgi yoğunluğu ve tükenmişliğe neden olan yoğun okuma gereksinimleri olduğunu gösteren araştırmaları paylaştı. Ayrıca yapay zekanın öğrencilerin bu engelleri aşmasına nasıl yardımcı olduğunu şu şekilde aktardı:

  • Öğrencilerin %33'ü ana çıkarımları anlamak için okuma öncesinde, sırasında ve sonrasında belge özetlerini kullanıyor.
  • Öğrenciler yapay zeka araçlarına sorular sorarak konuyu daha iyi kavrıyor, ayrıca yapay zeka ile çalışma materyallerini organize ediyor ve ana temalar ve konular arasında geziniyor.
  • Yapay zekayı haftalık kullanan öğrencilerin akademik performans nedeniyle kaygı ve stres yaşama olasılığı %17 daha az.
  • Yapay zeka, öğrencilerin okuma süreçlerini ve notları organize etmeye harcadıkları zamanı kısaltmasına yardımcı olurken yapay zeka destekli çalışma kılavuzları ve bilgi kartları hafızayı güçlendiriyor.
  • Adobe Acrobat Yapay Zeka Asistanı gibi araçlar çalışma verimliliğini destekliyor.

Yapay zeka araçlarının öğrencilerin daha etkili şekilde çalışmasına ve öğrenmesine yardımcı olduğu açık olsa da, Mittha öğrencilerin yapay zeka tarafından oluşturulan bilgilerin doğruluğu konusunda kaygı duyduklarını belirtti.

"Öğrencilerin %78'i güvenilir kaynakları alıntılamanın gerçekten önemli olduğunu söylüyor," dedi. "Bu da akademik dürüstlüğe yönelik doğal bir eğilim olduğuna işaret ediyor." Acrobat Yapay Zeka Asistanı gibi güvenilir araçların kaygıları gidermeye yardımcı olabileceğini ve doğruluğu sağlamak için kaynak atıfları sunabileceğini söyledi.

Öğrencilerin profesyonel dünyaya geçişine yardımcı olmak için yapay zeka kullanmak

Son konuşmacımız Deloitte'da yükseköğretim konusunda uzman Müşteri İlişkileri Yöneticisi olarak görev yapan Joshua Meredith oldu. Üniversite kampüslerinde pek çok yeni teknoloji bulunmasına rağmen iş gücünde teknoloji becerileri açığı bulunduğunu belirtti. Yapay zeka konusunda önemli becerilere sahip öğrencilerin, bu beceriler olmayanlara göre %35 daha yüksek maaş aldığını gösteren yakın tarihli bir araştırmadan ayrıntılar paylaştı. "İşverenler geleceğin iş gücünü inşa etmek için bu becerileri talep ediyor," dedi.

Meredith, akademisyenlerin öğrencilere yapay zekayı ustalıkla kullanmayı öğretmek için geleneksel ders ve değerlendirme yöntemlerini dönüştürmeyi değerlendirmelerini önerdi. Örneğin:

  • Öğrencilerin kütüphanede haftalarca araştırma yapmalarını istemek yerine, bilgileri daha hızlı derleyip özetlemek için Acrobat Yapay Zeka Asistanı gibi bir araç kullanmalarını teşvik edin.
  • Öğrencilerden 5-10 sayfalık makale yazmalarını istemek yerine, görsel sunum hazırlayıp sınıfta canlı sunum yapmalarını isteyin.

Meredith ayrıca kurumların, öğrencileri hızla bilgilendirmek ve güvenlerini artırmak için yapay zeka konusunda mikro sertifikalar veya mini kurslar sunmasını önerdi. "Yapay zekayı benimseyen okullar, öğrencilerinin hem okulda hem de işlerinde daha büyük başarı elde etmelerine yardımcı olacak," dedi.

Konuşmacılarımızın bakış açıları ve stratejileri hakkında daha fazla bilgi edinmek için web semineri kaydını izleyin. Adobe'nin yapay zeka ve yaratıcı araçlarıyla akademik sonuçları ve kariyer hazırlığını geliştirme konusunda daha fazla bilgi almak için Adobe Creative Campus programını keşfedin.

word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word

mmMwWLliI0fiflO&1
mmMwWLliI0fiflO&1
mmMwWLliI0fiflO&1
mmMwWLliI0fiflO&1
mmMwWLliI0fiflO&1
mmMwWLliI0fiflO&1
mmMwWLliI0fiflO&1