In an era marked by rapid technological advancements, the integration of artificial intelligence (AI) has become increasingly widespread across various sectors, creating many situations that require change in the way we live, work and interact. One of the areas where AI is poised to have a profound impact is higher education. This research examines various aspects of the use of AI in the context of the teaching, research and community service roles of higher education. The prominent aspects of AI in the teaching function of higher education can be categorized as individualized learning, adaptive assessment, virtual assistants and content creation. The important aspects of AI in the research role of higher education can be categorized as literature review, hypothesis generation, experiment optimization and data analysis. In addition, in the community service function of higher education, AI draws particular attention in areas such as community needs assessment, participation and collaboration of stakeholders and sustainability. The limitations of AI in higher education are data privacy, data quality and integrity, algorithmic bias, pedagogical autonomy and human-centered approach/empathy. Therefore, while AI has great potential to create innovation in higher education, its limitations need to be carefully assessed and proactive measures need to be taken to mitigate the associated risks.
Hızlı teknolojik gelişmelerin damgasını vurduğu bir çağda, yapay zekanın (YZ) entegrasyonu çeşitli sektörlerde giderek yaygınlaşarak yaşama, çalışma ve etkileşim biçiminde değişim gerektiren birçok durum yaratmıştır. YZ’nin derin bir etki yaratmaya hazırlandığı alanlardan biri de yükseköğretimdir. Bu araştırma, yükseköğretimin öğretim, araştırma ve topluma hizmet rolleri bağlamında YZ kullanımının çeşitli yönlerini incelemektedir. Yükseköğretimin öğretim işlevinde YZ’nin öne çıkan yönleri kişiselleştirilmiş öğrenme, uyarlanabilir değerlendirme, sanal asistanlar ve içerik oluşturma olarak kategorize edilebilir. YZ, yükseköğretimin araştırma işlevinde literatür taraması, hipotez oluşturma, deney optimizasyonu ve veri analizi olarak sınıflandırılabilir. Bunlara ek olarak YZ, yükseköğretimin topluma hizmet işlevinde ise toplumsal ihtiyaç değerlendirmesi, paydaş katılımı ve iş birliği, ve sürdürülebilirlik gibi alanlarda özellikle dikkat çekmektedir. YZ’nin yükseköğretimdeki sınırlılıklarına bakıldığında veri gizliliği, veri kalitesi ve bütünlüğü, algoritmik ön yargılar, pedagojik özerklik ve insan merkezli yaklaşım/empati öne çıkmaktadır. Bu nedenle, YZ yükseköğretimde yenilik yaratma konusunda büyük bir potansiyele sahip olsa da, sınırlılıklarının dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi ve ilgili riskleri azaltmak için proaktif önlemler alınması gereklidir.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Higher Education Studies (Other) |
Journal Section | Makaleler |
Authors | |
Publication Date | |
Submission Date | March 22, 2024 |
Acceptance Date | November 8, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 20 Issue: 2 |