Türkiye’de Yapay Zekâ Eğitiminin Mevcut Durumu: Lisans ve Ön Lisans Programları Üzerine Bir İnceleme
Abstract
Yapay zekâ alanındaki yenilikler, günümüzde neredeyse tüm sektörlerde insanlığın geleceğini şekillendirmeye devam etmektedir. Yapay zekâ, büyük veri, robotik ve nesnelerin interneti gibi gelişen teknolojilerin temel itici gücü konumundadır. Özellikle üretken yapay zekâ uygulamaları, bu alanın hem olanaklarını hem de popülaritesini önemli ölçüde artırmıştır. Yapay zekânın eğitime entegrasyonu ise, akademik öğrenme süreçlerini dönüştürerek öğrenci gelişimi açısından yeni fırsatlar sunmaktadır. Son yıllarda Türkiye’de, yapay zekâ ile ilgili ders ve materyallerin lisans ve ön lisans programlarına entegre edilmesinin yanı sıra, doğrudan bu alana yönelik bölümler de üniversitelerde açılmaya başlanmıştır. Bu gelişmeler doğrultusunda, bu çalışmada Türkiye’de yapay zekâ temelli lisans ve ön lisans programlarının mevcut durumunun incelenmesi amaçlanmıştır.
Çalışma kapsamında, YÖK Lisans ve Ön Lisans Atlası verileri kullanılarak 2025 yılı itibarıyla Türkiye’deki yapay zekâ ile ilişkili lisans (Yapay Zekâ Mühendisliği, Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, Yapay Zekâ ve Veri Mühendisliği) ve ön lisans (Robotik ve Yapay Zekâ ile Yapay Zekâ Operatörlüğü) programları değerlendirilmiştir. Bu bağlamda, söz konusu bölümlerin hangi üniversitelerde yer aldığı, üniversite türü, akademik kadro yapısı ve uzmanlık alanları, öğrenci sayıları, açılış yılları, ortalama başarı puanları ve cinsiyet dağılımı gibi ölçütler üzerinden kapsamlı bir inceleme gerçekleştirilmiştir. Elde edilen bulgular doğrultusunda ilgili paydaşlara çeşitli öneriler sunulmuştur.
Keywords
Yapay Zekâ, Yapay Zekâ Mühendisliği, Veri Mühendisliği, Makine Öğrenmesi
References
- Alajmi, Q., Al-Sharafi, M. A., & Abuali, A. (2020). Smart learning gateways for Omani HEIs towards educational technology: Benefits, challenges and solutions. International Journal of Information Technology and Language Studies, 4(1), 12–17.
- Baker, R. (2021). Artificial intelligence in education: Bringing it all together. In OECD digital education outlook 2021: Pushing the frontiers with AI, blockchain, and robotics (pp. 43–56). OECD Publishing.
- Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264–75278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
- Copeland, B. J. (2025). History of artificial intelligence (AI). Encyclopedia Britannica. https://www.britannica.com/science/history-of-artificial-intelligence/Connectionism
- Cristianini, N. (2016). Intelligence reinvented. New Scientist, 232(3097), 37–41. https://doi.org/10.1016/S0262-4079(16)31992-3
- Crompton, H., & Burke, D. (2023). Artificial intelligence in higher education: The state of the field. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 22. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8
- EdTech. (2020, January). Successful AI examples in higher education that can inspire our future. EdTech Magazine. https://edtechmagazine.com/higher/article/2020/01/successful-ai-examples-higher-education-can-inspire-our-future
- Facione, P. A. (2020). Critical thinking: What it is and why it counts. Insight Assessment. https://insightassessment.com/unlock-resources/
- Frank, M. R. (2019, 1 October). The evolution of AI research and the study of its social implications. Medium. https://medium.com/mit-media-lab/the-evolution-of-ai-research-and-the-study-of-its-social-implications-4a9598b3d7db
- Gerlich, M. (2025). AI tools in society: Impacts on cognitive offloading and the future of critical thinking. Societies, 15(1), 6. https://doi.org/10.3390/soc15010006
