YÜKSEKÖĞRETİM YÖNETİMİNDE YAPAY ZEKÂ KULLANIMI: FIRSATLAR, ZORLUKLAR VE GELECEK PERSPEKTİFLERİ

Yıl 2025, Sayı: 20, 227 - 243, 30.12.2025

Onur Doğan , Mehmet Can Demir , Hasan Yaşar

Öz

Yükseköğretimde yapay zekâ (YZ) uygulamaları, son yıllarda yalnızca pedagojik süreçlerde değil, aynı zamanda kurumsal yönetim, kalite güvencesi ve stratejik planlama alanlarında da giderek merkezi bir konuma gelmiştir. Öğrenci yaşam döngüsü yönetimi, danışmanlık ve rehberlik hizmetleri, kaynak tahsisi ve kurumsal planlama gibi alanlarda öğrenme analitiği, kişiselleştirilmiş öğrenme ve optimizasyon algoritmaları aracılığıyla öğrenci başarısını artırma, verimliliği geliştirme ve maliyetleri azaltma potansiyeli taşımaktadır. Bununla birlikte, akademik dürüstlük, veri koruma, algoritmik önyargı ve kurumsal hazırlık eksiklikleri, bu teknolojilerin sürdürülebilir ve adil biçimde uygulanmasını sınırlayan temel risklerdir. Gelecek perspektifleri açısından kısa vadede erken müdahale ve kişiselleştirme uygulamaları; orta vadede veri temelli yönetim, kurumsal esneklik ve kalite güvencesi; uzun vadede ise etik, şeffaflık ve sürdürülebilirlik odaklı yönetişim çerçeveleri öne çıkmaktadır. Bu bağlamda, özellikle gelişmekte olan ülkelerde kurumsal kapasitenin geliştirilmesi, açıklanabilir YZ uygulamalarının yaygınlaştırılması ve kapsayıcı politika tasarımlarının oluşturulması, gelecekteki araştırma ve uygulama gündeminin kritik unsurları arasında yer almaktadır.

Anahtar Kelimeler

Yapay zekâ , yükseköğretim , öğrenme analitiği , kalite güvencesi , kurumsal dönüşüm

Artificial Intelligence in Higher Education Management: Opportunities, Challenges, and Future Perspectives

Öz

Artificial intelligence (AI) applications in higher education have recently gained a central role not only in pedagogical processes but also in institutional management, quality assurance, and strategic planning. In areas such as student life cycle management, academic advising and guidance services, resource allocation, and institutional planning, AI offers the potential to enhance student achievement, improve efficiency, and reduce costs through learning analytics, personalized learning, and optimization algorithms. However, challenges such as academic integrity, data protection, algorithmic bias, and institutional readiness remain critical risks that limit the sustainable and equitable implementation of these technologies. In terms of future perspectives, short-term developments are expected to focus on early intervention and personalization; medium-term on data-driven management, institutional flexibility, and quality assurance; and long-term on ethics-, transparency-, and sustainability-oriented governance frameworks. In this context, particularly in developing countries, strengthening institutional capacity, promoting explainable AI applications, and designing inclusive policies emerge as essential components of future research and implementation agendas.

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence , higher education , learning analytics , quality assurance , institutional transformation

Kaynakça

• Akşab, Ş., & Seggie, F. N. (2024). Yükseköğretimde Yapay Zekâ: Öğretim, Araştırma ve Topluma Hizmet Açısından Bakış. Eğitimde Kuram ve Uygulama, 20(2), 29-43. doi:https://doi.org/10.17244/eku.1457088
• Aruğaslan, E., & Çivril, H. (2021). Türkiye’de eğitim alanında yapılan veri madenciliği ve yapay zeka çalışmaları. Uluslararası Teknolojik Bilimler Dergisi, 13(2), 81-89.
• Behera, A., Trivedi, P., Patra, S. K., & Makeni, C. (2025). Artificial intelligence and higher education: A systematic review. American Journal of STEM Education, 11, 27-52. doi:https://doi.org/10.32674/0x43s107
• Bond, M., Khosravi, H., De Laat, M., Bergdahl, N., Negrea, V., Oxley, E., . . . Siemens, G. (2024). A meta systematic review of artificial intelligence in higher education: A call for increased ethics, collaboration, and rigour. International journal of educational technology in higher education, 21(1), 4. doi:https://doi.org/10.1186/s41239-023-00436-z
• Chu, H.-C., Hwang, G.-H., Tu, Y.-F., & Yang, K.-H. (2022). Roles and research trends of artificial intelligence in higher education: A systematic review of the top 50 most-cited articles. Australasian Journal of Educational Technology, 38(3), 22-42. doi:https://doi.org/10.14742/ajet.7526
• Crompton, H., & Burke, D. (2023). Artificial intelligence in higher education: the state of the field. International journal of educational technology in higher education, 20(1), 22. doi:https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8
• Crompton, H., & Song, D. (2021). The potential of artificial intelligence in higher education. Revista virtual Universidad catolica del Norte, 62. doi:https://doi.org/10.35575/rvucn.n62a1
• Çifçi, H., Şahin, M. A., Cifci, I., & Cetin, G. (2024). Measuring Artificial Intelligence Integration in Higher Education: A Bibliometric Analysis of Quantitative Studies. Journal of Data Applications(3), 33-62. doi:https://doi.org/10.26650/JODA.1536942
• Davis, F. D. (1985). A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems: Theory and results. Massachusetts Institute of Technology,
• Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 319-340.
• Doğan, O., & Baloğlu, N. (2018). Örgütsel Çeviklik ve Bazı Eğitim Kurumlarındaki Yansımaları. Paper presented at the 13. Uluslararası Eğitim Yönetimi Kongresi The 13 Th Internatıonal Congress On Educatıonal Admınıstratıon.
• Du Plooy, E., Casteleijn, D., & Franzsen, D. (2024). Personalized adaptive learning in higher education: A scoping review of key characteristics and impact on academic performance and engagement. Heliyon, 10(21). doi:https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e39630
• Ersozlu, Z., Taheri, S., & Koch, I. (2024). A review of machine learning methods used for educational data. Education and Information Technologies, 29(16), 22125-22145. doi:https://doi.org/10.1007/s10639-024-12704-0
• Garzón, J., Patiño, E., & Marulanda, C. (2025). Systematic Review of Artificial Intelligence in Education: Trends, Benefits, and Challenges. Multimodal Technologies and Interaction, 9(8), 84. doi:https://doi.org/10.3390/mti9080084
• Koyuncuoğlu, D. (2023). Yükseköğretimde Yapay Zekâ Tabanlı Sürdürülebilirlik Yaklaşımı ve Karşılaştırmalı Bir İnceleme. Journal of Academic Value Studies, 9(3).
• Kutlucan, E., & Seferoğlu, S. S. (2024). Eğitimde Yapay Zekâ Kullanımı: ChatGPT’nin KEFE ve PEST Analizi. Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 22(2), 1059-1083. doi:10.37217/tebd.1368821
• Labadze, L., Grigolia, M., & Machaidze, L. (2023). Role of AI chatbots in education: systematic literature review. International journal of educational technology in higher education, 20(1), 56. doi:https://doi.org/10.1186/s41239-023-00426-1
• Lan, M., & Zhou, X. (2025). A qualitative systematic review on AI empowered self-regulated learning in higher education. npj Science of Learning, 10(1), 21. doi:https://doi.org/10.1038/s41539-025-00319-0
• Liang, J., Stephens, J. M., & Brown, G. T. (2025). A systematic review of the early impact of artificial intelligence on higher education curriculum, instruction, and assessment. Paper presented at the Frontiers in Education.
• Liu, V., Latif, E., & Zhai, X. (2025). Advancing education through tutoring systems: A systematic literature review. arXiv preprint arXiv:2503.09748. doi:https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.09748
• Memarian, B., & Doleck, T. (2023). Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics (FATE) in Artificial Intelligence (AI) and higher education: A systematic review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 5, 100152. doi:https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100152
• Merino-Campos, C. (2025). The impact of artificial intelligence on personalized learning in higher education: A systematic review. Trends in Higher Education, 4(2), 17. doi:doi.org/10.3390/higheredu4020017
• Nartgün, Z., & Kennedy, E. (2024). Artificial Intelligence (AI) and Education: Contributions Opportunities and Challenges. Political Economy and Management of Education, 5(2), 1-23.
• Ocen, S., Elasu, J., Aarakit, S. M., & Olupot, C. (2025). Artificial intelligence in higher education institutions: review of innovations, opportunities and challenges. Paper presented at the Frontiers in Education.
• Popenici, S. A., & Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Research and practice in technology enhanced learning, 12(1), 22. doi:10.1186/s41039-017-0062-8
• Rodríguez-Ortiz, M. Á., Santana-Mancilla, P. C., & Anido-Rifón, L. E. (2025). Machine Learning and Generative AI in Learning Analytics for Higher Education: A Systematic Review of Models, Trends, and Challenges. Applied Sciences, 15(15), 8679. doi:https://doi.org/10.3390/app15158679
• Rogers, E. M., Singhal, A., & Quinlan, M. M. (2014). Diffusion of innovations. In An integrated approach to communication theory and research (pp. 432-448): Routledge.
• Serpil, H., & Kesim, E. (2024). Understanding the application of AI in higher education systems: Global perspectives from a local AI ecosystem. Open Praxis, 16(4), 645-662. doi:https://doi.org/10.55982/openpraxis.16.4.725
• Siminto, S., Akib, A., Hasmirati, H., & Widianto, D. S. (2023). Educational management innovation by utilizing artificial intelligence in higher education. al-fikrah: Jurnal Manajemen Pendidikan, 11(2), 284-296. doi:https://doi.org/10.31958/jaf.v10i1.6007
• Taşçı, G., & Çelebi, M. (2020). Eğitimde yeni bir paradigma:“Yükseköğretimde yapay zekâ”. OPUS International Journal of Society Researches, 16(29), 2346-2370. doi:10.26466/opus.747634
• Telli, S. G., & Aydın, S. (2025). Üniversitelerde Yapay Zekânın Kullanımı: Dönüşümler, Getiriler ve Geleceğe Hazırlık. Journal of University Research, 8(1), 139-148. doi:https://doi.org/10.32329/uad.1609305
• Uslu, B. (2023). Üniversitelerde yapay zekanın kullanım alanları: Potansiyel yararları ve olası zorluklar. Eğitimde Kuram ve Uygulama, 19(2), 227-239. doi:https://doi.org/10.17244/eku.1355304
• Xu, X. (2025). AI optimization algorithms enhance higher education management and personalized teaching through empirical analysis. Scientific Reports, 15(1), 10157. doi:https://doi.org/10.1038/s41598-025-94481-5
• Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–where are the educators? International journal of educational technology in higher education, 16(1), 1-27. doi:https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0