Yükseköğretimde Üretken Yapay Zekâ Kullanımı, Akademik Dürüstlük ve Değerlendirme Tasarımı

Yükseköğretim kurumlarında üretken yapay zekâ teknolojilerinin yaygınlaşması, geleneksel ölçme ve değerlendirme sistemlerinin geçerliliğini köklü biçimde dönüştürmektedir. Doğal dil işleme yeteneklerine sahip algoritmalar, öğrencilerin akademik metin üretimi, kodlama ve analiz süreçlerinde doğrudan destek almasını sağlayarak öğretim süreçlerine yeni olanaklar sunarken, akademik dürüstlük ilkelerinin korunmasını karmaşıklaştırmaktadır [1][3]. Özellikle metin tabanlı ödev ve sınav formatlarının yapay zekâ çıktılarından ayırt edilmesindeki zorluklar, kurumları ölçme araçlarını yeniden yapılandırmaya yöneltmektedir [4].

Geleneksel değerlendirme yöntemlerinin bilgi hatırlama ve kural tabanlı görevlere odaklanması, bu formatların yapay zekâ araçları tarafından kolayca taklit edilmesine yol açmaktadır [1]. Bu durum, öğrenme çıktılarının doğrulanabilirliğini azaltmakta ve intihal tespit yazılımlarının yetersiz kaldığı yeni bir pedagojik kırılma alanı yaratmaktadır [5]. Bu çerçevede temel problem, öğrencinin bilişsel katkısını şeffaf biçimde ölçen, üstbilişsel düşünmeyi teşvik eden ve yapay zekânın dönüştürücü potansiyelini dışlamayan dayanıklı ölçme tasarımlarının eksikliğidir [2][4].

Bu çalışmanın amacı, üretken yapay zekânın yükseköğretimdeki değerlendirme türleri üzerindeki etkilerini inceleyerek akademik dürüstlüğü destekleyen özgün değerlendirme yaklaşımlarını kuramsal ve yöntemsel düzeyde ortaya koymaktır [2][5]. Çalışmada nitel doküman analizi ve tematik sentez yaklaşımı benimsenmiş; yükseköğretim bağlamındaki güncel akademik literatür, vaka incelemeleri ve kurumsal politika metinleri taranmıştır [3][5]. Elde edilen çıkarımlar, müfredat geliştiriciler ve öğretim elemanları için süreç odaklı ve teknolojiye uyumlu değerlendirme modellerinin yapılandırılmasına katkı sağlamaktadır [1][2].