Yapay zekâ, üniversitelerde yalnızca öğrencilerin ödev hazırlama biçimini değiştirmiyor. Ders tasarımı, akademik değerlendirme, idari işlemler ve öğrenci desteğini kapsayan kurumsal bir dönüşümün parçası hâline geliyor. ABD’deki California State University sisteminin yaklaşımı, bu teknolojinin üniversitenin farklı birimlerine birlikte yerleştirilmesinin somut örneklerinden birini oluşturuyor.
Tartışmanın merkezinde, bu dönüşümün öğretim üyelerinin görevlerini ve istihdamını, akademik programların önceliklerini ve öğrencilerin insan desteğine erişimini nasıl etkileyeceği bulunuyor. Ancak bütün kadroların ortadan kalkacağı veya bütün bölümlerin kapanacağı yönünde doğrulanmış bir sonuç yok. Teknoloji yatırımlarıyla bütçe kesintilerinin aynı döneme denk gelmesi de tek başına neden-sonuç ilişkisi kurmaya yetmiyor.
Üniversitenin hangi işlevleri dönüşümün içinde?
California State University, 2025’te başlattığı yapay zekâ girişimini öğretim, öğrenme, araştırma ve kurumsal işleyişi kapsayan bir program olarak tanımlıyor. Resmî açıklamada disiplinler arasında yapay zekâ becerilerinin geliştirilmesi, öğretim üyelerinin müfredat çalışmalarının desteklenmesi ve idari süreçlerin iyileştirilmesi hedefleniyor.
Bu yaklaşımın anlamı, yapay zekânın yalnızca bilgisayar mühendisliği gibi belirli alanlarla sınırlı kalmaması. Dersin nasıl hazırlanacağından öğrencinin mezuniyet sürecinin nasıl yönetileceğine kadar farklı karar alanları aynı dönüşümün içine giriyor.
Öğretim üyelerinde önce görevler mi, kadrolar mı değişecek?
Ronald Purser, Current Affairs’te 1 Aralık 2025’te yayımlanan değerlendirmesinde ders materyali hazırlama, ödev değerlendirme ve dersleri yeniden tasarlama işlerinin yapay zekâya devredilmesini eleştiriyor. Yazarın kaygısı, üniversitenin öğretim faaliyetinin giderek otomatik içerik üretimi ve değerlendirmeye indirgenmesi.
Buradan hareketle akademik istihdam açısından izlenmesi gereken konu, yalnızca bir öğretim üyesinin yerine yazılım konulup konulmayacağı değil. Aynı sayıda akademisyene daha fazla ders, öğrenci veya değerlendirme sorumluluğu yüklenmesi de olası bir değişim yolu. Bu, incelenen belgelerde ilan edilmiş ortak bir kadro politikası değil; otomasyonun iş yükü bakımından doğurabileceği bir risk.
CSU yönetimi ise yapay zekâ kullanımının gönüllü olduğunu, öğretim üyelerinin sınıfları, öğretim yöntemleri ve ders izlenceleri üzerindeki yetkilerini koruduğunu belirtiyor. Kurum, teknolojiyi insan uzmanlığını destekleyen bir araç olarak tanımlıyor.
Akademik programlarda kapanma baskısı nereden geliyor?
Somut örneklerden biri Sonoma State Üniversitesinin 22 Ocak 2025’te açıkladığı tasarruf planı. Üniversite, 2025–2026 dönemi için öngörülen 23,9 milyon dolarlık açığı gerekçe göstererek akademik personel azaltımı, bazı bölüm ve programların kapatılması ve üniversiteler arası spor faaliyetlerinin sonlandırılmasını planladığını duyurdu.
Açıklamadaki kapatma listesinde felsefe, ekonomi, fizik, tarih ve dil alanlarından programlar bulunuyordu. Yaklaşık 46 akademik personelin sözleşmesinin yenilenmeyeceği, ayrıca bazı ders görevlilerine iş verilemeyeceği bildirildi. Bunlar Ocak 2025’te açıklanan planın unsurları; bütün maddelerin sonradan aynen uygulandığı anlamına gelmiyor.
Üniversite, mali sorunun başlıca nedenini öğrenci sayısındaki düşüş olarak açıkladı. Dolayısıyla bu örneği “yapay zekâ bölümleri kapattı” şeklinde aktarmak doğru değil.
Teknolojiye yatırım yapılırken hangi alanlar korunacak?
Purser’ın eleştirisi, bütçe baskısı altındaki üniversitelerin teknoloji yatırımlarını sürdürürken eleştirel düşünceyi ve toplumsal sorgulamayı besleyen alanları daraltması üzerinde yoğunlaşıyor. Yazı, üniversitenin önceliklerinin eğitimden mali verimliliğe kayması riskini tartışıyor.
Bu çerçevede geleceğe ilişkin temel soru, programların yalnızca öğrenci sayısı ve kısa vadeli gelir üzerinden değerlendirilip değerlendirilmeyeceği. Yapay zekânın etik, kültürel ve toplumsal sonuçlarını inceleyen disiplinlerin korunması da üniversitelerin önündeki bir tercih alanı.
Öğrenci hizmetlerinde değişim yalnızca sohbet robotu değil
CSU’nun resmî çerçevesi, transkriptlerin işlenmesi ve derslerin kredi eşdeğerliğinin değerlendirilmesi gibi işlemlerde iyileştirme hedeflerini de içeriyor. Böylece yapay zekâ, ders içeriğinin yanında öğrencinin kurumla kurduğu idari ilişkinin de parçası hâline geliyor.
Bu yönelimden çıkarılabilecek olası sonuç, rutin işlemlerin hızlanması ve çalışanların görev dağılımının değişmesi. Ancak işlem hızının artması, öğrencinin sorununa uygun çözüm üretildiğini tek başına göstermez. Hatalı bir yönlendirmede kime başvurulacağı ve istisnai durumları kimin değerlendireceği de tasarımın parçası olmalı.
Bu nedenle öğrenci hizmetlerinin dönüşümünü değerlendirirken işlem süresinin yanında insan desteğine erişim ve kararların düzeltilebilirliği de izlenmeli.
Bütün üniversiteler için aynı gelecek mi söz konusu?
İncelenen örnekler, üniversitenin farklı işlevlerinin birlikte etkilenebileceğini gösteriyor; bütün kurumların aynı hızda ve aynı yönde değişeceğini göstermiyor. Akademik kadro azaltımı, program kapatma ve hizmet otomasyonu birbirinden farklı kararlar.
Belgelerden çıkan temel ayrım şu: Yapay zekâya erişim sağlamak bir teknoloji kararı; bu erişimi personel politikalarına, müfredata ve öğrenci desteğine nasıl yansıtacağını belirlemek ise bir üniversite yönetimi kararı. Dönüşümün eğitim kalitesini güçlendirip güçlendirmeyeceği, bu ikinci alandaki tercihlerle şekillenecek.
KAYNAKLAR
1. Current Affairs — Ronald Purser, “AI is Destroying the University and Learning Itself” — 1 Aralık 2025.
2. California State University — “CSU AI FAQ” — Yapay zekâ girişimi, akademik yetki ve kurumsal uygulamalara ilişkin resmî açıklamalar.
3. Sonoma State University — “SSU takes major steps to address $23.9-million deficit in 2025-26” — 22 Ocak 2025.
