Mezun Profili Değişiyor
Öğrencilerin çıktıyı değerlendirmesi, doğrulaması ve kendi alanında sorumlulukla kullanması gerekiyor.
AI-Native olmak, kendi yetkinliklerinin farkına varıp yapay zekadan güçlü çıktılar almak için düşünme biçimini sürekli geliştirmektir.
Asıl soru, yapay zeka çağında üniversitenin nasıl çalışması gerektiği.
Yapay zeka yalnızca yeni bir teknoloji değil. Eğitim modelini, akademisyenin rolünü, araştırma yöntemlerini, öğrenci deneyimini ve kurumsal işleyişi birlikte değiştiriyor.
Öğrencilerin çıktıyı değerlendirmesi, doğrulaması ve kendi alanında sorumlulukla kullanması gerekiyor.
Derslerin, programların ve ölçme-değerlendirme sistemlerinin yapay zeka ile çalışma biçimlerine göre yeniden tasarlanması gerekiyor.
Yapay Zeka okuryazarlığından yapay zeka destekli ders tasarımına ve dönüşüm liderliğine uzanan yeni bir gelişim yolu oluşuyor.
Agentlar, veri, yönetişim ve yeni iş modelleri üniversitenin çalışma biçimini yeniden şekillendiriyor.
Üniversitenin yapay zeka çağındaki stratejik yönünü, yatırım önceliklerini ve dönüşüm yol haritasını oluşturun.
Yapay Zeka kullanımını politika, etik, veri, risk ve sorumluluk çerçevesinde yönetin.
Programları, dersleri ve mezun yetkinliklerini yapay zeka çağının profesyonel çalışma biçimlerine göre yeniden tasarlayın.
Ölçme-değerlendirme sistemini yapay zeka çağının gerekliliklerine göre yeniden yapılandırın.
Akademisyen gelişimini yapay zeka okuryazarlığından yapay zeka destekli ders tasarımına ve dönüşüm liderliğine taşıyın.
Öğrenci deneyimi, akademik süreçler, araştırma ve idari işlerde agent fırsatlarını belirleyin.
Araştırma süreçlerini yapay zeka ile güçlendirirken doğrulama, etik ve bilimsel kaliteyi koruyun.
Micro-credential, executive education, kurumsal akademiler ve yeni gelir modelleri geliştirin.
Yapay Zeka, bireysel araç kullanımından çıkarak strateji ve yönetişim gündemine giriyor.
Öğrenci ve akademisyenlerin yapay zeka ile nasıl çalışacağı, hangi araçların kullanıldığından daha kritik.
Düşünme, doğrulama ve karar verme sürecini görünür hale getiren modeller gelişiyor.
Micro-credential, executive education ve yaşam boyu öğrenme yeni fırsatlar oluşturuyor.
Strateji, akademik model, akademisyen gelişimi, agentlar ve değer üretimi gibi temel alanlarda mevcut durumunuzu değerlendirin.
İletişime GeçÇıktı

Agent fırsatlarını teknoloji heyecanından değil, gerçek üniversite problemlerinden hareketle belirleyin.
Öğrenci danışmanlığı, kayıt, kariyer, yönlendirme ve destek süreçlerini daha hızlı, erişilebilir ve kişiselleştirilmiş hale getirin.
Türkiye’de 8, yurt dışında 2 üniversitenin kuruluş ve yapılanma danışmanlığında yer alan Kaykayoglu, bu yükseköğretim deneyimini bugün AI-Native üniversite dönüşümüne taşıyor.
Üniversite deneyimini inceleyinDönüşümü üniversitenin geleceği ve rekabet modeliyle ilişkilendiriyoruz.
Eğitim, assessment ve mezun yetkinliklerini birlikte tasarlıyoruz.
Akademisyen ve çalışan gelişimini dönüşümün merkezine koyuyoruz.
Pilotlarla öğreniyor, kanıtlanan modelleri ölçekliyoruz.
Kullanıma değil; kaliteye, etkiye, riske ve üretilen değere bakıyoruz.
Kurumların yapay zeka kullanımı için rehber geliştirme hızını görün.
Habere gitÖğrenciler için insan merkezli yapay zeka yetkinlik çerçevesini inceleyin.
Rapora gitYapay Zekanın yükseköğretimde çalışma biçimlerine etkisini inceleyin.
Rapora gitSorumlu ve sistematik GenAI adaptasyonu için politika yaklaşımını inceleyin.
Rapora gitStrateji, yönetişim, akademik model, insan, araştırma, agentlar ve büyümeyi tek bir dönüşüm mimarisinde birleştirin.
Hayır. Akademisyenler, yöneticiler ve idari ekipler için farklı kapsamlar oluşturulabilir.
Evet. Uygun bir alan seçilerek sınırlı kapsamlı pilot tasarlanabilir.
Araç kullanımı amaç değildir. Önce gerekli akademik veya kurumsal yetkinlik geliştirilir, ardından uygun yapay zeka uygulaması ele alınır.
Evet. Kapsam, ilgili ekipler ve bilgi paylaşım sınırları başlangıçta belirlenir.
Analizin yöntemi, kapsamı ve çıktısı görüşmede doğrulanarak ayrıca planlanabilir.