Yükseköğretim sistemi uzun yıllar boyunca basit bir varsayım üzerine kuruldu: bilgi nadirdi. Öğrenciler bu bilgiye erişmek için ücret öder, derslere katılır, ödevlerini tamamlar ve sonunda bir diploma alarak süreci tamamlardı. Ancak bu denklem artık işlemiyor. Çünkü yapay zekâ, bilginin maliyetini neredeyse sıfıra indirdi.
Bilgi Piyasasında Dönüşen Arz Dengesi
Geçmişte bilgiye ulaşmak zor ve maliyetliydi. Bu yüzden üniversitelerin sunduğu içerikler ve diplomalar, yüksek ücretlerle ve prestijle değer buluyordu. Fakat bugün, büyük dil modelleri yalnızca bilgiye ulaşmakla kalmıyor; aynı zamanda bunu anında özetliyor, açıklıyor ve dönüştürebiliyor. Ekonomik açıdan bakıldığında bu bir arz şokudur: bilginin arzı hızla sağa kaydı ve fiyatı düştü. Üniversitelerin “bilgi primi” sunduğu modelin ekonomik temeli böylece sarsılmaya başladı.
İşverenler Zaten Harekete Geçti
Piyasalar, eğitim müfredatlarından çok daha hızlı tepki verir. ChatGPT’nin piyasaya sürülmesinden bu yana, Birleşik Krallık’ta giriş seviyesi iş ilanlarında üçte bire varan bir düşüş yaşandı. ABD’de bazı eyaletler kamu sektöründe üniversite diploması zorunluluğunu kaldırmaya başladı. Örneğin Maryland'de, devlet kadrolarında diploma şartı yüzde 68’den yüzde 53’e düştü.
Bu durum, teknolojinin bazı işleri ikame ederken bazılarını tamamladığını gösteriyor. Yapay zekâ, özellikle yapılandırılmış ve tekrar eden işleri devralırken, liderlik, kriz yönetimi veya işbirliği gibi bağlamsal beceriler hâlâ insanlar için bir ayrıcalık alanı olarak kalıyor.
Gerçek Kıtlık Artık Nerede?
Nobel ödüllü ekonomist Herbert Simon, bilgi bolluğunun dikkat kıtlığı yarattığını yıllar önce söylemişti. Bugün geldiğimiz noktada, esas değerli olan şey bilgiyi edinmek değil; onu süzmek, değerlendirmek ve doğru zamanda doğru şekilde kullanmak.
İşte bu nedenle, üniversitelerin yeni odak noktası şu nitelikler olmalı:
C.R.E.A.T.E.R. çerçevesi:
- Eleştirel düşünme: Yüzeyin altını görebilmek, doğru soruları sorabilmek
- Direnç ve uyum: Değişime karşı esneklik
- Duygusal zekâ: Empati ve liderlik becerisi
- Sorumluluk ve etik: Zor kararlar alabilme cesareti
- Takım çalışması: Farklı fikirlerle birlikte üretim
- Yaratıcılık ve girişimcilik: Sorunlara yeni çözümler geliştirebilme
- Sürekli öğrenme: Merakı sürdürebilme ve kendini yenileme isteği
Bu yetkinlikler yapay zekânın değil, insanın alanı. Ve bu yüzden hâlâ yüksek getirili yatırım olarak görülüyorlar.
Üniversiteler Ne Yapmalı?
- İçerikleri gözden geçirin: Eğer yapay zekâ bir sınavdan yüksek not alabiliyorsa, o içeriğin öğretim değeri düşmüştür. Değerlendirme biçimlerini analiz ve sentez yetkinliğine kaydırmak gerekiyor.
- Deneyimi yeniden tasarlayın: Öğrencileri rehberli projelere, gerçek dünya simülasyonlarına ve etik karar laboratuvarlarına yönlendirin. AI burada bir araç olsun, asıl işi öğrenciler yapsın.
- Doğru becerileri belgelendirin: Takım çalışması, liderlik, etik muhakeme gibi alanlarda mikro-sertifikalar sunun. Bu tür belgeler işverenlerin dikkatini daha fazla çekiyor.
- Sektörle eşit ortaklık kurun: Müfredatı birlikte geliştirin ama kontrolü devretmeyin. Akademik titizlikle iş dünyasının pratiğini buluşturacak stüdyo tarzı işbirlikleri yaratın.
Üniversiteler artık bilgiye erişimin zorluğuna değil, bilgiyi doğru kullanabilme becerisine değer katan bir model kurmak zorunda. Eski sistem ekonomik olarak sürdürülebilirliğini kaybediyor. Yeni avantaj, insan zekâsıyla yapay zekâyı birlikte çalıştırabilen bireyler yetiştirebilmekte yatıyor.
Üniversiteler için fırsat açık: içerik sunmaktan, yargı inşa etmeye geçin. Aksi takdirde hem öğrenciler hem işverenler bu dönüşümsüz yapının dışında kendi yollarını bulacaktır.
