Dr. Anthony Lee, Westcliff Üniversitesi Başkan ve CEO’su – Röportaj Serisi

Dr. Anthony M. Lee Westcliff Üniversitesi’nin Irvine, Kaliforniya’daki başkanıdır. Westcliff Üniversitesi, ABD’deki en hızlı büyüyen üniversitelerden biridir ve son on yılda birkaç yüz öğrenciden 3.000’den fazla öğrenciye ulaştı. Dr. Lee, ABD ve uluslararası birçok üniversite ve okulda liderlik pozisyonlarında görev yaptı. Yenilikçi hibrit ve online programlar konusunda uzman olan Dr. Lee, geleneksel kampüs tabanlı sınıflarla teknolojiyi birleştiren ve öğrenme deneyimini güçlendiren yeni programlar başlattı. Üniversitesi ve K-12 seviyesinde okulları akreditasyon sürecinden erfolgreich bir şekilde geçirdi. Deneyimi, yüksek öğrenimdeki birçok kritik alanda lider olduğunu kanıtladı: pazarlama, finans, operasyonlar, uyum ve akreditasyon.

Genel AI ve otomasyon çağındaki işgücü hazırlığının tanımı nasıl değişti?

İşgücü hazırlığı, bir zamanlar teknik yeterlilik ve tanımlı bir role hemen katkıda bulunma yeteneği anlamına geliyordu. Genel AI ile bu tanım artık yeterli değil, çünkü işin doğası değişiyor.

Bugün, hazırlık, zekanın insanlar ve makineler arasında dağıldığı, araçların sürekli olarak geliştiği ve yürütmenin giderek artan şekilde desteklendiği ortamlarda etkili bir şekilde çalışmak anlamına geliyor. Rekabet avantajı artık sadece bir görevi nasıl gerçekleştireceğini bilmek değil, sorunları nasıl çerçeveleyeceğini, AI çıkışlarını nasıl denetleyeceğini, varsayımları nasıl sorgulayacağını ve gerçek dünya kısıtlamaları altında nasıl yargıya varacağını bilmek.

Görev yürütmeden bilişsel denetime doğru bir geçiş yaşanıyor. Giriş seviyesi iş yeniden tanımlanıyor. Rutin üretim otomatik hale getirilebilir, ancak sorumluluk getirilemez. Bu, eleştirel düşünme, etik akıl yürütme, bağlamsal farkındalık ve AI tarafından üretilen çıktıların hesap verebilir kararlar haline getirilmesine daha fazla önem verilmesini gerektirir.

Westcliff’te, işgücü hazırlığını, alan uzmanlığı, AI akıcılığı ve disiplinli insan yargısının birleşimi olarak görüyoruz. Öğrencilerin, nasıl çalıştıklarını, nerede avantaj yarattıklarını ve nerede risk getirdiklerini anlamaları gerekiyor. Daha da önemlisi, bu sistemlerle nasıl işbirliği yapacaklarını ve entelektüel sorumluluklarını dış kaynaklara devretmeyeceklerini öğrenmeleri gerekiyor.

Uygulamalı öğrenme modelimiz, ortaya çıkan teknolojilerle yapılandırılmış etkileşim etrafında tasarlandı. Hedef, sadece araç yeterliliği değil, uyarlanabilirlik, araçlar değişirken etkili kalma yeteneğidir.

Bu çağda, AI’yi düşünceli bir şekilde yönlendirebilen, sıkı bir şekilde sorgulayabilen ve AI’nin etkilediği sonuçlardan sorumlu olan profesyoneller öne çıkacak. İşte bu, işgücü hazırlığının şimdi gerektirdiği şey.

Bir kurum, AI’yi müfredat ve kurumsal düzeyde ciddiye almak yerine bir eklenti olarak mı tedavi ediyor?

AI, sadece bir öğretim aracı değil. Eğitim itselfin mimarisini değiştiriyor.

AI’yi ciddiye almak, yeniden tasarım ile başlıyor. Her disiplin, profesyonellerin beklentilerini nasıl değiştirdiğini ve AI destekli yeterliliğin ne gerektirdiğini incelemelidir. Değerlendirme, sadece çıktıyı değil, akıl yürütme ve uygulamalı yeterliliği ölçmelidir.

Ancak ciddiyet, aynı zamanda kurumsal tutarlılık gerektirir. AI okuryazarlığı, izole edilmiş derslerde bulunamaz. Öğretim üyeleri geliştirme, yönetim, değerlendirme stratejisi ve satıcı denetimi, teknolojinin akademik kaliteyi güçlendirmesi, değil zayıflatması ilkesi etrafında hizalanmalıdır.

Bu noktada, AI, üniversitenin entelektüel altyapısının bir parçası haline gelir. Öğrenmenin nasıl yapılandırıldığını, nasıl ustalık gösterildiğini ve kurumsal güvenilirliğin, insan yargısı ve makine yeteneğinin birlikte çalıştığı bir işgücü piyasasında nasıl korunacağını şekillendirir. İşte bu, Westcliff’te ilerlediğimiz düşünce.

AI ile birlikte çalışmayı öğretirken, temel insan becerilerini nasıl dengeliyorsunuz?

Bunu bir ticaret olarak görmüyorum. Aslında, genel AI, temel insan yeteneklerine olan primi artırıyor.

Rutin bilişsel üretim ucuzladığında, farklılaştırıcı, daha yüksek düzeyde akıl yürütme oluyor. Eleştirel düşünme, daha iyi soruları çerçevelemek ve makine tarafından üretilen çıktıları sorgulamak anlamına geliyor. Yargı, bir sisteme ne zaman güveneceğini ve ne zaman duracağını bilmeyi gerektiriyor. Etik, pratik ve akıllı sistemlerin büyük ölçekte dağıtılmasının sonuçlarını anlamak hakkında.

Öğrencilerin, AI’nin mevcut olduğu ortamlarda düşünmeyi öğrenmeleri gerekiyor. İsteme, bir başlangıç noktası, ancak bilişsel denetim daha derin bir beceri. Mezunlarımız, akıllı sistemlerden etkilenen, ancak belirlenmeyen sonuçları savunabilmeli ve açıklamalıdır.

Westcliff’te, AI akıcılığını, temel becerileri güçlendiren bir amplifier olarak ele alıyoruz. Öğrenciler, akıllı araçlarla etkileşime girerken, açıklık, güvenilirlik ve sonuçlardan sorumlu kalıyorlar. Uzun vadede, öne çıkan profesyoneller, entelektüel derinliği teknolojik esneklikle birleştirecekler. AI, hız ve ölçek getirir. İnsanların, ayırt edici, sorumluluk ve liderlik getirmesi gerekiyor.

Yüksek öğrenimde, AI tarafından hangi alanlar en çok tehdit altına giriyor ve hangileri beklenenden daha dayanıklı?

En çok tehdit altına giren alanlar, bilgi aktarımı ve standart çıktıya dayalı alanlardır. Bir model, principalmente ders verme veya üretim ölçen değerlendirmelere dayanıyorsa, AI bunu hızlı bir şekilde zorlayacaktır.

Yüksek öğrenim, yapılandırılmış gelişim, mentorluk, uygulamalı uygulama, takım çalışması, klinik öğrenme ve profesyonel kimlik oluşumuna odaklandığı yerlerde daha dayanıklıdır. AI, bu deneyimleri destekleyebilir, ancak büyümeyi, geri bildirim ve hesap verebilirlik yoluyla inşa edemez.

Ayrım çizgisi, tasarım. İçerik sağlayıcı olarak gören kurumlar, maruz kalıyor. Öğrenme sistemleri olarak çalışan, akıl yürütme, uygulamalı yeterlilik ve ölçülebilir büyüme odaklı olanlar, çok ilgili kalıyor.

AI, bir diploma temsil etmesi gereken standardı yükseltiyor.

AI, beceri kazandırma süresini sıkıştırıp girişe engel oluştururken, üniversitelerin diploma tasarımını nasıl yeniden düşünmeleri gerekiyor?

AI, teknik becerileri kazanma süresini sıkıştırırken, üniversitelerin bir diploma ne katacağını açıklamaları gerekiyor.

Araçlar görev yeterliliğini hızlandırıyorsa, yüksek öğrenim, otomasyonun yapılamayan şeylere odaklanmalıdır: kavramsal derinlik, yapılandırılmış problem çözme, etik yargı ve kısıtlamalar altında sürdürülen performans.

Diploma tasarımı, modüler ve uygulamalı olmalı, ancak tutarlı olmalıdır. Hedef, birikimli yeterliliktir, teknik akıcılığın akıl yürütme ve adaptasyonla birleştirilmesidir.

AI, girişe engel oluşturur. Üniversitelerin, entegrasyon, yargı ve gösterilen yetenek için eşiklerini yükseltmesi gerekiyor. Bir diploma, dayanıklı yetenek sinyali vermelidir, sadece maruz kalma değil.

Westcliff’te, diplomaları, sabit lineer ilerlemeler yerine dinamik ekosistemler olarak görüyoruz. Yığınlanabilir krediler ve merdivenli yollar, öğrencilerin endüstriler değişirken yeniden katılmalarına, tutarlılık ve sıkıntıyı korurken izin veriyor. Esneklik önemli, ancak entelektüel ilerleme daha önemli.

AI, değerlendirme ve sertifikasyon alanında nasıl bir rol oynuyor?

AI, yüksek öğrenimin, teknoloji öncesi bir gerçeğiyle yüzleşmesini gerektiriyor. manyetik değerlendirmeler, üretim yerine anlama ölçmüyordu. Bir görev artık minimal çabayla otomatik hale getirilebiliyorsa, bunun akıl yürütmeyi ölçüp ölçmediğini sorgulamamız gerekiyor.

Değerlendirme, gerçek demonstrators yeteneğini ölçen, sözlü savunma, senaryo tabanlı problem çözme, yinelemeli iyileştirme, uygulamalı simülasyonlar ve düşünceyi görünür kılan portföy kanıtlarına doğru kaymalıdır. AI destekli bir ortamda, önemli olan, sadece eser değil, arkasındaki bilişsel süreçtir.

Westcliff’te, öğrencilerin akıl yürütmelerini gerçek zamanlı olarak savunmalarını gerektiren sözlü ve yinelemeli değerlendirme modellerine geçtik. AI, uyarlanabilir istemleri oluşturarak ve ölçeklenebilir geri bildirimi destekleyerek yardımcı olabilir, ancak tasarım sorumluluğu insana kalıyor. Kurumlar, öğrenci bilişini, model çıkışını değil, değerlendirdiğinden emin olmalıdır.

Sertifikasyon, artık biriken yetenek yerine doğrulanmış yetenek hakkında. İşverenler, uygulamalı yetenek ve hesap verebilir yargı kanıtlarını istemektedir. Kurumlar, değerlendirmeyi proaktif bir şekilde yeniden tasarlayanlar, diplomalarının güvenilirliğini güçlendirecek.

AI, akademik standartların yükseltilmesi gereken yerleri ortaya koyuyor.

AI’yi öğretim ve yönetim süreçlerine dahil ederken, nasıl bir yönetim ve denetim yaklaşımı benimsiyorsunuz?

AI’yi, akademik kaliteyi ve kurumsal güvenilirliği önemli ölçüde etkileyen herhangi bir sistem gibi ele alıyoruz. Yönetim, amaç açıklığı, tanımlanmış sınırlar ve açık hesap verebilirlik hatları ile başlıyor.

Etkin denetim, inovasyonun güveni güçlendirmesi, değil zayıflatması anlamına geliyor. Bu, katı veri gizliliği ve güvenlik standartları, öğrenci sonuçlarını etkileyen sistemlerde önyargı ve adalet incelemesi ve kullanılan araçlar ve veri işleme hakkında şeffaflık anlamına geliyor.

Bunun yanı sıra, mevcut gerçekleri yansıtan bütünlük çerçevelerini güncellemek gerekiyor. Öğretim üyeleri geliştirme, AI’nin öğrenme hedefleri ile uyum içinde ve parçalı veya reaktif değil, bilinçli bir şekilde benimsenmesi için kritik.

Westcliff’te, AI destekli değerlendirme modellerini tanıttığımızda, denetim tasarımın bir parçası oldu. Öğretim üyeleri, uygulamayı izledi, etkiyi değerlendirdi ve kanıtlara dayanarak süreçleri iyileştirdi. Satıcı değerlendirme, sürekli, değil, episodik. Kurumlar, akademik standartlar ve öğrenci koruması ile uyumun düzenli olarak yeniden değerlendirilmesi gerekiyor.

Hedef, sorumlu inovasyon.

Eğitimciler, AI hakkında en çok hangi yanlış anlaşılmaları yapıyor ve hangi zihinsel değişim gerekiyor?

İki yanlış anlama sık sık ortaya çıkıyor. Birincisi, AI’nin principalmente bir dolandırıcılık sorunu olduğu. İkincisi, AI’nin sadece bir verimlilik aracı olduğu. Aslında, ne biri ne de diğeri; daha temel olarak, bilgi nasıl oluşturulduğu, nasıl değerlendirildiği ve nasıl uygulandığını yansıtıyor.

Kurumlar, AI’yi sadece bir bütünlük sorunu olarak ele aldıklarında, kısıtlamaya yöneliyorlar. AI’yi sadece verimlilik olarak ele aldıklarında, etkilerini küçümsüyorlar. Daha önemli soru, öğrenmeyi nasıl tasarlayacaklarını, akıl yürütmenin AI destekli bir ortamda görünür ve hesap verebilir kalmasını sağlayacak şekilde.

Gerekli zihinsel değişim, kontrolünden tasarıma geçmek. Bu, öğretim üyelerinin, yargı, sentez ve uygulamalı yetenek vurgulayan öğrenme deneyimleri tasarlayan mimarlar olarak daha merkezi bir role sahip olmalarına olanak tanıyor.

Kurumsal destek, paylaşılan uygulamalar ve tutarlı yönetim ile birlikte, eğitimciler, düşünceli pedagoji için AI’nin getirdiği yüksek standarda gerçekten katkıda bulunabilir ve akademik tasarımı daha önemli hale getirebilir.

AI, entry-level işleri yeniden tanımlarken, üniversitelerin öğrencileri bir işgücü piyasasına nasıl hazırlamaları gerekiyor?

Entry-level roller, geleneksel olarak rutin üretim görevleri için eğitim alanları olarak hizmet ettiler. AI, bu erken aşamadaki çok işleri emiyor. Sonuç olarak, mezunlar, daha yüksek bir seviyede çalışmak bekleniyor.

Hazırlık, otomasyonun zorlayamadığı yeteneklere odaklanmalı: problem çerçevesi, iletişim, karar verme ve akıllı sistemlerin sorumlu denetimi. Öğrencilerin, araçların geliştiği ve rollerin değiştiği belirsizlikte çalışmaya hazır olmaları gerekiyor.

Üniversitelerin, dar uzmanlaşma yerine, çeşitli bağlamlarda seyahat eden, uyarlanabilir yeteneklere vurgu yapmaları gerekiyor. Gerçek kısıtlamalarla yapılandırılmış, proje tabanlı öğrenme essential. Öğrenciler, karmaşık sorunları çözüp önerilerini savunmayı uyguladıklarında, işverenlerin giderek daha fazla değer verdiği hesap verebilir düşünceyi uyguluyorlar.

AI okuryazarlığı, temel haline gelmeli. Herkesin model oluşturması gerekmez, ancak herkes, meslekleri içindeki akıllı sistemlerin kararları nasıl etkilediğini anlamalıdır.

İşgücü piyasası devam edecek. Yüksek öğrenimin sorumluluğu, her role öngörerek değil, sürekli öğrenen, teknoloji tarafından şekillenen ortamlarda anlamlı katkıda bulunabilen bireyler yetiştirmektir.

Bir üniversitenin AI tarafından yönlendirilen değişime başarılı bir şekilde uyum sağladığını gösteren nedir?

Başarı, kamuoyu konumlandırması veya boş meticler tarafından değil, sonuçlar tarafından ölçülecektir.

Bir üniversite gerçekten uyum sağladığında, müfredat ve değerlendirme modelleri, içerik teslimatından gerçek dünya tabanlı yeteneğe yeniden tasarlanır. Öğretim üyeleri, düşünceli öğrenme tasarımını, geri kalmış采用 yerine gösterebilir ve öğrenciler, AI destekli ortamlarda, üretilenlerin ötesinde akıl yürütmelerini savunabilir.

Kurumsal uyum, ayrıca yönetim tarafından da görünür. AI kullanımı şeffaf, denetim gömülü ve güvenin akademik sonuçlara güveni güçlendirdiğini, değil zayıflattığını gösteriyoruz.

En güvenilir gösterge, dış validation. İşverenler, mezunların, AI destekli ortamlarda, olgun yargı, uygulamalı yetenek, karar verme ve AI akıcılığı gösterdiklerini tanıyorlar.

Uyum, tehlike olmadan esneklik anlamına geliyor. Kurum, teknoloji ilerlerken, katı standartlar ve etik açıklıkla evrimleşiyor. Westcliff’te, AI’nin manzarayı yeniden şekillendirmeye devam ettiği bir öğrenme modeli ürettiğimize inanıyoruz ve bu, inanıyoruz ki, güvenilir, esnek ve değerli kalacaktır.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, bu fakülte hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Westcliff Üniversitesi‘ni ziyaret edebilir.