Geriye dönüp baktığımızda, 2025 muhtemelen yapay zekanın tamamen ana akıma girdiği yıl olarak hatırlanacak.

Yapay zeka hızla deneyden günlük kullanıma geçti. Ders planlaması, özel ders, notlandırma, geri bildirim ve idari iş akışlarını büyük ölçekte desteklemeye başladı. Eğitimciler, kurumlar ve öğrenciler tarafından benimsenmesi, onu yönetmek için gereken politikaları, altyapıyı ve normları hızla geride bıraktı.

Ama 2026 farklı olacak.

Bu yıl eğitim sisteminin ya uyum sağlaması ya da öğrencileri girdikleri geleceğe hazırlıksız bırakma riskini göze alması gereken yıl olacak. Yapay zekanın hızlanması artık teorik değil. Beklentiler, kurumların yanıt verebileceğinden daha hızlı yükseliyor ve yenilik, güven ve hazırlık arasındaki gerilim göz ardı edilemez hale geliyor.

ETS'nin değerlendirme, beceriler, hazırlık ve sorumlu yapay zekanın kesişimindeki bakış açısından, üç güç geleceklerini şekillendirecek. Son küresel araştırmalar, bu dönüm noktasının ne kadar hızlı geldiğini pekiştiriyor. Yaklaşan 2026 ETS İnsan İlerleme Raporunda, çalışanlar işlerinin neredeyse üçte birinin zaten yapay zeka araçlarını yönlendirmeyi içerdiğini tahmin ediyor ve önümüzdeki iki yıl içinde bu oranın yarısını aşmasını bekliyorlar. Aynı zamanda, evlat edinme ile birlikte hazırlık kaygısı da artıyor. Çalışanların yarısından fazlası modası geçmiş olma endişesini bildiriyor ve yapay zeka becerilerinin ne kadar önemli olduğu ile çalışanların kendilerini ne kadar iyi hissettikleri arasındaki uçurum hâlâ geniş kalıyor.

 Bu sinyaller birlikte, önümüzdeki zorluğun sadece yapay zeka benimsemesi değil, aynı zamanda hazırlık, güven ve ölçekli netlik olduğunu vurguluyor.

Son birkaç yılda, eğitimde yapay zeka büyük ölçüde bağımsız, ayrı araçlar koleksiyonu olarak var olmuştur. Yazı asistanları, eğitmenler, notlayıcılar ve analiz platformları değer sunuyordu, ancak çoğu zaman izole olarak.

O dönem sona eriyor.

Yapay zeka eğitimcilerin eklemesini bırakacak ve bunun yerine tüm öğrenme yolculuğuna entegre olacak.

Bu değişimin ilk sinyalleri 2024 ve 2025 yıllarında, OpenAI ve Google dahil olmak üzere büyük yapay zeka geliştiricilerinin eğitim odaklı girişimlerinin öğrenme ortamlarının genel verimlilik araçlarından farklı tasarım ilkeleri talep ettiğini kabul etmeleriyle ortaya çıktı. Bu arada, parçalanmış, entegre olmayan yapay zeka sistemlerine yönelik kurumsal hayal kırıklığı, tüm öğrenme yolculuğu boyunca entegre edilmiş yapay zekaya doğru ilerlemeyi hızlandırdı. Sonuç olarak, entegrasyon hızlanacak.

Canvas, Blackboard, Moodle ve Google Classroom gibi öğrenme yönetim sistemlerine doğrudan entegre edilen yapay zeka yardımcı pilotları, isteğe bağlı geliştirmeler yerine varsayılan deneyim haline gelecek. Kurumsal talep bireysel yapay zeka araçlarından uzaklaşıp güvenli, birlikte çalışabilir ve ders yazılımları, öğrenci bilgi sistemleri ve değerlendirme platformları arasında derinlemesine yerleşik yapay zeka altyapısına doğru ilerleyecek.

ETS için bu değişim temel bir gerçeği pekiştiriyor. Eğitimde yapay zekanın değeri, güvenilir ölçüm ve yüksek kaliteli verilere bağlıdır. Değerlendirme, öğrenme analizleri ve geri bildirim ekosistemin dışında kalamaz. Bunlar gömülü, birlikte çalışabilir ve yüzeysel verimlilikten ziyade anlamlı sonuçları destekleyecek şekilde tasarlanmalıdır.

Yapay zeka benimsemesinin bir sonraki aşamasında, güven iyi bir entegrasyondan gelecektir.

Yapay zeka olgunlaştıkça, bir gerçek netleşiyor: yapay zeka destekli eğitimde en değerli varlık modelin kendisi değildir. Arkasındaki öğrenme verileridir.

Eğitime özel yapay zeka sistemleri, eğitim, doğrulama ve geliştirme için yüksek kaliteli, öğrenmeye uygun verilere dayanır. Genel amaçlı modeller, öğrencilerin nasıl öğrendiği, nerede zorlandığı ve istenen sonuçlara ilerlemenin zamanla nasıl geliştiği konusunda ancak bir noktaya kadar ilerleyemez.

Bu veriler büyük ölçüde öğrenme yönetim sistemlerinde ve kurumsal platformlarda yer alır; bu platformlar öğrenci etkileşimi, katılımı ve performansına dair en kapsamlı kayıtları (yani sadece notların kendisi değil) tutuyor. Sonuç olarak, eğitim yapay zekasında rekabetçi dinamikler değişmek üzere.

Eğitim verileri etrafında ilk büyük bir konsolidasyon ve stratejik uyum dalgasını bekliyoruz. Bu, muhtemelen OpenAI, Google, Microsoft ve Anthropic gibi önde gelen yapay zeka geliştiricileri ile Canvas, Blackboard, Moodle ve D2L gibi büyük ölçekli LMS sağlayıcıları arasında büyük ölçekli satın almalar veya çok yıllık ortaklıklar şeklinde gerçekleşecektir.

Bu hamleler piyasayı hızla yeniden şekillendirecek. Ayrıca veri taşınabilirliği, birlikte çalışabilirlik ve yönetişimi politika tartışmalarının merkezine taşıyacak, veri sahipliği, sorumlu kullanım, şeffaflık ve nihayetinde adalet ile hesap verebilirlik standartlarını kimin belirlediği konularındaki soruları yoğunlaştıracak.

ETS için bu an hem fırsat hem de sorumluluk sunuyor. Doğrulanmış, etik kaynaklı veriler üzerine kurulan, hem öğrenenleri hem de kurumları  koruyan, şeffaflık ve açıklanabilirlik sağlayan ortaklıklara olan talep artmaktadır. Aynı zamanda, şeffaf veri yönetişimi ve sorumlu ölçeklendirme ihtiyacı hiç bu kadar büyük olmamıştı.

Veri üzerindeki rekabet hızlandıkça, güven hayatta kalan kuruluşları ayırt edecektir.

Bu yıl, yapay zekanın benimsenme hızı kurumsal gerçeklikle çarpışacak.

Birçok kurum zaten iki rekabet eden inanca sahiptir. Yapay zeka, eğitimcilerin düşünceli bir şekilde uygulaması için çok hızlı ilerliyor ve gerekli koruma ve korumaları sağlamak için politikaların gelişebileceğinden bile daha hızlı. Aynı zamanda, iş gücü eksikliklerini, eşitlik farklarını ve artan öğrenci ihtiyaçlarını ele almak için yeterince hızlı hareket etmiyor.

Bu gerilim kırılma noktasına ulaşacak.

Hükümetler, maliyetleri kontrol etmek ve iş gücü eksikliklerini gidermek için yapay zeka destekli verimlilikler için baskı yapacak. Üniversiteler, risk yönetimi, akademik dürüstlük ve öğrencilerin gelecek önümüze hazırlıklı olmalarını önceliklendirecek. Öğrenciler giderek kişiselleştirilmiş, ilgili ve pratik yapay zeka tabanlı öğrenme deneyimleri bekleyecekler; ve temel yapay zeka becerileriyle iş gücüne girmeleri beklenecek. Bu arada, eğitimciler araç yorgunluğu, tutarsız rehberlik ve değişen beklentilerle başa çıkarken giderek artan baskı altında kalacaklar.

Sonuç bir hesaplaşma anı olacak.

Sektör bir seçim yapmak zorunda kalacak. Bir yol kademeli değişimdir; yapay zekaya bugün hesap makineleri gibi ele almak; izin verilir, sınırlanır ve mevcut öğretim ve değerlendirme modellerine katmanlanır. Diğeri ise gerçek dönüşüm, öğretilenleri, öğrenmenin nasıl gerçekleştiğini ve hızla değişen dünyada eğitimin nerede yer aldığını yeniden düşünmek.

Çoğu kurum şimdilik kademeli adımları tercih edecektir. Ama karardan kaçınmak tarafsız değildir. Yavaş değişmeyi ya da hiç değişmemeyi seçmek hâlâ bir karardır ve öğrencileri geleceğe hazırlıksız bırakma riski taşıyor.

Bu yıl, yapay zeka akreditasyonu veya kalite çerçevelerinin ilk dalgasının ortaya çıkmasını bekliyoruz. Yapay zekaya hazır eğitimciler için yeni mesleki gelişim standartları şekillenecek. Akademik dürüstlük konusunda daha net küresel rehberlik gelecektir. Sonuç odaklı değerlendirme, güvenilir değerlendirmeye dayanarak ivme kazanacaktır. Bu, sadece hangi sonuçların önemli olduğunu değil, aynı zamanda onları ölçmek ve ulaşmak için kullanılan süreçler ve yöntemleri de yeniden düşünmeyi gerektirecektir.

ETS için bu, belirleyici bir an. Yapay zeka daha erişilebilir hale geldikçe, baskı altında eğitimciler tarafından hazır araçların "yeterince iyi" olarak görülme riski var; hatta adalet, güvenilirlik ve geçerlilik konuları yüzeyin altında gizli kalırken. Yapay zeka içeriği makul göründüğünde, önyargı, tutarlılık ve uygun kullanım gibi kritik sorular kolayca ortadan kalkabilir.

İşte bu yüzden güvenilir ölçüm, güvenilir değerlendirme ve şeffaf yapay zeka tasarımı pazarlık konusu olmayacaktır. ETS'nin uzun süredir adalet, geçerlilik ve kalite sorumlusu olarak oynadığı rolü, yapay zekanın öğrenmenin değerlendiriliş ve tanınma biçimini yeniden şekillendirmesiyle daha da merkezi hale geliyor. Yapay zeka destekli bir eğitim sisteminde, titizlik isteğe bağlı olamaz ve özellikle eğitim verileri ve sonuçları etrafında tasarlanmış modeller, konforluk için oluşturulmuş genel amaçlı çözümlerden çok daha önemli olacaktır.

Yıl sonuna gelindiğinde, yapay zeka eğitim ortamı temelde farklı görünecek.

Ekosistem konsolidasyon yapacak. Veri stratejik bir savaş alanı haline gelecek. Yapay zeka hızlanması ile insan kapasitesi arasındaki uçurum çözüm gerektirecek.

ETS olarak, yapay zekanın öğrenmeyi adil, güvenli ve anlamlı şekillerde geliştirdiği bir geleceği şekillendirmeye yardımcı olma sorumluluğunu üstlüyoruz. Eğitimde yapay zekanın bir sonraki çağı sadece abartı veya hızla tanımlanmayacak.

Güvenle tanımlanacak.