Doğa ve Deprem Bilimi

AI Çağında Doğru Üniversite Programını Seçmek: Bir Jeofizik Profesörünün Perspektifi

Prof. Dr. Ali Osman Öncel
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Jeofizik Mühendisliği Bölümü, Türkiye
E-posta: ali.oncel@iuc.edu.tr

Özet

Bu çalışma, yapay zekanın (AI) 2025 sonrası üniversite eğitimi üzerindeki etkilerini bir jeofizik profesörünün bakış açısıyla değerlendirir. Jeofizik ve sismoloji gibi disiplinler, AI ile karmaşık veri analizi ve toplumsal sorunlara çözüm sunmada öne çıkar. Çalışma, uygulamalı eğitim, AI merkezli hibrit öğrenme, öğrenci memnuniyeti ve 7/24 erişilebilirlik odaklı öneriler sunar. Öneriler, mesleki atölyeler ve küresel iş birliğini içerir. ^{(Öncel, 2023; Garrison et al., 2020)}

This study assesses the impact of artificial intelligence (AI) on university education post-2025 from a geophysics professor’s perspective. Disciplines like geophysics and seismology excel in complex data analysis and societal problem-solving with AI. The study offers recommendations focused on applied education, AI-driven hybrid learning, student satisfaction, and 24/7 accessibility, including professional workshops and global collaboration. ^{(Öncel, 2023; Garrison et al., 2020)}

AI çağında üniversite programları, hangi yeniliklerle öğrenci memnuniyetini artırabilir ve bu yenilikler jeofizik eğitiminde nasıl uygulanabilir? How can university programs enhance student satisfaction with innovations in the AI era, and how can these innovations be applied in geophysics education?

Yapay zekâ (AI), yalnızca teknolojik bir yenilik değil; eğitim, istihdam ve toplumsal yapıları dönüştüren bir paradigma değişimi olarak karşımızda duruyor. 2025 sonrası gelişmeler, üniversite eğitiminin amaçlarını, yöntemlerini ve hatta varlık sebebini yeniden tanımlıyor. 2020’de kaleme aldığım Facebook notunda kurumsal kimlik ve uluslararası tanınırlığın stratejik önemini vurgulamış; 2023 blog yazımda ise veri okuryazarlığı ve problem çözme becerilerini öne çıkarmıştım. Bugün bu kavramlar, dijital çağda bireylerin sürdürülebilir yetkinlikleri olarak değerlendiriliyor. ^{(Öncel, 2020; Öncel, 2023)}

AI’nin yükselişiyle birlikte fiziksel modelleme, veri analizi ve simülasyonlar gibi alanlar radikal biçimde dönüşüyor. Jeofizik ve sismoloji örneklemi, bu evrimin disiplin bazlı yansımalarını gösterse de mesele yalnızca teknik alanlarla sınırlı değil. Toplumsal fayda, etik sorumluluk ve dijital vatandaşlık gibi konular artık üniversite eğitiminin merkezinde yer alıyor. Dijital ayak izi yalnızca biyometrik izlerden değil, bireyin dijital etkileşimlerinden oluşan bütünsel bir kimlik haline geliyor.

Bu çağda yapay zekâ, bilgiye erişimi hızlandırırken, yanlış bilgiyle mücadelede turnusol etkisi yaratıyor. Sosyal medyada yayılan haberlerin doğruluğu AI tarafından analiz ediliyor, bu da toplumsal bilgi güvenliği açısından yeni bir dönem başlatıyor. Ancak bu kazanımlar, dijital bölünmenin derinleşmesini de beraberinde getiriyor. Yapay zekâya erişim hâlâ ekonomik bariyerlere, abonelik sistemlerine ve altyapısal eşitsizliklere bağlı. ^{(Vinuesa et al., 2020)}

AI, jeofizik eğitiminde hangi becerileri önceliklendirmeli ve bu beceriler öğrencilerin kariyer gelişimine nasıl katkı sağlayabilir? Which skills should AI prioritize in geophysics education, and how can these skills contribute to students' career development?

Artificial intelligence (AI) is not merely a technological innovation; it represents a paradigm shift transforming education, employment, and societal structures. Post-2025 developments are redefining the purposes, methods, and even the raison d’être of university education. In my 2020 Facebook note, I emphasized the strategic importance of institutional reputation and global recognition; in my 2023 blog post, I highlighted data literacy and problem-solving skills. Today, these concepts are regarded as sustainable competencies in the digital age. ^{(Öncel, 2020; Öncel, 2023)}

The rise of AI is radically transforming fields like physical modeling, data analysis, and simulations. The case of geophysics and seismology illustrates the discipline-specific impacts of this evolution, but the implications extend beyond technical domains. Societal benefit, ethical responsibility, and digital citizenship are now central to university education. The digital footprint is no longer limited to biometric traces but encompasses a holistic identity shaped by an individual’s digital interactions.

In this era, AI accelerates access to knowledge while acting as a litmus test in combating misinformation. The veracity of news disseminated on social media is analyzed by AI, ushering in a new era of societal information security. However, these advancements also exacerbate the digital divide. Access to AI remains constrained by economic barriers, subscription models, and infrastructural inequalities. ^{(Vinuesa et al., 2020)}

AI ve Hibrit Öğrenme

Geleneksel sınıf sistemleri, yapay zekâ merkezli hibrit öğrenme modelleriyle köklü biçimde değişiyor. Artık teorik bilgilerin projelerle harmanlandığı, kişiselleştirilmiş ve uygulamalı içeriklerle zenginleştirilmiş dinamik öğrenme ortamları gündemde. AI tabanlı atölyeler, öğrencilerin gerçek dünya problemlerine çözüm üretmelerine olanak tanıyor. Örneğin jeofizikte, sismik dalga verilerinin AI ile analizi sayesinde deprem erken uyarı sistemleri geliştirilebiliyor. ^{(Zhai et al., 2021; Kong et al., 2019)}

AI’ye hâkim olmayan akademik kadrolar ve bölümler, üniversite ekosistemi içindeki yerlerini kaybetme riskiyle karşı karşıya. Artık sadece bilgi aktarmak değil, dijital çağın gerekliliklerini karşılayacak becerileri kazandırmak önem taşıyor. Hz. Ali’nin “Çocuklarınızı yaşadığınız çağa göre değil, onların yaşayacağı çağa göre yetiştirin” sözü bu dönüşümün özünü ifade ediyor.

Duvarsız sınıflar, sınırsız dijital kampüsler ve ters yüz eğitim modeli (flipped learning) gibi alternatifler, geleneksel üniversite bürokrasisine meydan okuyarak yeni bir eğitim mimarisi öneriyor. Yapay zekâsız üniversiteler ve bölümler, tercih edilmemeye ve mezunlarının iş gücü piyasasında geri kalmasına yol açabilir. Evrilemeyen kurumlar sistem dışına itilirken, gençler geleceği şekillendirecek yeni üniversite yapılarıyla yola devam ediyor.

Öğrenci Memnuniyeti ve Erişim Eşitliği

Üniversitelerin öğrenci memnuniyeti sıralamaları, program seçerken önemli bir kriter haline geldi. AI, bilgiye erişimde eşitlik sağlarken, 7/24 erişilebilir öğrenme platformları (örneğin, çevrimiçi laboratuvarlar ve AI tabanlı atölyeler) öğrenci memnuniyetini artırıyor. Özellikle jeofizik gibi disiplinlerde, sismik veri analizi için AI araçları uygulamalı öğrenimi güçlendiriyor. Öğrenci memnuniyeti sıralamaları, geri bildirimlerin düzenli toplanmasıyla daha güvenilir hale gelebilir. Ancak, bu eşitlik, dezavantajlı bölgelerdeki öğrencilere AI tabanlı araçların erişimini sağlayacak politikalar ile desteklenmelidir. ^{(Garrison et al., 2020; Elliot & Shin, 2002; Vinuesa et al., 2020)}

AI tabanlı hibrit modeller, erişim eşitliğini güçlendirmek için hangi yenilikleri içermeli ve dezavantajlı bölgelerdeki öğrenciler için nasıl erişim sağlanabilir? Which innovations should AI-driven hybrid models include to enhance access equity, and how can access be ensured for students in disadvantaged regions?

AI and Hybrid Learning

Traditional classroom systems are undergoing a profound transformation with AI-driven hybrid learning models. Dynamic learning environments that blend theoretical knowledge with project-based, personalized, and applied content are now at the forefront. AI-based workshops enable students to address real-world problems. For instance, in geophysics, AI-driven analysis of seismic wave data facilitates the development of earthquake early warning systems. ^{(Zhai et al., 2021; Kong et al., 2019)}

Academic staff and departments lacking AI proficiency risk losing their place in the university ecosystem. The focus has shifted from merely transferring knowledge to equipping students with skills relevant to the digital age. The saying attributed to Hz. Ali, “Raise your children not for the era you live in, but for the era they will live in,” encapsulates the essence of this transformation.

Wall-less classrooms, boundless digital campuses, and the flipped learning model challenge traditional university bureaucracy, proposing a new educational architecture. Universities and departments without AI integration risk becoming less preferred, with their graduates falling behind in the job market. As institutions that fail to evolve are sidelined, students are moving forward with new university structures that shape the future.

Student Satisfaction and Access Equity

Student satisfaction rankings have become a key criterion in program selection. AI promotes equity in access to knowledge, while 24/7 accessible learning platforms (e.g., online labs and AI-based workshops) boost student satisfaction. In disciplines like geophysics, AI tools for seismic data analysis enhance applied learning. Student satisfaction rankings can become more reliable with regular feedback collection. However, this equity must be supported by policies ensuring AI-based tools’ access for students in disadvantaged regions. ^{(Garrison et al., 2020; Elliot & Shin, 2002; Vinuesa et al., 2020)}

2020 Facebook Notu

2020 yılında yayımladığım Facebook notunda, üniversite seçiminde kurumsal kimlik ve uluslararası tanınırlığın önemine dikkat çekmiştim. Özellikle vakıf üniversitelerinin iş güvencesi eksikliği ve devlet üniversitelerinin sınırlı araştırma kapasitesi eğitim sisteminin sürdürülebilirliğini tehdit ediyordu. Bu nedenle globally akredite kurumların tercih edilmesi yönünde önerilerde bulunmuştum. ^{(Öncel, 2020)}

2023 Blog Yazısı

2023 blog yazımda ise eğitim programlarının problem çözme ve veri okuryazarlığı gibi becerilere odaklanması gerektiğini savundum. Ancak bu öneriler, AI merkezli hibrit öğrenme sistemlerinin yükselişinden önceydi. ^{(Öncel, 2023)}

Vakfın eğitimdeki rolü, Stanford gibi küresel başarı örneklerinde görüldüğü gibi stratejik bir değer taşıyor. Türkiye’de Bilkent, Sabancı ve Koç gibi vakıf üniversiteleri, iş dünyasıyla kurdukları iş birlikleri sayesinde öğrencileri doğrudan nitelikli istihdama yönlendirebiliyor. Bu yapıların AI çağında müfredatlarını hızla güncelleyebilme esnekliği, onları stratejik paydaşlara dönüştürüyor.

AI öncesi eğitim anlayışı hibritleşmeye uyum sağlarken, yeni fırsatlar yaratıyor. Özellikle jeofizik gibi disiplinlerde sanal laboratuvarlar, yapay zekâ tabanlı analiz sistemleri ve simülasyon ortamları sayesinde daha uygulamalı, daha etkileşimli öğrenme süreçleri geliştirilebiliyor. Bu da hem kurumsal kimliği hem de öğrenci yetkinliğini dijital düzeyde yeniden tanımlamayı zorunlu kılıyor.

AI öncesi öneriler, hibrit öğrenme bağlamında nasıl uyarlanmalı ve bu uyum jeofizik eğitiminde hangi yeni fırsatlar sunabilir? How should pre-AI recommendations be adapted to the hybrid learning context, and what new opportunities can this adaptation offer in geophysics education?

2020 Facebook Note

In my 2020 Facebook note, I emphasized the importance of institutional reputation and global recognition in university selection. The lack of job security in private universities and the limited research capacity of public universities threatened the sustainability of the education system. I recommended choosing globally accredited institutions. ^{(Öncel, 2020)}

2023 Blog Post

In my 2023 blog post, I argued that programs should focus on problem-solving and data literacy skills. However, these recommendations preceded the rise of AI-driven hybrid learning systems. ^{(Öncel, 2023)}

The role of foundations in education carries strategic value, as seen in global success stories like Stanford. In Turkey, foundation universities such as Bilkent, Sabancı, and Koç guide students toward qualified employment through industry partnerships. Their flexibility in rapidly updating curricula in the AI era positions them as strategic stakeholders.

As pre-AI educational approaches adapt to hybridization, new opportunities emerge. In disciplines like geophysics, virtual labs, AI-based analysis systems, and simulation environments enable more applied and interactive learning processes. This necessitates redefining both institutional identity and student competencies at a digital level.

Uygulamalı Eğitim ve Altyapı

AI çağında, öğrenciler uygulamalı eğitim ve mesleki atölyelerle donatılmalıdır. Jeofizikte, AI tabanlı atölyeler altyapı eksikliklerini telafi ederek sismik veri analizini güçlendirir. Üniversiteler, bu dönüşümü desteklemek için küresel iş birliklerine yatırım yapmalıdır. ^{(Kong et al., 2019)}

Erişim ve Şeffaflık

7/24 erişilebilir platformlar ve çevrimiçi laboratuvarlar, AI ile bilgiye erişimi yaygınlaştırmalıdır. Üniversiteler, öğrenci memnuniyeti sıralamalarını şeffaf bir şekilde paylaşarak güven oluşturmalıdır. ^{(Garrison et al., 2020; World Economic Forum, 2023)}

Hibrit Müfredat: AI ve veri bilimi ile entegre programlar geliştirilmeli. ^{(Zhai et al., 2021)}
Erişim Politikaları: Dezavantajlı bölgeler için AI araçları sağlanmalı. ^{(Vinuesa et al., 2020)}

Altyapı eksikliklerini aşmak için hangi stratejiler etkili olabilir ve bu stratejiler jeofizik eğitiminde nasıl uygulanabilir? Which strategies can effectively overcome infrastructure gaps, and how can these strategies be implemented in geophysics education?

Applied Education and Infrastructure

In the AI era, students should be equipped with applied education and professional workshops. In geophysics, AI-based workshops compensate for infrastructure gaps by enhancing seismic data analysis. Universities should invest in global collaborations to support this transition. ^{(Kong et al., 2019)}

Access and Transparency

24/7 accessible platforms and online labs should expand AI-driven knowledge access. Universities should build trust by transparently sharing student satisfaction rankings. ^{(Garrison et al., 2020; World Economic Forum, 2023)}

Hybrid Curricula: Develop programs integrated with AI and data science. ^{(Zhai et al., 2021)}
Access Policies: Provide AI tools for disadvantaged regions. ^{(Vinuesa et al., 2020)}

Sonuç

AI çağında üniversite programı seçimi, uygulamalı eğitim, veri okuryazarlığı ve erişim eşitliği gerektiriyor. Jeofizik ve sismoloji, AI ile doğal afetlere çözüm sunmada kritik rol oynar. 2020 ve 2023 önerilerim, hibrit öğrenme ve altyapı odaklı olarak yeniden şekillendi. ^{(Öncel, 2023; Garrison et al., 2020)}

Öneriler

Hibrit Müfredat: AI ile entegre programlar tasarlanmalı. ^{(Zhai et al., 2021)}
Erişim Eşitliği: 7/24 platformlar genişletilmeli. ^{(Garrison et al., 2020)}
Şeffaflık: Memnuniyet sıralamaları paylaşılmalı. ^{(World Economic Forum, 2023)}

Conclusion

Choosing a university program in the AI era requires applied education, data literacy, and access equity. Geophysics and seismology play a critical role in addressing natural hazards with AI. My 2020 and 2023 recommendations have been reshaped to focus on hybrid learning and infrastructure. ^{(Öncel, 2023; Garrison et al., 2020)}

Recommendations

Hybrid Curricula: Design programs integrated with AI. ^{(Zhai et al., 2021)}
Access Equity: Expand 24/7 platforms. ^{(Garrison et al., 2020)}
Transparency: Share satisfaction rankings. ^{(World Economic Forum, 2023)}

AI ile eğitimde etik ve erişim dengesi nasıl kurulmalı, ve bu denge jeofizik eğitiminde hangi etik sorunları çözebilir? How should ethics and access be balanced in AI-driven education, and which ethical issues can this balance resolve in geophysics education?

Öncel, A. O. (2020). Üniversite tercihleri üzerine düşünceler [Facebook post]. https://www.facebook.com/post/20200730
Öncel, A. O. (2023). Üniversite tercihi yaparken nelere dikkat edilmeli? [Blog yazısı]. https://aliosmanoncel.blogspot.com/2023/07/tercihkriteri.html
Elliot, K., & Shin, D. (2002). Student satisfaction: An alternative approach to assessing this important concept. Journal of Higher Education Policy and Management, 24(2), 197–209. https://doi.org/10.1080/1360080022000013518
Garrison, D. R., Anderson, T., & Archer, W. (2020). Critical inquiry in a text-based environment: Computer conferencing in higher education. Internet and Higher Education, 2(2-3), 87–105. https://doi.org/10.1016/S1096-7516(00)00016-6
Kong, Q., Trugman, D. T., Ross, Z. E., Bianco, M. J., Meade, B. J., & Gerstoft, P. (2019). Machine learning in seismology: Turning data into insights. Seismological Research Letters, 90(1), 3–14. https://doi.org/10.1785/0220180259
Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., Balaam, M., Dignum, V., Domisch, S., ... & Fuso Nerini, F. (2020). The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, 11(1), 233. https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y
Zhai, X., Chu, X., Chai, C. S., Jong, M. S. Y., Istenic, A., Spector, M., ... & Li, Y. (2021). A review of artificial intelligence (AI) in education from 2010 to 2020. Complexity, 2021, 8812542. https://doi.org/10.1155/2021/8812542
World Economic Forum. (2023). Future of Jobs Report 2023. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2023/

Öncel, A. O. (2020). Thoughts on university selection [Facebook post]. https://www.facebook.com/post/20200730
Öncel, A. O. (2023). What to consider when choosing a university program? [Blog post]. https://aliosmanoncel.blogspot.com/2023/07/tercihkriteri.html
Elliot, K., & Shin, D. (2002). Student satisfaction: An alternative approach to assessing this important concept. Journal of Higher Education Policy and Management, 24(2), 197–209. https://doi.org/10.1080/1360080022000013518
Garrison, D. R., Anderson, T., & Archer, W. (2020). Critical inquiry in a text-based environment: Computer conferencing in higher education. Internet and Higher Education, 2(2-3), 87–105. https://doi.org/10.1016/S1096-7516(00)00016-6
Kong, Q., Trugman, D. T., Ross, Z. E., Bianco, M. J., Meade, B. J., & Gerstoft, P. (2019). Machine learning in seismology: Turning data into insights. Seismological Research Letters, 90(1), 3–14. https://doi.org/10.1785/0220180259
Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., Balaam, M., Dignum, V., Domisch, S., ... & Fuso Nerini, F. (2020). The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, 11(1), 233. https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y
Zhai, X., Chu, X., Chai, C. S., Jong, M. S. Y., Istenic, A., Spector, M., ... & Li, Y. (2021). A review of artificial intelligence (AI) in education from 2010 to 2020. Complexity, 2021, 8812542. https://doi.org/10.1155/2021/8812542
World Economic Forum. (2023). Future of Jobs Report 2023. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2023/

Bu referanslar, analizi ne ölçüde destekliyor ve jeofizik eğitimi için ek kaynaklar eklemek analizi daha mı derinleştirir? To what extent do these references support the analysis, and would adding more sources on geophysics education deepen the analysis?

Search This Blog