AIEd Bilgi TabanıAIEd KB
Bu sayfada

Bu sayfayı İngilizce okuyun

Kavramlar

İşletme ve Ekonomi Eğitimi

Oluşturuldu 2026-10-14

Bu İngilizce sayfanın bir ana dili konuşanı tarafından gözden geçirilmemiş otomatik çevirisidir.

İşletme eğitiminde yapay zeka — işletme, ekonomi ve yönetim alanlarının öğretim ve öğrenmesine yapay zekânın uygulanması ve öğrencilerin üretici YZ’yi bütünleştiren bir iş hayatına hazırlanması. İşletme okulları ikili bir zorunlulukla karşı karşıyadır: YZ’yi müfredata bir ders ve pedagojik araç olarak yerleştirirken, aynı zamanda öğrencileri üretici YZ’yi profesyonel uygulamada sorumlu ve etkili biçimde kullanmaya hazırlamak.

Düşünülmesi Gerekenler

  • İşletme okulları ikili bir zorunlulukla karşı karşıyadır: YZ’yi müfredata ders ve araç olarak yerleştirmek, aynı zamanda öğrencileri profesyonel uygulamada YZ’yi sorumlu biçimde kullanmaya hazırlamak. Okumadan önce: bu ikisinden hangisini şu anda işletme programlarının çoğunun doğru yaptığını, hangisini yetersiz karşıladığını düşünüyorsunuz?
  • Öğrenci kaynaklı bir çerçeve, öğrencilerin yüksek düzeyde katıldığını ve kariyerleri için üretici YZ becerilerine ihtiyaç duyduklarının farkında olduklarını bulurken, aynı zamanda bilmeden akademik usulsüzlüğe girmeden YZ kullanmak istediklerini gösterdi. Bir öğrenci neden YZ kullanmak isteyip aynı zamanda bunun çevresindeki kuralları çiğneme konusunda endişelenebilir?
  • Araştırma, yapıcı hizalamanın, üretici YZ’nin yarar mı risk mi baskın olduğunun müfredat bütünleşme düzeyiyle şekillendiğini bulmuştur — müfredata eklemek yerine bütünleştirin. “Bütünleştirme”, bir işletme programında üzerine YZ araçları eklemeye kıyasla neye benzer?
  • On yıllık bir araştırma, müfredat tutarlılığı, eğitmen hazırlığı ve değerlendirme geçerliliği alanlarında süregelen boşluklara dikkat çeker. YZ bütünleşik bir iş hayatı için bir işletme dersini yeniden tasarlıyorsanız, bu üç boşluktan hangisine önce eğilir ve neden?
  • İşletme, üretici YZ benimsemesinin en hızlı olduğu alanlardan biridir; bu nedenle mezunlar YZ’ye hazır olma konusunda keskin bir baskıyla karşı karşıyadır. Finans, pazarlama veya yönetim alanındaki işverenlerin gerçekten değer verdiği YZ becerileri, öğrencilere sınıfta şu anda öğretilenlerden nasıl farklılaşabilir?

Giriş

İşletme eğitiminde yapay zeka, eğitimde yapay zekanın büyüyen bir alana özgü koludur. İşletme okulları öğrencileri üretici YZ’nin her yerde bulunduğu bir gelecekteki iş gücüne hazırlamalıdır; bu hem YZ okuryazarlığı hem alana özgü uygulama (finans, pazarlama, yönetim, ekonomi, girişimcilik) gerektirir. Araştırma, YZ’yi pedagojik ve profesyonel bir araç olarak bütünleştirmekle akademik dürüstlük, etik kullanım ve Değerlendirme yeniden tasarımını yönetmek arasındaki gerginliği öne çıkarır.

Bilgi tabanı araştırmasında işletme eğitiminde yapay zeka

  • Öğrenci kaynaklı çerçeveler. Drummond & Dale (2026), üretici YZ’yi işletme lisans programları boyunca bütünleştirmeye yönelik öğrenci kaynaklı kavramsal bir çerçeve sunar; bu çerçeve 149 öğrenciden oluşan bir Birleşik Krallık vaka çalışmasına dayanır. Öğrenciler yüksek düzeyde katıldı, kariyerleri için üretici YZ becerilerine duyulan ihtiyacı fark etti ve bilmeden akademik usulsüzlüğe girmeden YZ kullanmak istedi.

  • On yıllık bir araştırma. Espino & Espino (2026), işletme eğitiminde yapay zekâya ilişkin 213 makaleyi (2015–2024) bibliyometrik olarak haritalayarak dört küme belirledi: YZ kaynaklı işletme eğitimi dönüşümü, yenilikçi dijital pedagojiler, YZ ile güçlendirilmiş kişiselleştirme ve dijital ekonomiyle uyumlu işletme eğitimi — müfredat tutarlılığı, eğitmen hazırlığı ve değerlendirme geçerliliği alanlarında süregelen boşluklarla birlikte.

  • Yapıcı hizalama. Zhou vd. (2026), Birleşik Krallık’ta bir işletme okulunda üretici YZ benimsemesine ilişkin 17 vakayı inceleyerek pedagojik yararlarla riskler arasındaki dengenin müfredat bütünleşme düzeyiyle şekillendiğini — yapıcı bütünleşmenin daha iyi sonuçlar ürettiğini — buldu.

  • Müfredat konusunda öğrenci görüşleri. Rook & Plumb (2026), bir bitirme dersindeki 166 lisans işletme öğrencisinden yararlanarak üretici YZ’yi müfredata bütünleştirmeye yönelik güçlü bir destek ve üç öncelikli alan buldu: üretici YZ işlevselliğini anlama/iyileştirme, bağlamlar arasında uygulamaları keşfetme ve etik/hukuki boyutlarda yol bulma.

  • Ezberden belirsizlik altında yargıya. Shi, Dai & Zhang (2026), yönetim dersleri için üç üretici-YZ mekanizması önerir: klasik kuramları gerçek mali beyanlara karşı varsayımlara ve sınır koşullarına ayırma, ders kitabı baskıları arasındaki yükselen vakaları izleme ve YZ rolünün yıkıcı olaylar ile basamaklı sonuçlar ürettiği bir benzetim.

  • Örgütsel benimseme. Al-Rahmi (2026), yükseköğretimde YZ benimsemesinin örgütsel ve teknolojik itici güçlerini inceledi (TOE + Yeniliklerin Yayılımı çerçevelerini kullanarak, n=300 personel); bu, işletme okullarının ve kurumlarının YZ kaynaklı karar desteği ile akıllı öğrenme platformlarını nasıl benimsediğiyle ilgilidir.

  • İşletme Simülasyon oyunlarında konuşma tabanlı etmenler. Wenzel, Geiger ve Liening (2026), deneyimsel girişimcilik öğrenimi için kullanılan işletme benzetim oyunlarında uyarlanabilir öğretim desteği amacıyla YZ ile güçlendirilmiş bir konuşma tabanlı etmen (Lara) geliştirir ve değerlendirir. Bir eşitlik-tasarımı bakış açısına ve evrensel öğrenme tasarımına dayanan CAIS-GBL çerçevesi, bilişsel, motivasyonel, duygusal ve sosyo-kültürel katılımı hedefler; öğretmen adayları ve BSG katılımcıları arasındaki değerlendirmeler, bilişsel/sosyal varlık ve Öz Düzenlemeli Öğrenme desteğine ilişkin olumlu algılar göstermiştir — benzetim temelli işletme eğitiminde biçimlendirici geri bildirimi ölçeklendirmeye yönelik bir model.

  • Karmaşık uygulamalı görevler için etken GAI. Ilieva vd. (2026), e-ticaret dersi çevresinde AGAI-HE çerçevesini geliştirir; burada öğrenme görevi iş modellerini karşılaştırmayı, piyasa ve operasyonel kısıtları tartmayı ve stratejik önerileri savunmayı gerektirir — istek metni–yanıt sohbet robotlarının zayıf desteklediği çok adımlı uygulamalı bir iş. 130 öğrencilik algı çalışmaları, hem sohbet robotu hem etken desteğin geleneksel e-öğrenmeden öğrenme güçlendirmesi, kişiselleştirme, karar verme desteği ve iş akışı düzenlemesi açısından daha yüksek puan aldığını, ancak etken ile sohbet robotu arasında anlamlı bir fark olmadığını buldu; en güçlü destek üç kipi birlikte kullanmaya gitti. İşletme programları için okuma şudur: benimseme, YZ desteğinin nasıl sıralandığı ve yönetildiğine ilişkin bir öğretim tasarımı sorusudur, yalnızca bir araç yükseltmesi değildir (Etkenik YZ).

  • Değerlendirme ve notlandırma yeniliği yetersiz araştırılmıştır. Mesny, Roberge-Maltais ve Galy (2026), dört önde gelen yönetim eğitimi dergisinde (AMLE, JME, Management Learning, IJME) 20 yıl boyunca yayımlanan 58 değerlendirme konulu makaleyi inceledi — yılda yaklaşık üç tane, çoğu 2010 ve 2014 özel sayılarında — ve değerlendirme ile notlandırmanın, öğrenmeyi şekillendirmedeki merkezî rolüne kıyasla yetersiz araştırıldığını buldu. Öz ve akran değerlendirmesi söylemde baskındır (derlemin neredeyse yarısı, temel olarak grup çalışmasının toplayıcı değerlendirmesi için); otantik değerlendirme başlıca teknoloji aracılı benzetimler yoluyla görünür ve sık sık deneyimsel öğrenme ile karıştırılır; yeniden değerlendirme, standart temelli notlandırma ve notlandırma kaldırma ise neredeyse hiç yoktur. Yazarlar yönetim eğitimcilerini bu yeniliklere daha etkin ve karşılıklı biçimde katılmaya çağırır; notlandırma kaldırılmış ödevler, tek bir görev için yeniden değerlendirme, standart temelli rubrikler gibi kademeli denemeleri, program düzeyinde koordinasyon ve belgelenmiş Öğretim ve Öğrenme Alanındaki Bilimsel Çalışmalar kanıtıyla destekler.

  • İşletme ders çalışmalarının otomatik puanlanması derleme özgüsü doğrulama gerektirir. Bir BrandSim benzetiminden 60 öğrenci pazarlama gönderisi üzerinde, Li (2026), bir LLM’nin insan ortalamasıyla yalnızca ICC(2,1) = .435 ulaştığını buldu — deterministik kurallar .091, eşit ağırlıklı hibrit .266 — araştırmacı yazarlı çıpaların eklenmesi ise hiçbir öğrenci puanını değiştirmeden LLM’yi .846’ya yükseltti.

  • YZ’nin birinci sınıf bir süreç tasarımı unsuru olarak öğretilmesi. Jalali (2026), 152 öğrencili bir dersin altı modülünün her birindeki BPM yaşam döngüsü aşamasına bir YZ-kararı denetim noktası yerleştirir; böylece öğrenciler çalışan bir LLM giriş etmeni kurar ve ardından bir denetim noktasında gerçek darboğazın iki kişilik bir dolandırıcılık soruşturma kuyruğu olduğunu keşfeder.

Ekonomi ve yönetim eğitimi

İşletme eğitiminde yapay zeka, temel disiplinler olarak ekonomi ve yönetim’i kapsar. Bilgi tabanının kapsamı pedagojik ve müfredat boyutlarına (YZ’nin işletme programlarında nasıl öğretildiği ve kullanıldığı) ile profesyonel hazırlık boyutuna (öğrencileri YZ bütünleşik iş yerlerine hazırlama) odaklanır. Temel temalar şunlardır: YZ okuryazarlığı, işlevler arasında üretici YZ uygulaması, etik ve dürüstlük değerlendirmeleri ve YZ bütünleşik profesyonel uygulamayı yansıtacak müfredat ve Değerlendirme yeniden tasarımı.

İşletme eğitiminde yapay zeka neden önemlidir

İşletme, üretici YZ benimsemesinin en hızlı olduğu alanlardan biridir; bu nedenle işletme okulları öğrencileri YZ bütünleşik bir iş hayatına hazırlamak konusunda keskin bir baskıyla karşı karşıyadır. Araştırma, etkili bütünleşmenin müfredat kaynaklı ve öğrenci kaynaklı olduğunu vurgular — YZ araçları eklemek değil, programları yeniden tasarlamak; böylece üretici YZ okuryazarlığı, etik yargı ve otantik uygulama diploma yapıları boyunca dokunur. Bu, işletme eğitimini bilgi tabanının daha geniş YZ okuryazarlığı, eğitmen hazırlığı, Değerlendirme yeniden tasarımı ve YZ çağında müfredat reformu temalarına bağlar.

İşletme öğretmenleri için çıkarımlar

  • YZ’yi müfredat kaynaklı ve öğrenci kaynaklı biçimde bütünleştirin. Öğrenci kaynaklı çerçeveler ve öğrenci görüşleri, öğrencilerin kariyerleri için üretici YZ becerileri istediğini ve bilmeden usulsüzlük yapmadan YZ kullanmak istediğini gösterir — YZ okuryazarlığını, etik yargıyı ve otantik uygulamayı diploma yapıları boyunca dokunacak programlar tasarlayın.
  • Müfredatı yapıcı biçimde hizalayın. Yapıcı hizalama araştırması, üretici YZ’nin yarar mı risk mi baskın olduğunun müfredat bütünleşme düzeyiyle şekillendiğini bulur — müfredata eklemek yerine bütünleştirin.
  • Süregelen boşlukları ele alın. On yıllık bir araştırma, müfredat tutarlılığı, eğitmen hazırlığı ve değerlendirme geçerliliği alanındaki boşluklara dikkat çeker — bunları program tasarımında önceliklendirin.
  • Öğrencileri YZ bütünleşik bir iş hayatına hazırlayın. YZ okuryazarlığını, etik kullanımı ve alana özgü uygulamayı (finans, pazarlama, yönetim, ekonomi) seçmeli dersler değil temel yetkinlikler olarak vurgulayın.

Bağlı kavramlar

Bağlı makaleler

Üst veri

DisiplinBusiness Education
SeviyeHigher Ed
Teknolojiler ve tekniklerÜretici YZ
Eğitimde YZ’nin temelleriEğitimde Yapay Zeka, Müfredat Tasarımı
SourceHistoryEditChat

Bu sayfayı göm

Bu sayfayı bir öğrenme yönetim sistemine veya başka bir web sitesine gömmek için aşağıdaki kodu kopyalayın. Gömülü sürüm yalnızca sayfa içeriğini gösterir — site başlığını, gezintiyi ve alt bilgiyi gizler.