Yapay Zeka Eğitim Programı Tasarımı ve Yönetimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, kurumlarda ve eğitim kuruluşlarında yapay zeka yetkinlik programları tasarlayacak ve yönetecek öğrenme profesyonelleri için hazırlanmış ileri düzey bir programdır. Katılımcılar dört gün boyunca rol bazlı yetkinlik çerçevesi, ihtiyaç analizi, müfredat ve ölçme tasarımı, YZ destekli içerik üretimi, öğrenme teknolojileri ve Kirkpatrick temelli etki ölçümünü kapsayan bir program tasarlar.

Neden Bu Eğitim?

Mevzuat ile Uyumlu. EU AI Act 4. maddesindeki yapay zeka okuryazarlığı beklentisini karşılayan, belgelenebilir programlar kurun.

Rol Bazlı Tasarım. Yönetici, uzman ve teknik ekipler için ayrışan, iş sonuçlarına bağlanmış öğrenme yolları tasarlayın.

Ölçülebilir Etki. Katılım sayısının ötesine geçip davranış değişikliği ve iş etkisini ölçen bir değerlendirme sistemi kurun.

“Yapay zeka çağında kurumların en kalıcı yatırımı araçlara değil, çalışanlarının öğrenme ve uyum sağlama kapasitesine yapılır.”

Ön Koşullar

Eğitim Tasarım Deneyimi — Kurumsal eğitim, akademik ders veya öğrenme programı tasarlamış ya da yönetmiş olmak.
Temel YZ Kullanımı — Üretken yapay zeka araçlarını en az temel düzeyde deneyimlemiş olmak önerilir.
Öğrenme Teknolojileri — Bir öğrenme yönetim sistemi (LMS) veya çevrim içi eğitim platformuyla çalışmış olmak.
Proje Konusu — Tasarım projesi için kurumunuzdaki hedef kitle ve yapay zeka öğrenme ihtiyacını belirlemek.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKurumsal yapay zeka yetkinlik ihtiyacını mevzuat ve strateji bağlamında tanımlamak, rol bazlı yetkinlik çerçevesi oluşturmak ve eğitim ihtiyaç analizini yürütmek.

Modül 1

Yapay Zeka Yetkinliği ve Kurumsal Bağlam

Yapay zekanın işler ve beceri talepleri üzerindeki etkisi
EU AI Act 4. madde: yapay zeka okuryazarlığı beklentisi
Kurumsal YZ stratejisi ile öğrenme stratejisinin hizalanması
Başarısız YZ eğitim programlarının ortak özellikleri
Öğrenme fonksiyonunun dönüşümdeki yeni rolü
Vaka: Tek tip eğitimle sınırlı kalan bir YZ programı

Modül 2

Rol Bazlı Yetkinlik Çerçevesi

UNESCO yapay zeka yetkinlik çerçevelerinin incelenmesi
Yetkinlik alanları: kavramsal, uygulama, etik, teknik
Seviye tanımları: farkındalık, uygulayıcı, uzman, lider
Rol aileleri: yönetici, iş uzmanı, geliştirici, eğitimci
Davranış göstergeleri ile ölçülebilir yetkinlik tanımları
Atölye: Kurumunuz için rol-yetkinlik matrisi taslağı

Modül 3

Eğitim İhtiyaç Analizi

Örgüt, görev ve birey düzeyinde ihtiyaç analizi
Yapay zeka yetkinlik öz değerlendirme anketi tasarımı
Yönetici görüşmeleri ve odak grup çalışmaları
Kullanım verisi ve iş sonuçlarından ihtiyaç çıkarımı
Öğrenen personaları ve öğrenme engelleri
Uygulama: Örnek anket sonuçlarının analizi ve yorumu

Modül 4

Program Mimarisi ve Strateji

Katmanlı program mimarisi: tüm çalışanlardan uzmanlara
Öğrenme yolları, zorunlu ve seçmeli modüller
İç eğitmen, dış kaynak ve hazır içerik dengesi
Yıllık yayılım planı, kapasite ve bütçe varsayımları
Atölye: Tasarım projesi için program mimarisi
Günün değerlendirmesi ve müfredat gününe hazırlık

Günün hedefiÖlçülebilir öğrenme hedefleri yazmak, yapay zeka konularına uygun öğretim stratejileri ve uygulama ortamları seçmek ve geçerli ölçme-değerlendirme araçları tasarlamak.

Modül 1

Öğretim Tasarım Modelleri

ADDIE modeli ve yapay zeka programlarına uyarlanması
SAM ve çevik öğretim tasarımı ile hızlı prototipleme
Yetişkin öğrenme ilkeleri ve deneyimsel öğrenme
Hızla değişen konular için modüler içerik yaklaşımı
Paydaş onayı ve konu uzmanıyla iş birliği süreci
Karşılaştırma: Model seçiminde proje ölçütleri

Modül 2

Öğrenme Hedefleri ve Müfredat

Bloom taksonomisi ile ölçülebilir hedef yazımı
Hedef-içerik-etkinlik-ölçme hizalaması
Kavramsal temelden uygulamaya müfredat sıralaması
Etik, güvenlik ve kurum politikalarının müfredata eklenmesi
Mikro öğrenme, harmanlanmış ve yoğun format seçimi
Atölye: Seçilen rol için modül hedefleri ve akış

Modül 3

Uygulamalı Yapay Zeka Öğrenme Deneyimi

Güvenli deneme ortamları (sandbox) ve araç erişimi
Kuruma özgü vaka bankası ve gerçekçi görev tasarımı
Prompt laboratuvarları ve kılavuzlu pratik oturumları
Teknik ekipler için Jupyter tabanlı uygulama setleri
Proje tabanlı öğrenme ve iş başında uygulama görevleri
Demo: Rol bazlı bir YZ uygulama laboratuvarı akışı

Modül 4

Ölçme ve Değerlendirme Tasarımı

Bilgi, beceri ve davranış düzeyinde ölçme araçları
Performans görevleri ve değerlendirme rubrikleri
Yapay zeka destekli ödevlerde akademik dürüstlük
Ön test-son test ve yetkinlik rozeti kurgusu
Sertifikasyon kriterleri ve kayıt tutma
Günün özeti ve içerik üretim laboratuvarına hazırlık

Günün hedefiÜretken yapay zekayla kaliteli ve güvenilir eğitim içeriği üretmek, öğrenme teknolojilerini seçip yapılandırmak ve iç eğitmen ağını programa hazırlamak.

Modül 1

Üretken YZ ile Eğitim İçeriği Geliştirme

Ders planı, senaryo ve vaka metinlerinin YZ ile taslaklanması
Soru bankası ve çoktan seçmeli soru üretimi
Görsel, sunum ve kısa video içeriği üretim araçları
Konu uzmanı doğrulaması ve içerik kalite kontrol listesi
Telif, lisans ve kaynak gösterme ilkeleri
Laboratuvar: Bir modülün YZ destekli içerik paketi

Modül 2

Öğrenme Teknolojileri ve Standartlar

LMS ve öğrenme deneyimi platformu (LXP) farkları
Moodle gibi açık kaynak ve ticari platform seçenekleri
SCORM ve xAPI ile içerik taşınabilirliği ve izleme
Erişilebilirlik: altyazı, alternatif metin ve WCAG
Kişisel veri ve öğrenme kayıtlarında KVKK uyumu
Uygulama: Platform seçimi için değerlendirme matrisi

Modül 3

Kişiselleştirme ve YZ Öğrenme Asistanları

Uyarlanabilir öğrenme ve seviye bazlı içerik önerisi
Kurumsal dokümanlara dayalı YZ öğrenme asistanı (RAG)
Sokratik yöntemle soru soran YZ eğitmen senaryoları
Asistan yanıtlarında doğruluk ve kapsam sınırları
Öğrenen etkileşim verisinden içgörü elde etme
Demo: Eğitim içeriğine bağlı soru-cevap asistanı

Modül 4

İç Eğitmen Ağı ve Pilot Uygulama

Eğitmen eğitimi (train-the-trainer) programı kurgusu
Konu uzmanlarının kolaylaştırıcıya dönüşümü
Eğitmen rehberi, sunum şablonları ve demo senaryoları
Pilot grup seçimi ve pilot sonuçlarına göre revizyon
Hızla değişen araçlar için içerik güncelleme döngüsü
Günün değerlendirmesi ve program yönetimi gününe hazırlık

Günün hedefiProgramın yayılımını ve yönetişimini planlamak, Kirkpatrick ve ROI yaklaşımlarıyla etkiyi ölçmek ve tasarım projesini uzman geri bildirimiyle sunmak.

Modül 1

Program Yönetimi ve Yönetişim

Program yönetişimi: sponsor, danışma kurulu, iş birimleri
Yayılım planı, kontenjan ve katılım takibi
Bütçe yönetimi ve dış eğitim tedarikçisi seçimi
Programın paydaşlara pazarlanması ve katılım motivasyonu
Risk yönetimi: düşük katılım, güncelliğini yitiren içerik
Vaka: Birden fazla birime yayılan kurumsal YZ akademisi

Modül 2

Etki Ölçümü ve Öğrenme Analitiği

Kirkpatrick dört düzeyi: tepki, öğrenme, davranış, sonuç
Phillips ROI metodolojisi ve etki izolasyonu
Davranış değişikliği için iş başı gözlem ve anketler
YZ araç kullanım verisinin etki göstergesi olarak kullanımı
Öğrenme analitiği panosu ve yönetim raporu
Uygulama: Tasarım projesi için ölçüm planı

Modül 3

Sürdürülebilirlik ve Sürekli İyileştirme

Öğrenme topluluğu ve uygulama paylaşım platformları
Mezun ağı, ileri seviye yollar ve yetkinlik rozetleri
Yıllık program gözden geçirme ve müfredat güncellemesi
Yeni rol ve teknolojilere göre içerik portföyü yönetimi
Kurumsal öğrenme kültürüne yapay zekanın yerleştirilmesi
Tartışma: Programın üç yıllık evrim senaryoları

Modül 4

Tasarım Projesi Sunumları ve Kapanış

Grup sunumları: yetkinlik çerçevesi, müfredat ve ölçüm
Uzman ve akran geri bildirimiyle tasarımların iyileştirilmesi
Program tasarım dokümanının son hali ve uygulama takvimi
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve program tasarım şablonlarının teslimi
Kapanış ve eğitim profesyonelleri ağı

Eğitim Kazanımları

Mevzuat Bağlamı — EU AI Act kapsamındaki yapay zeka okuryazarlığı beklentisini kurumsal öğrenme stratejisine yansıtabileceksiniz.
Yetkinlik Çerçevesi — Rol aileleri ve seviyelerle tanımlanmış, davranış göstergeleri ölçülebilir bir YZ yetkinlik çerçevesi kurabileceksiniz.
İhtiyaç Analizi — Anket, görüşme ve kullanım verileriyle kurumunuzun yapay zeka öğrenme ihtiyacını kanıta dayalı belirleyebileceksiniz.
Müfredat Tasarımı — Bloom taksonomisiyle hizalanmış hedefler ve uygulama laboratuvarları içeren rol bazlı müfredatlar tasarlayabileceksiniz.
YZ ile İçerik — Üretken yapay zekayla eğitim içeriği ve soru bankası üretip konu uzmanı doğrulamasıyla kaliteyi güvenceye alabileceksiniz.
Öğrenme Teknolojisi — LMS, xAPI ve YZ öğrenme asistanlarını programın ihtiyaçlarına ve KVKK gerekliliklerine göre seçebileceksiniz.
Etki Ölçümü — Kirkpatrick ve Phillips ROI yaklaşımlarıyla programın davranış ve iş sonuçlarına etkisini raporlayabileceksiniz.
Program Tasarımı — Yönetişimi, yayılım planı ve ölçüm sistemi tanımlı, uygulamaya hazır bir YZ eğitim programı dokümanı sunacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Öğrenme ve gelişim yöneticileri
kurumsal akademi sorumluları
öğretim tasarımcıları
İK eğitim uzmanları ile yapay zeka müfredatı geliştiren akademisyenler.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka Eğitim Programı Tasarımı ve Yönetimi Eğitimi kimler için uygundur?

Program; öğrenme ve gelişim yöneticileri, kurumsal akademi sorumluları, öğretim tasarımcıları, İK eğitim uzmanları ve yapay zeka müfredatı geliştiren akademisyenler için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve nasıl yapılandırılmıştır?

Eğitim 4 tam gün ve 16 modülden oluşur. Yetkinlik çerçevesi ve strateji, müfredat ve ölçme tasarımı, YZ destekli içerik ve öğrenme teknolojileri, program yönetimi ve etki ölçümü günleri sırayla işlenir; son gün tasarım projeleri sunulur.

AB Yapay Zeka Yasası kurumsal eğitimleri nasıl etkiliyor?

Yasanın 4. maddesi, yapay zeka sistemlerini sağlayan ve kullanan kuruluşların personelinin yeterli yapay zeka okuryazarlığına sahip olması için önlem almasını öngörür. Eğitimde bu beklentiyi karşılayan rol bazlı, belgelenebilir program tasarımı ve alandaki güncel düzenleme gelişmeleri ele alınır.

Katılım için hangi deneyim gerekiyor?

Kurumsal eğitim, akademik ders veya öğrenme programı tasarlama ya da yönetme deneyimi beklenir. Üretken yapay zeka araçlarını temel düzeyde kullanmış olmak önerilir; kodlama bilgisi gerekmez.

Eğitim sonunda sertifika ve şablonlar veriliyor mu?

Evet. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır. Yetkinlik matrisi, ihtiyaç analizi anketi, müfredat, ölçüm planı ve program tasarım dokümanı şablonları katılımcılarla paylaşılır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

YAPAY ZEKA EĞİTİM PROGRAMI TASARIMI VE YÖNETİMİ EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Yapay Zeka Yetkinliği ve Kurumsal Bağlam

Rol Bazlı Yetkinlik Çerçevesi

Eğitim İhtiyaç Analizi

Program Mimarisi ve Strateji

Öğretim Tasarım Modelleri

Öğrenme Hedefleri ve Müfredat

Uygulamalı Yapay Zeka Öğrenme Deneyimi

Ölçme ve Değerlendirme Tasarımı

Üretken YZ ile Eğitim İçeriği Geliştirme

Öğrenme Teknolojileri ve Standartlar

Kişiselleştirme ve YZ Öğrenme Asistanları

İç Eğitmen Ağı ve Pilot Uygulama

Program Yönetimi ve Yönetişim

Etki Ölçümü ve Öğrenme Analitiği

Sürdürülebilirlik ve Sürekli İyileştirme

Tasarım Projesi Sunumları ve Kapanış

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Benzer Programlar

Yapay Zeka Güvenliğine Giriş Eğitimi

Yapay Zeka Kurumsal Strateji Yönetimi Eğitimi

Yapay Zeka Küresel Yönetişim Çerçeveleri Eğitimi