Yükseköğretimde Kalite Güvencesi ve "Model Çöküşü": Kurumsal Çeşitliliği Korumak için Organik Varyasyon Odaklı Kalite Modeli
YÖKAK - 2nd INTERNATIONAL CONFERENCE ON QUALITY ASSURANCE AND ACCREDITATION, İstanbul, Türkiye, 14 - 15 Eylül 2026, ss.172-180, (Tam Metin Bildiri)
- Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
- Basıldığı Şehir: İstanbul
- Basıldığı Ülke: Türkiye
- Sayfa Sayıları: ss.172-180
- Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
- Bursa Uludağ Üniversitesi Adresli: Evet
Özet
Üretken yapay zekâ sistemlerinin yükseköğretim kalite süreçlerine entegrasyonu, kurumsal çeşitliliği tehdit eden yapısal bir homojenleşme riskini beraberinde getirmektedir. Piyasa güdümlü yeni kamu
yönetimi reformlarının denetim baskısıyla zaten daralan kurumsal özerklik alanı, algoritmik üretimin istatistiksel ortalamaya yakınsama eğilimiyle ikinci bir kısıtlamaya maruz kalmaktadır: kurumsal hafızanın
özgün varyantlarını "gürültü" olarak eleme. Halkbilimi ve varyant kuramı, algoritmik kültür sosyolojisi, teknik yapay zekâ literatürü ve kalite güvencesi standartlarından oluşan dört veri kümesinin eleştirel
senteziyle yürütülen bu kuramsal/kavramsal çalışmada üç araştırma sorusuna yanıt aranmaktadır: (1) Kendi çıktılarıyla beslenen üretken YZ'nin özgün dağılımın kuyruklarını yitirmesi (Model Otofaji
Bozukluğu'na ve varyant kapanmasına yol açan model çöküşü süreci) yükseköğretimde nasıl bir kurumsal homojenleşme riskine dönüşmektedir? (2) YZ'nin kalite yönetiminde ürettiği gayrişahsî karizma ve
arayüz temelli otorite kurumsal muhakemeyi nasıl tehdit etmektedir? (3) Organik Varyasyon Odaklı Kalite Modeli kurumsal çeşitliliği güvence altına almak için hangi operasyonel çerçeveyi sunmaktadır?
Bulgular, kalite güvencesinin çıplak tekrar yerine algoritmik öngörülebilirliğe karşı negatif entropi işlevi gören giyinik tekrar kapasitesiyle tanımlanması gerektiğini ortaya koymaktadır. Gayrişahsî karizmanın
Weberci otorite tipolojisini aşan arayüz temelli bir yapıya sahip olduğu ve kurumsal kararları sessizce biçimlendirdiği gösterilmiştir. Önerilen Genişletilmiş Organik Varyasyon Odaklı Kalite Modeli, çekirdek
değişmez, organik varyant ve zararlı varyant ayrımına dayanan altı boyutlu yapısı ve yedi ölçüm göstergesiyle YÖKAK, ESG ve NIST çerçeveleriyle uyumlu, ampirik olarak test edilebilir bir kalite mimarisi
sunmaktadır.
The integration of generative artificial intelligence systems into higher education quality assurance processes introduces a structural homogenization risk that threatens institutional diversity. The institutional space already narrowed by market-driven new public management audit pressures now faces a second constraint: the tendency of probability-based algorithmic production to filter out the distinctive variants of institutional memory as statistical noise. Drawing on a critical synthesis of four data clusters — folklore and variant theory, algorithmic culture sociology, technical AI literature, and normative quality assurance standards — this theoretical analysis addresses three research questions: (1) How does model collapse — the process through which generative systems trained iteratively on their own outputs progressively lose the tails of the original distribution, leading to Model Autophagous Disorder and variant closure — translate into institutional homogenization risk within higher education? (2) How does the impersonal charisma and interface-based authority that AI generates in quality management threaten institutional reasoning? (3) What operational framework does the Organic Variation-Oriented Quality Model offer to safeguard institutional diversity? Findings indicate that quality assurance must be redefined through contextual variation capacity that functions as negative entropy against algorithmic predictability, rather than through bare standardization. Impersonal charisma is shown to operate through a structural logic that transcends Weberian charisma typology, silently reshaping institutional decision-making. The proposed Extended Organic Variation-Oriented Quality Model offers a six-dimensional, empirically testable quality architecture built on a tripartite distinction between core invariants, organic variants, and harmful variants, and aligned with YÖKAK, ESG, and NIST frameworks.