Erkan Sagnak

Bir zamanlar eğitimde teknoloji dendiğinde akla akıllı tahta, öğrenme yönetim sistemleri, projeksiyon cihazları ya da çoktan seçmeli çevrim içi testler gelirdi. Tüm bu araçlar donanımsal ya da lojistik yeniliklerdi; bilginin aktarım hızını artırıyor ancak bilginin üretim sürecine doğrudan müdahale etmiyorlardı. Şimdi ise sahneye çok daha sinsi, çok daha hızlı ve geleneksel sınırları yıkan çok daha etkileyici bir aktör çıktı: üretken yapay zeka. Bu yeni nesil araçlar sadece mevcut bilgiyi sunmakla kalmıyor; sıfırdan metin yazıyor, karmaşık kodlar üretiyor, sanatsal imgeler yaratıyor, yaratıcı ödevler tasarlıyor, derinlemesine geri bildirim veriyor, sınav sorusu üretiyor ve bazen de öğrencinin o çok kıymetli zihinsel emeğinin yerine sessizce, saniyeler içinde geçiveriyor. İşte tam bu yüzden eğitim dünyasındaki mesele artık “Yapay zeka eğitimde kullanılmalı mı?” gibi naif bir soru değil. O tren çoktan kalktı ve dönüşü yok. Asıl varoluşsal soru şu: Yapay zeka, insan zekasını ve pedagojiyi güçlendiren sadık bir ortak mı olacak, yoksa öğrenmenin içini boşaltan, eleştirel düşünmeyi körelten bir kısayol mu?

Bu soruya teknoloji şirketlerinin PR bültenlerinden fırlamış romantik cevaplar vermek kolay, fakat sahadaki veriler ve araştırmalar çok daha sert konuşuyor. OECD’nin son kapsamlı değerlendirmesi, üretken yapay zekanın ancak ve ancak pedagojik ilkelerle yönlendirildiğinde öğrenmeyi gerçekten destekleyebildiğini ortaya koyuyor; buna karşılık pedagojik bir amaç gözetilmeden, sırf hızlı sonuç almak için kullanıldığında yalnızca kısa vadeli görev performansını artırıp kalıcı ve gerçek öğrenmeyi garanti etmediğini çok net bir biçimde gösteriyor (OECD, 2026). Daha da çarpıcı ve bir o kadar da endişe verici olanı, ilköğretim düzeyinde görev yapan öğretmenlerin %72’sinin, yapay zekanın öğrencilerin başkasının (veya bir algoritmanın) emeğini kendi işi gibi sunmasına (intihal) zemin hazırlayarak eğitim sürecinin güvenilirliğine onarılamaz zararlar verebileceğini düşünmesi (OECD, 2026). Kısacası, günümüz sınıfına sadece yeni ve akıllı bir yardımcı girmekle kalmadı; öğretmenle öğrenci arasındaki o kadim güven ilişkisini zedeleyen yeni ve karanlık bir şüphe de girmiş durumda. Artık öğretmenler, okudukları etkileyici bir cümlenin ardında öğrencisinin alın terini mi yoksa bir dil modelinin istatistiksel olasılıklarını mı görmeleri gerektiğinden emin değiller.

En sert kırılma, şüphesiz ölçme ve değerlendirme alanında yaşanıyor. Yıllarca üzerine titrediğimiz ev ödevleri, makaleler ve araştırma projeleri bir anda anlamını yitirme tehlikesiyle yüz yüze. Çünkü yapay zeka yalnızca mekanik cevaplar vermiyor; ikna edici, argümanları sağlam, dil bilgisi kusursuz, son derece düzenli ve çoğu zaman deneyimli bir öğretmeni bile ilk bakışta aldatabilecek kadar “iyi” cevaplar veriyor. Bu yeni durum, ödevin veya projenin aslında neyi ölçtüğü sorusunu acı bir şekilde gündeme getiriyor: Biz öğrencinin analitik düşünme becerisini mi ölçüyoruz, yoksa sadece doğru komutu yazma becerisini mi? Crompton ve Burke’ün (2024) konuyla ilgili sistematik incelemesi, ChatGPT ve benzeri sistemlerin öğretmenler ve öğrenciler için eşsiz fırsatlar sunduğunu kabul etmekle birlikte, kötüye kullanım ve akademik dürüstlük sorunlarını devasa boyutlara taşıdığını da açıkça ortaya koyuyor. Eğitim dünyası burada küçük bir teknik entegrasyon meselesiyle değil, doğrudan felsefi bir meşruiyet kriziyle karşı karşıya: Eğer ortaya çıkan düşünsel ürün öğrenciye ait değilse, karnedeki o parlak not kime verilmektedir? Silikon Vadisi'ndeki bir sunucuya mı?

Yine de tüm bu haklı kaygılara rağmen, yapay zekayı yalnızca bir akademik hile makinesi ya da sofistike bir kopya aracı gibi görmek fazla kolaycılık ve teknofobik bir yaklaşım olur. Çünkü aynı araç, doğru ve bilinçli kullanıldığında öğrencinin düşünmesini başlatan bir kıvılcım, tıkandığı noktada yazıyı geliştiren bir editör, kavraması zor konularda alternatif açıklamalar sunan sabırlı bir özel ders hocası ve tamamen öğrencinin hızına göre şekillenen bireyselleştirilmiş bir destek sistemine dönüşebilir. Wang ve arkadaşlarının (2024) geniş ölçekli sistematik taraması, yapay zeka destekli uygulamaların kişiselleştirilmiş öğretim, öğrenci eksiklerini anında tespit eden akıllı değerlendirme, başarı tahminleme ve karmaşık öğrenme yönetimi gibi çok geniş ve faydalı bir yelpazeye yayıldığını bilimsel olarak doğruluyor. Dünya Ekonomik Forumu da benzer biçimde, yapay zekanın tasarım amacının asla öğretmenin yerini almak olmaması gerektiğini; aksine, not okuma, ders planlama gibi rutin bürokratik işleri azaltıp öğretmenin öğrenciyle kurduğu o insani ve nitelikli ilişkiye daha fazla zaman yaratmak için kullanılması gerektiğini savunuyor (Milberg, 2024). Mesele, teknolojinin kendisinin iyi veya kötü olması değil; bu güçlü aracın direksiyonunda kimin, hangi vizyonla oturduğudur.

Tam bu noktada, yapay zekanın sınıfa girmesiyle birlikte öğretmenin rolü kökten bir biçimde yeniden tanımlanıyor. Yapay zeka çağında öğretmen, kürsüde durup bilgiyi tek taraflı aktaran o yegane otorite figürü olmaktan tamamen çıkıyor; fakat bu durum, öğretmenin önemini yitirdiği veya devre dışı kaldığı anlamına kesinlikle gelmiyor. Tam tersine, öğretmenin en zor, en insani ve en kritik rolü tam olarak şimdi, bugün başlıyor: Sonsuz bilgi okyanusu içinde doğrulayan, algoritmik gürültüyü ayıklayan, ham bilgiyi ahlaki ve toplumsal bir çerçevede bağlamlandıran, etik sınırları cesurca çizen ve belki de en önemlisi, öğrencinin teknoloji sayesinde girdiği o rahat bilişsel konfor alanını bilinçli olarak bozan kişi olmak. Çünkü üretken yapay zekanın doğası öğrenciyi rahatlatmak, ona pürüzsüz bir deneyim sunmaktır; iyi bir öğretmen ise öğrenmeyi tetiklemek için gerektiğinde öğrencisini rahatsız eder, onu düşünsel bir çıkmaza sokar. Sistem saniyeler içinde pürüzsüz ve kesin cevaplar verirken; usta bir öğretmen cevabı olmayan, terleten ve uykuları kaçıran zor sorular sordurur. Eğitim tarihi bize gösteriyor ki, insanın potansiyelini açığa çıkaran o kalıcı ve dönüştürücü öğrenme, çoğu zaman makinenin sunduğu konforda değil, öğretmenin yarattığı o bilişsel zorlanmadan doğar.

Buradaki tehlike buzdağının yalnızca görünen yüzüdür ve intihalden çok daha derindir. Daha sessiz, daha sinsi ve uzun vadede çok daha yıkıcı bir risk bizi bekliyor: "düşünmenin taşerona verilmesi." OECD (2026), öğrencilerin araştırma yapma, sentezleme ve problem çözme gibi temel bilişsel iş yüklerini genel amaçlı sohbet botlarına tamamen devretmesinin, uzun vadede “üstbilişsel tembellik” (metacognitive laziness) ve kendi öğrenme süreçlerine karşı derin bir kopukluk yaratabileceğine dikkat çekiyor. Bu uyarı kesinlikle küçümsenmemelidir. Çünkü gerçek eğitim, sadece en kısa yoldan doğru cevaba ulaşma işi değildir; karanlıkta el yordamıyla yol bulma, tereddüt etme, defalarca yanlış yapma, düşüp yeniden deneme, kendi fikrini gerekçelendirme ve hayata karşı bir tür zihinsel direnç geliştirme sürecidir. Tıpkı ağırlık kaldırmadan kas yapılamayacağı gibi, zorlanmadan da zihin geliştirilemez. Yapay zeka, araştırma ve yazma sürecini inanılmaz derecede kısaltabilir; ama bu süreci haddinden fazla kısaltır ve pürüzsüzleştirirse, öğrenmenin kendisini de temelinden baltalar. Öğrenciye her an, her konuda, hiç yorulmadan kusursuz ve bitmiş cümleler veren bir sistem, onun kendi özgün cümlesini kurma, kendi sesini bulma kasını geri dönülemez biçimde zayıflatabilir.

Bunun yanında işin etik cephesinde de sular hayli bulanık ve karışıktır. Fu ve Weng’in (2024) literatürü tarayan sistematik incelemesi, sorumlu ve insan merkezli yapay zeka uygulamalarında; algoritmik adalet ve eşitlik, devasa veri kümelerinin yarattığı mahremiyet ve güvenlik ihlalleri, öğrenciye zarar vermeme ve toplumsal fayda sağlama, bireysel özerklik ve şeffaflık başlıklarının her şeyin merkezinde yer alması gerektiğini gösteriyor. UNESCO (2023) da benzer kaygılarla üretken yapay zekaya eğitimde çok daha ihtiyatlı ve eleştirel yaklaşılması gerektiğini vurgulayarak; güvenlik, kapsayıcılık, cinsiyet ve fırsat eşitliği ile nitelik ilkelerinin her türlü teknolojik hevesin önünde tutulmasını ısrarla öneriyor. Üstelik masadaki sorun yalnızca öğrencilerin kişisel verilerinin güvenliği de değildir. Yapay zeka modellerinin eğitildiği metinlerden kaynaklanan derin dilsel ve ideolojik önyargılar, Batı kültürünü merkeze alan algoritmik kültürel merkezcilik, küresel ticari platformların gencecik zihinleri sadece birer ücretsiz veri kaynağına dönüştürme iştahı ve cihaz/internet erişimindeki eşitsizlikler; yapay zekanın eğitimde yarattığı o göz alıcı parıltının hemen arkasında yatan karanlık ve tekinsiz koridorlardır.

Bu karanlık koridorlar içinde eşitsizlik konusu özellikle can sıkıcı ve tanıdıktır; çünkü teknoloji tarihi bize bu acı masalı defalarca anlatmıştır. Radyodan televizyona, bilgisayardan internete kadar her yeni araç ilk anda “eğitimde fırsat eşitliği getirecek devrim” diye pazarlanır; ancak toz bulutu dağıldığında, zaten en güçlü teknolojik altyapıya, en vizyoner öğretmen eğitimine ve en fazla kurumsal finansal kaynağa sahip olan ayrıcalıklı kesimlerin bu araçlardan katbekat daha fazla yararlandığı görülür. EDUCAUSE’un yakın tarihli çalışması, yükseköğretimde yapay zekanın benimsenmesi konusunda kurumlar arasında belirgin bir yapay zeka kaynaklı dijital uçurum (digital AI divide) oluştuğunu açıkça gösteriyor; üstelik neyin kabul edilebilir neyin ihlal olduğuna dair kullanım politikalarının da birçok kurumda hala yerleşmemiş olduğu görülüyor (Robert & McCormack, 2025). Gelişmiş, ücretli (premium) yapay zeka modellerine aylık abonelik ücreti ödeyebilen bir öğrenci ile yalnızca kısıtlı ve ücretsiz sürümlere erişebilen bir öğrenci aynı sınıfta, aynı sırayı paylaşıyor. Teknoloji yukarı çıkmak için bir merdiven olabilir, evet; ama bu gidişat gösteriyor ki bu araçlar, imkanı olanlar için zahmetsizce yukarı çıkaran bir yürüyen merdiven, dezavantajlı gruplar içinse tırmanması güç, kırık basamaklı paslı demir bir merdiven olmaya adaydır.

Tam da bu yüzden eğitimde yapay zeka tartışmasının kalbi teknik bir mesele (hangi uygulamanın daha iyi kod yazdığı veya daha iyi özet çıkardığı) değil; tamamen insani, ahlaki ve politik bir meseledir. Okulların ve eğitim sistemlerinin ihtiyacı olan şey, donanım bütçelerini artırıp daha fazla dijital araç satın almadan önce, daha açık, şeffaf ve felsefi temelleri sağlam ilkeler belirlemektir. Yapay zeka hangi derslerde serbest bırakılacak, hangi amaçlarla (beyin fırtınası mı, taslak oluşturma mı, kod hata ayıklaması mı) kullanılacak? İlkokul çağındaki bir çocuğun algoritmayla etkileşimi ile bir üniversite öğrencisininki aynı mı olmalı? Hangi şeffaflık standartları aranacak, öğrenci yapay zeka desteği aldığını nasıl beyan edecek? Hangi veri koruma önlemleriyle çocukların dijital ayak izleri ticari şirketlerden korunacak? Her şeyden önemlisi, öğrenci sürecin tam olarak hangi aşamasında zihinsel olarak yalnız kalmalı ve neyi kendi başına yapmalıdır? Bu sorular masaya yatırılıp netleşmeden sınıflarda yapılan her iyi niyetli uygulama, zifiri karanlık bir sisin içinde son sürat otomobil kullanmaya benzer: Altınızdaki araç çok güçlü, motoru çok muazzam olabilir ama yön duygunuz ve bir haritanız yoksa, o hız sizi sadece felakete daha çabuk götürür, tehlikeyi büyütür.

Tüm bu tablo, bizi yeni bir hayati zorunluluğa götürüyor: Bir başka kritik başlık da yapay zeka okuryazarlığıdır. Artık öğrencilerin yalnızca dijital araçları açıp kapatmayı, internette arama yapmayı veya Word'de yazı yazmayı öğrenmesi yetmez. Yeni dönemin öğrencisi; yapay zekanın ardındaki mantığı kavramak, modellerin halüsinasyon (uydurma) dediğimiz son derece ikna edici hataları nasıl ürettiğini bilmek, algoritmaların içine sızmış toplumsal ve cinsiyetçi önyargıları fark edebilmek zorundadır. Dahası, yapay zekanın hangi bağlamlarda güvenilmez bir kaynak olduğunu ve hangi karmaşık ahlaki ikilemlerde insan muhakemesinin, vicdanının ve duygusal zekasının yerini asla tutamayacağını da derinlemesine öğrenmesi gerekir. Milberg’in (2025) önemle vurguladığı gibi, eğitim sistemleri acilen geleneksel dijital okuryazarlığın ötesine geçmek ve yapay zeka okuryazarlığını tıpkı okuma-yazma veya matematik gibi temel, müfredata entegre edilmiş bir öncelik haline getirmek zorundadır. Çünkü eğitim sistemleri için geleceğin asıl riski öğrencilerin yapay zekayı öğrenememesi veya hiç kullanmaması değil; tam aksine onu sınırsız bir otorite kabul etmesi, aşırı güvenle, sıfır eleştiriyle ve hiç sorgulamadan kullanmasıdır.

Bütün bu uzun soluklu tartışmaların, araştırmaların ve felsefi sancıların sonunda şu çıplak, gösterişsiz gerçekle yüzleşmek gerekiyor: Yapay zeka eğitimi tek başına kurtarmayacak. Geçmişteki hiçbir teknolojinin yapamadığı gibi... Pedagojik vizyondan yoksun, kötü tasarlanmış bir öğretimi sihirli bir değnek dokunmuşçasına iyiye çevirmeyecek; öğrencinin hayatına dokunmayan ilgisiz bir müfredatı birdenbire anlamlı kılmayacak; sistemin yapısal ve pedagojik zayıflıklarını yama gibi kapatmayacaktır. Ama eğer elde zaten sağlam bir temel varsa; yapay zeka iyi tasarlanmış bir öğretimi devasa boyutlarda büyütebilir, öğretmeni bürokratik yükten kurtarıp zamanını ona geri kazandırabilir, her öğrenciye özel geri bildirimi anında sağlayarak gelişimi hızlandırabilir ve öğrencinin önüne daha önce hayal bile edilemeyen, yepyeni ve sınırları aşan öğrenme yolları açabilir. Yani özetle yapay zeka, teknoloji vizyonerlerinin iddia ettiği gibi gökten inen bir kurtarıcı mesih olmadığı gibi, muhafazakar eğitimcilerin korktuğu gibi eğitimi yok etmeye gelmiş mekanik bir canavar da değildir. O, daha çok devasa ve acımasız bir büyüteçtir: Sistemin içinde o an ne varsa, onu alır ve devasa boyutlarda büyütür. Eğitimin doğasında, okulun ikliminde adalet varsa adaleti büyütür, yüzeysellik varsa yüzeyselliği derinleştirir; öğretmende merak varsa sınıftaki merakı ateşler, okulda ezberci bir kopya kültürü varsa, onu kusursuzlaştırarak taçlandırır...

Eğitim dünyası bugün tam da bu yüzden, içinde hem muazzam bir potansiyel barındıran hem de bir o kadar rahatsız edici olan tarihi bir eşikte duruyor. Yapay zeka o çok korunaklı sandığımız sınıflarımızın kapısından içeri girdi ve baş köşeye yerleşti; ama o sınıfın ruhunu, kalbini ve geleceğini kimin belirleyeceği hala makinenin değil, tamamen bizim elimizde. Eğer toplum ve eğitimciler olarak bu olağanüstü teknolojiyi sağlam bir pedagojik amaç, tavizsiz etik ilkeler ve derin bir insani muhakeme ile akıllıca çerçeveleyebilirsek; yapay zeka eğitim tarihinin gördüğü en güçlü, en kapsayıcı ve en özgürleştirici destek araçlarından birine dönüşebilir. Aksi halde ise; saniyeler içinde çok düzgün cümleler kuran, hiç yorulmadan çok hızlı çalışan ama öğrencilerin zihinsel emeğini, eleştirel aklını ve yaratıcı ruhunu usul usul, fark ettirmeden eriten, onları bağımlı kılan dijital bir protez olmaktan öteye gidemez. Biz eğitimciler ve toplum için asıl büyük sınav, teknolojiyi okula soktuğumuz an bitmedi; tam olarak burada, bu eşikte başlıyor.

Kaynaklar

Crompton, H., & Burke, D. (2024). The educational affordances and challenges of ChatGPT: State of the field. TechTrends, 68(2), 380–392. https://doi.org/10.1007/s11528-024-00939-0

Fu, Y., & Weng, Z. (2024). Navigating the ethical terrain of AI in education: A systematic review on framing responsible human-centered AI practices. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, 100306. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100306

Milberg, T. (2024, April 28). The future of learning: How AI is revolutionizing education 4.0. World Economic Forum. https://www.weforum.org/stories/2024/04/future-learning-ai-revolutionizing-education-4-0/

Milberg, T. (2025, May 22). Why AI literacy is now a core competency in education. World Economic Forum. https://www.weforum.org/stories/2025/05/why-ai-literacy-is-now-a-core-competency-in-education/

OECD. (2026). OECD digital education outlook 2026: Exploring effective uses of generative AI in education. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/062a7394-en

Robert, J., & McCormack, M. (2025). 2025 EDUCAUSE AI landscape study: Into the digital AI divide. EDUCAUSE. https://library.educause.edu/resources/2025/2/2025-educause-ai-landscape-study

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693

Wang, S., Wang, F., Zhu, Z., Wang, J., Tran, T., & Du, Z. (2024). Artificial intelligence in education: A systematic literature review. Expert Systems with Applications, 252, 124167. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124167