BİLGEM OKULLARI · Liseler Arası Sosyal Bilimler Çalıştayı

Yapay Zeka Çağında Eğitim

Öğrenme, etik ve gelecek üzerine bir gün — kullanmaktan önce anlamak, anlamaktan önce sorgulamak için tasarlanmış bir açılış konuşması ve etkileşimli kaynak sayfası.

Konuşmacı
Doç. Dr. Ferhat Uçar
Kurum
Fırat Üniversitesi · Teknoloji Fakültesi · Yazılım Mühendisliği
İçerik
Açılış sunumu + 09:00–12:00 canlı etkinlik
Bugünün Sorusu

Yapay zeka senin yerine düşünsün mü, yoksa senin daha iyi düşünmene mi yardım etsin?

01

Açılış · Tarihten üç hikaye

Bu hikaye 2022'de başlamadı.

ChatGPT'den önce çok hikaye var. "Yapay zeka" denince akla son üç yıl gelir ama insanlığın "makine düşünebilir mi?" sorusu binlerce yıllık. Üç durağa bakalım — biri sizi gururlandıracak, biri ürpertecek, biri güldürecek.

≈ 850 — Bağdat
Banu Musa Kardeşler ve "Kendi Kendine Çalan Alet"

Bağdat'ta üç kardeş — Muhammed, Ahmed ve Hasan — su basıncıyla çalışan bir org tasarlar. Aletin bir döner silindiri vardır; silindirin üzerindeki çıkıntılar, çalınacak melodiyi kodlar. Silindiri değiştirirsen melodi değişir.

Yani: dünya tarihinde belgelenen ilk programlanabilir makine bir müzik aletidir. Bir Türk-İslam coğrafyasında, 9. yüzyılda.

"Donanım aynı kalır, yazılımı değişir." Bu fikrin yaşı 1170.

≈ 825 — Harezm
Harezmî ve İsmimiz Algoritma

Bugün "algoritma" dediğimiz kelime, Özbekistan Harezm'den gelen Muhammed bin Mûsa el-Harezmî'nin Latince yazılışından bozma: Algoritmi. "Algebra" da onun kitabının adından, el-Cebr'den geliyor.

Yani makine öğrenmesinin DNA'sında bir Türk vardır. Ve adınızı her satır kodda taşır.

1920 — Prag
"Robot" Kelimesinin Doğuşu — ve Karanlık Yanı

Karel Čapek adlı Çek yazar, R.U.R. (Rossum's Universal Robots) adlı bir oyun yazar. Oyunda fabrikalarda üretilen yapay işçilere bir isim verir: robot. Çekçede robota "zorla çalıştırma, angarya" demek.

Oyunda robotlar zamanla insanlığa isyan eder. İlk robot hikayesi aynı zamanda ilk yapay zeka uyarısıdır. Henüz hiçbir robot yokken, insanlık kendi yarattığı şeyin riskini sahnede tartışıyordu.

Teknolojinin etik tartışması, teknolojiden çok daha eski.

1770 — Viyana
Mekanik Türk — Tarihin İlk "Sahte AI" Skandalı

Wolfgang von Kempelen, Türk kıyafeti giymiş bir oyuncak yapar ve onu satrançta her insanı yenen bir makine olarak tüm Avrupa saraylarına gezdirir. Napolyon bile maç yapar — kaybeder.

Yıllar sonra anlaşılır: makinenin içinde gizli bir bölmede usta bir satranç oyuncusu saklanıyormuş. Makine değil, kandırmacaydı.

Bugün de bir AI bize çok zeki görünüyorsa, "ne yapıyor, neye dayanıyor, içinde gerçekten ne var?" diye sormak hala en doğru refleks.

Üç hikaye, üç ders: yapabiliriz, sorumluyuz, sorgularız.
Bir soru
Bu üç hikayeden hangisi sana en şaşırtıcı geldi? Neden?

Şimdi senin sıran

"Yapay zeka" deyince ilk ne geliyor aklına?

Üç hikaye duydun. Şimdi sen söyle. Tek kelime — düşünmeden, filtrelemeden, ilk akla geleni. Doğrusu yok; hepsi senin.

Anlık oylama · ~3 dakika

Telefonunu çıkar, aşağıdaki adresi aç.

Yazdığın kelime ekranda hemen belirecek. Kimisi "kolaylık" diyecek, kimisi "tembellik"; kimisi "robot", kimisi "ödev", kimisi "gelecek". Aynı teknoloji, çok farklı duygular.

Oylamaya katıl

Görüntüye birlikte bakacağız. Bu kelimelerden bazıları bugün büyüyecek, bazıları yer değiştirecek, bazıları belki tamamen anlamını değiştirecek. Önce ne olduğunu anlayalım, sonra ne hissettiğimizi gözden geçirelim.

02

Tanım

Yapay zeka nedir, ne değildir?

Yapay zeka, insan zekasının bazı becerilerini taklit etmeye çalışan sistemlerdir. "Taklit" kelimesi anahtar — taklit etmek olmak değildir.

MEB'in Eğitimde Yapay Zeka Uygulamaları Etik Kılavuzu'nda yapay zeka şöyle tanımlanır: öğrenebilen, akıl yürütebilen, problem çözebilen ve metin/görüntü/ses gibi farklı veri türlerinde içerik üretebilen sistemler. İki anahtar özellik var: otonomi (kendi başına karar verebilme) ve uyarlanabilirlik (deneyimden gelişebilme).

YAPABİLİR — Bunları yapar
  • Bir görüntüde nesne tanımak
  • Bir metni özetlemek
  • Bir soruya cevap üretmek
  • Ses kaydını yazıya çevirmek
  • Bir sonraki adımı tahmin etmek
  • Öneri sunmak
  • Veriden örüntü çıkarmak
YAPMAZ — Bunları yapmaz
  • İnsan gibi hissetmez
  • Bilinci yoktur
  • Niyet taşımaz
  • Ahlaki karar veremez
  • Tarafsız değildir
  • Her zaman doğru söylemez
  • Sihirli değildir
Bir soru
"Hesap makinesi yapay zeka mıdır?" Peki Google'ın arama önerileri?

Hesap makinesi öğrenmez — aynı tuşlara her seferinde aynı sonucu verir. Google önerileri ise senin geçmişine ve milyonların davranışına göre değişir. İşte AI'ı tanımlayan iki özellik: otonomi ve uyarlanabilirlik.

03

Öğrenme

İnsan nasıl öğrenir, makine nasıl öğrenir?

Sınavın var ve hazırlanıyorsun. Dersi dinliyorsun, not alıyorsun, soru çözüyorsun, yanlışlarını görüyorsun, tekrar ediyorsun. Sonunda yeni bir soru geldiğinde daha iyi tahmin yapıyorsun. Makine öğrenmesi de — benzer ama farklı — bunu yapar.

İnsan
  • Beyin
  • Notlar / kitap
  • Çalışma
  • Hazırlanmış zihin
  • Anlam ve bağlam
Makine
  • Model (mimari)
  • Veri kümesi
  • Eğitim (training)
  • Eğitilmiş model
  • Örüntü ve benzerlik

Bir model fotoğraflarla eğitilir: telefon kulağımda ve telefon kulağımda değil. Model bu görüntülerden desen çıkarır — şekil, açı, ışık, el konumu… Yeni bir fotoğraf gelince der ki: "Bu, daha önce gördüğüm 'kulağa yakın koyu nesne' örneklerine benziyor."

Model "telefon nedir?" diye gerçekten anlamaz. Sadece benzerlik kurar.

Bu cümle bugünkü atölyenin ana fikirlerinden biri. Çünkü model benzerlikten yola çıktığı için — yanlış benzerlikten de yola çıkabilir. Şimdi bunu canlı kanıtlayacağız.

04

Etkinlik · Canlı

Modeli kandırabilir miyiz?

Google'ın hazırladığı ücretsiz, kod yazmadan kullanabileceğin bir eğitim aracı: Teachable Machine. Bugün sınıfta birlikte bir model eğiteceğiz, sonra onu kandırmaya çalışacağız. Hata yaparsa sevinelim — çünkü hata yaptığı anda yapay zekanın nasıl çalıştığını gerçekten anlayacağız.

Hedef · Telefon kulağımda mı?

10 dakikada bir görüntü sınıflandırıcı.

Web kameran açık olsun. İki sınıf eğiteceğiz, sonra dördüncü adımda işin asıl güzel kısmı geliyor.

  1. Image Project seç. (Görüntü sınıflandırma)
  2. İki sınıf oluştur: "Telefon Kulağımda" ve "Telefon Yok"
  3. Her sınıf için farklı açıdan 30–50 örnek topla
  4. Train Model'a tıkla, 20 saniye bekle
  5. Telefonla test et — model %95+ doğru söyleyecek
  6. Şimdi kritik an: telefon yerine kalemi kulağına götür. Sonra silgiyi. Sonra kapağı kapalı bir defteri.
  7. Model bunlara ne diyor? Tartış.
Teachable Machine'i Aç
Tartışalım
Model neyi öğrendi? Gerçekten "telefon" mu, yoksa "kulağa yakın tutulan koyu nesne" mi?

Cevap basit değil — ama bu soru, yapay zekanın nasıl yanlış yapabileceğini anlamak için açabileceğin en doğru kapı.

Mühendisin Soruları

Veri yeterli mi? Çeşitli mi? Farklı ışıkta çalışıyor mu? Farklı kişilerde çalışıyor mu? Telefon olmayan ama telefona benzeyen nesnelerde ne yapıyor? Yanlış alarm verirse haksız yere kimi suçlar? Kamera kullanmak mahremiyet açısından uygun mu?

Bu yüzden yapay zeka sadece bir kod meselesi değil. Aynı zamanda etik, hukuk, güvenlik ve insan meselesidir. Bir yapay zeka mühendisi sadece modeli çalıştırmaz — modelin nerede hata yapabileceğini önceden düşünür.

05

Gerçek hayattan beş çarpıcı an

Yapay zeka kendinden emin şekilde yanlış konuşabilir.

Modelin sınıfta kandırılması küçük bir oyundu. Aynı tip hatalar gerçek hayatta milyonlarca insanı etkiledi. Beş örnek:

2016 — Microsoft
Tay: 24 saatte ırkçı olan sohbet botu

Microsoft, gençlerle Twitter'da konuşsun diye Tay adlı bir sohbet botu yayınlar. Tay etkileşimlerden öğreniyordu. Trol kullanıcılar ona kasıtlı olarak kötü şeyler söyledi. 16 saat içinde bot ırkçı, cinsiyetçi, soykırım savunucusu mesajlar atmaya başladı. Microsoft Tay'i kapatmak zorunda kaldı.

Ders: Veri "ne öğretirsen onu öğrenir." Ahlakı yoktur.

2023 — New York
Avukat, ChatGPT'nin uydurduğu davaları mahkemeye sundu

Steven Schwartz adlı bir avukat, müvekkili için ChatGPT'den emsal dava aratır. ChatGPT ona altı tane emsal dava döker. Avukat bunları mahkemeye sunar. Davaların hiçbiri gerçek değildir. ChatGPT uydurmuştur — buna hallucination denir.

Ders: Çok düzgün cümle = doğru bilgi demek değil. Kontrol etmeden teslim eden insan zor durumda kalır.

2018 — Stanford
Tek bir piksel görüntü tanıyıcıyı kandırabiliyor

Bilim insanları gösterdi: bir kediyi %99 doğrulukla tanıyan modelin, görüntünün tek bir pikselini dikkatlice değiştirirsen "uçak" demeye başlıyor. İnsan gözüyle hiçbir değişiklik yok.

Ders: Model gözle gördüğümüz şeyi görmüyor. Sayıları görüyor. Sayılarla kandırılabilir.

2016 — ABD adli sistemi
COMPAS: AI sanığın tekrar suç işleme riskini "tahmin" etti — yanlı çıktı

ABD'de mahkemelerde kullanılan COMPAS adlı bir sistem, sanıkların tekrar suç işleme olasılığını puanlıyordu. ProPublica adlı haber kuruluşunun araştırması: sistem siyahi sanıklara sistematik olarak yüksek risk puanı veriyordu — gerçek oranlara bakılmaksızın. Veri tarihte yanlı olduğu için, model de yanlı oldu.

Ders: Veri toplumdaki adaletsizliği taşıyorsa, model onu hızlandırarak geri verir.

2025 — Air Canada
Sohbet botu indirim sözü verdi — şirket ödemek zorunda kaldı

Air Canada'nın web sitesindeki AI sohbet botu, bir müşteriye var olmayan bir iade politikası anlattı. Şirket "bot biz değiliz" dedi. Mahkeme: "Botunuz sizsiniz. Söz verdiyse tutun."

Ders: AI'ı sen kullanırsan sorumluluk sende. Ürüne koyarsan da senin sorumluluğunda.

Bir AI kendinden emin konuşuyorsa, bu onun doğru söylediği anlamına gelmez.
06

LLM

Büyük dil modelleri nasıl cevap üretir?

LLM = "Large Language Model" = Büyük Dil Modeli. ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Mistral… hepsi bu ailedendir. Çok basit anlatımıyla: bir sonraki kelimeyi tahmin etmek üzerine kurulmuş, devasa metin yığınlarıyla eğitilmiş bir sistem.

Şu cümleyi düşün:

"Bugün okuldan sonra eve gidince önce ödevimi…"

Devamı ne olabilir? Yapacağım. Bitireceğim. Unutacağım. Kontrol edeceğim. Bir dil modeli, milyonlarca, milyarlarca cümle gördüğü için bu boşluğa hangi kelimenin yüksek olasılıkla geleceğini hesaplar. Sadece bir kelime değil — bağlamı, konunun ne olduğunu, kimle konuştuğunu, hangi tarzı istediğini de hesaba katar.

Bir oyun
"Yapay zekayı ödevimde kullanırken dikkat etmem gereken en önemli şey…" — sen nasıl tamamlardın?

Tek doğru cevap yok. LLM'ler de tam olarak bunu yapar — sadece milyarlarca cümleden, çok daha karmaşık şekilde.

Önemli ayrım: LLM "anlam kuruyor gibi görünür" ama teknik olarak büyük ölçüde bağlama uygun en olası devamı tahmin eder. İnsan gibi düşünmez. Bu yüzden bazen mantıklı ama yanlış cevap verir.

Bir ayrım daha: Her LLM yapay zekadır, ama her yapay zeka LLM değildir. Yüz tanıma, hastalık teşhisi, sürücüsüz araç, öneri sistemi — bunlar AI ama LLM değil.

07

Hayatta

AI çoktan içeride.

Yapay zeka uzak bir laboratuvar teknolojisi değil. Bugün bile birçok yerde, biz fark etmeden çalışıyor.

82%
Akıllı telefon kamerasında bir AI modeli devrede — fotoğraf optimizasyonu, yüz tanıma, sahne algılama.
~7M
YouTube her gün ~7 milyon video önerisini AI ile üretir. Sen video seçmiyorsun, AI sana seçenek üretiyor.
2.5×
Akciğer kanseri teşhisinde radyologa yardım eden AI, erken evrede başarı oranını bu kadar artırabiliyor.

Akademide ne yapıyoruz?

Yazılım mühendisliği bölümünde, sadece "prompt yazan" insanlar yetiştirmiyoruz. AI çalışan biri:

AI bugün sağlıkta, biyoinformatikte, elektrikli araçlarda, savunma teknolojilerinde, akıllı şehirlerde, enerji sistemlerinde, eğitimde kullanılıyor. Her birinde aynı soru var: karar kimin? Cevap: insan.

08

Eğitimde AI

Aynı araç, iki sonuç.

Aynı çekiç, ev yapımında da kullanılır, cam-çerçeve kırmak için de. Yapay zeka da öyle. Aşağıda iyi ve kötü kullanım örnekleri:

İyi kullanım — öğrenmeyi güçlendirir

  • "Bu konuyu 9. sınıf seviyesinde örneklerle anlat."
  • "Bu metni lise öğrencisinin anlayacağı şekilde özetle."
  • "10 test sorusu hazırla, cevapları en sonda ver."
  • "Çözümümde nerede hata yaptığımı açıkla — cevabı doğrudan verme."
  • "Bu paragraftaki dilbilgisi hatalarını göster, nedenlerini açıkla."
  • "Bu Python kodunu satır satır açıkla."

Kötü kullanım — öğrenmeyi öldürür

  • Ödevi tamamen AI'a yazdırmak
  • Okumadığı kitabın özetini "kendi yazmış" gibi sunmak
  • Kaynak uydurmak ya da uydurulmuş kaynağı fark etmemek
  • AI çıktısını kontrol etmeden teslim etmek
  • Sınavda gizlice kullanmak
  • Kişisel veriyi düşünmeden yapay zekaya yüklemek
Bir sınır
"Ödevi AI'a yaptırmak" ile "AI'dan yardım almak" arasındaki sınır nerede başlar?

Basit bir ölçüt: çıktıda gerçekten senin cümlen, senin düşüncen var mı?

09

Etik · MEB Kılavuzu

Öğrenciler için Sekiz İlke

Millî Eğitim Bakanlığı'nın Eğitimde Yapay Zeka Uygulamaları Etik Kılavuzu'nda öne çıkan ilkeleri, öğrenci diliyle aşağı sadeleştirdik:

01
İnsan Merkezli

Teknoloji amaç değil araçtır. Merkezde öğrenci ve onun gelişimi vardır.

02
Eşitlik & Kapsayıcılık

Herkes için adil ve erişilebilir olmalıdır. Bazı öğrencilere avantaj sağlayıp diğerlerini geride bırakmamalıdır.

03
Şeffaflık & Açıklanabilirlik

AI'nin ne yaptığı, nasıl karar verdiği anlaşılabilir olmalıdır.

04
Mahremiyet

Kişisel veriler korunmalıdır. Kimlik, sağlık, aile bilgisi gibi veriler dikkatle paylaşılmalıdır.

05
Güvenilirlik

AI çıktıları doğrulanabilir olmalıdır. Yanlışsa düzeltilebilmelidir.

06
Hesap Verebilirlik

Bir AI yanlış yaparsa sorumlu birileri olmalıdır. Karar mekanizmasında insan denetimi olmalıdır.

07
Eğitsel Değer

Sınıfa giren her teknolojinin öğrenmeyi gerçekten artırdığını göstermesi gerekir.

08
Değerlerle Uyum

Millî, manevi ve toplumsal değerlere uygunluk gözetilir. AI bir kültür içinde kullanılır.

Öğrencilerin AI kullanımında 5 basit kural

  1. AI kullandığını sakla, doğru yerde belirt. "Bu çalışmada AI'dan fikir alma ve dil düzenleme amacıyla yararlandım." cümlesi profesyoneldir.
  2. Cevabı doğrudan alma, öğrenmek için kullan. "Bana cevabı verme, çözüm yolunu anlat."
  3. Kontrol etmeden teslim etme. Az önceki avukat hikayesi tam da bu yüzden var.
  4. Kişisel veri paylaşma. Kimlik, telefon, adres, fotoğraf, okul numarası, sağlık bilgisi…
  5. Son sorumluluk sende. AI önerir, sen karar verirsin.
10

Araçlar Kataloğu

Hangi araç, hangi iş için?

Amacımız bir aracı övmek değil — doğru aracı doğru işe seçmeyi öğrenmek. Aşağıdaki katalog 9–12 etkinliklerinde ve sonrasında başvuracağın sayfa.

Bir aracı seçerken sor

Bu araç bana ne vaat ediyor? Kaynak gösteriyor mu? Yanlış yaparsa fark edebilir miyim? Kişisel verim nereye gidiyor? Bu cevabı kontrol edebilir miyim? Bu aracı öğrenmek için mi kullanıyorum, kaçmak için mi?

11

Prompt

İyi cevap almak iyi soru sormaktan geçer.

Yapay zekadan iyi cevap almanın en hızlı yolu: iyi görev vermek. "Prompt" dediğimiz şey budur. Yan yana iki örnek:

Zayıf prompt Bana fotosentezi anlat.
Güçlü prompt Fotosentezi 9. sınıf öğrencisinin anlayacağı şekilde, günlük hayattan bir benzetme ile açıkla. Sonunda 5 kısa tekrar sorusu ver.

İyi promptun anatomisi: seviye, konu, tarz, çıktı biçimi, amaç.

Öğrenci için 7 hazır prompt

Konu öğrenme Bu konuyu lise öğrencisinin anlayacağı şekilde anlat. Önce kısa özet ver, sonra örneklerle açıkla.
Soru çözme — kendi başına Bana doğrudan cevabı verme. Önce çözüm yolunu anlat, sonra ben deneyeyim.
Yanlış bulma Aşağıdaki çözümümde hata varsa göster. Hatayı neden yaptığımı da açıkla.
Sınava hazırlık Bu konudan kolaydan zora 10 soru hazırla. Cevapları en sona koy.
Yazı düzeltme Bu metni daha açık ve doğal hale getir, ama benim cümlelerimi tamamen değiştirme.
İngilizce Bu İngilizce paragraftaki hataları göster ve Türkçe açıklama yap.
Kodlama Bu Python kodunu satır satır açıkla. Sonra benzer ama daha kolay bir örnek ver.
Asla böyle yazma Bu ödevi benim yerime yap. Öğretmen anlamasın diye insan gibi yaz.
12

Etkinlik · Kendi kaynaklarınla AI

İnternetteki her şey yerine, sadece senin verdiğin.

ChatGPT'ye "bu konuda araştırma yap" dediğinde, internetteki her şeyden bir karışım veriyor. NotebookLM ise tam tersi: sadece senin yüklediğin kaynaklara bakar. Bu, hem doğruluk hem güven açısından çok daha sağlam bir kullanım.

Etkinlik · ~15 dakika

Bir ders notu yükle, AI ile çalış.

Bilim Teknik'ten bir popüler bilim metni, bir ders pdf'i, ya da bir makale al — NotebookLM'e yükle. Sonra şu altı görevi sırayla dene:

  1. Bu metni lise öğrencisi için sadeleştir
  2. 5 ana fikir çıkar
  3. 10 çalışma sorusu hazırla
  4. Zor kavramları açıklamalı sözlük haline getir
  5. 3 dakikalık sunum metnine dönüştür
  6. Bu metni okuyan bir öğrenci hangi 3 şeyi mutlaka anlamalı?
NotebookLM'i Aç
Dikkat

Kaynak iyi değilse çıktı da zayıf olur. Kaynak eksikse cevap da eksik olur. Özel ya da kişisel belge yüklenmemelidir. Özet doğru gibi görünse bile mutlaka kontrol et.

AI en iyi, ona doğru kaynak ve doğru görev verdiğinde çalışır.
13

Gelecek

Yapay zeka çağında daha kıymetli olacak beceriler.

Bazı işler değişecek, bazı meslekler dönüşecek. Bunu kimse tam bilmiyor. Ama ne olursa olsun, aşağıdaki beceriler her yıl daha değerli olacak — çünkü AI bunları yapamıyor ya da yapamayacak.

Sence?
En kritik beceri hangisi: kodlama, eleştirel düşünme, iletişim, doğru soru sorma, yoksa etik karar verme?

Doğrusu: hiçbiri tek başına yetmez. Güçlü öğrenci; teknolojiyi kullanan, sorgulayan, iletişim kuran ve sorumluluk alan öğrencidir.

14

Yakın gelecek

AI cevap vermekten, iş yapmaka geçiyor.

Bugün AI'a soru soruyoruz. Yakın gelecekte AI sistemleri sadece cevap vermeyecek — bazı işleri adım adım kendileri yürütecek. Buna AI ajanı diyoruz.

Bir öğrenci için ajan örnekleri:

Ama her yeni teknolojide olduğu gibi, aynı soru yine kapımıza geliyor: son kararı kim verecek? Bu sorunun cevabı 1920'de Karel Čapek'in oyununda da, 1770'de Mekanik Türk hikayesinde de, 2025'te Air Canada davasında da aynıydı: insan.

Robot kelimesinin 105 yaşı var. Soruları aynı, donanımı değişti.
Bugünün Ana Mesajı

Gelecekte güçlü olan, en hızlı cevap alan kişi olmayacak.

Güçlü olan kişi; doğru soruyu soran, cevabı kontrol eden, etik davranan, öğrenmeyi bırakmayan ve insan kalmayı unutmayan kişi olacak.

16 Mayıs 2026 · Çalıştay tamamlandı

Öğrencilerin imzaladığı manifesto yayında.

Altı tematik grubun çalışmaları, otuz maddelik ortak deklarasyon ve "Yapay Zekâ Çağında Eğitim İçin Öğrenci Manifestosu" — çalıştayın resmi sonuç belgesi.

Sonuç belgesini oku