BİLGİYE ULAŞMANIN ÖTESİNDE: YAPAY ZEKA ÇAĞINDA BİLGİ OKURYAZARLIĞI

Esra Kalyoncu | İbn Haldun Üniversitesi

"Bilgiye erişimin kolaylaştığı bir dünyada asıl ihtiyaç, doğru bilgiyi ayırt edebilme becerisidir."

"Bunu ChatGPT'ye sordum…"

Belki de son iki yılın en sık kurulan cümlelerinden biri bu oldu.

Bugün bir öğrenci ödevine başlarken, bir akademisyen araştırmasını planlarken, bir kütüphaneci yeni bir hizmet geliştirirken ya da gündelik hayatta bilgi arayan herhangi biri, çoğu zaman önce bir arama motoruna değil, üretken yapay zekâ araçlarına başvuruyor. Çünkü bu araçlar yalnızca bilgi aramıyor; aynı zamanda açıklıyor, özetliyor, karşılaştırıyor ve yeni metinler üretebiliyor.

Bu değişim, bilgiye erişim açısından önemli bir dönüm noktasıdır. Saatler süren literatür taramaları ve uzun okumalar gerektiren süreçler artık çok daha kısa sürede tamamlanabiliyor. Yapay zekâ destekli sistemler araştırmacılara zaman kazandırıyor, öğrenmeyi destekliyor ve bilgiye erişimi kolaylaştırıyor.

Ancak asıl soru şudur: Bilgiye gerçekten daha kolay mı ulaşıyoruz, yoksa yalnızca bilgiye benzeyen içeriklere daha hızlı mı erişiyoruz?

Bu sorunun yanıtı önemlidir. Çünkü yapay zekâ bir bilgi kaynağı değil, mevcut verilerden yararlanarak yeni içerikler üreten bir sistemdir. Ürettiği metinler her zaman doğru olmayabilir; gerçekte var olmayan kaynaklara yer verebilir veya yanlış bilgileri ikna edici bir dille sunabilir. Kullanıcı bunları sorgulamadığında bilgiye ulaşmış olmaz; yalnızca güven veren bir metinle karşılaşmış olur (Çelik & Çuhadar, 2025).

İşte tam da bu nedenle, yapay zekâ çağında asıl tartışma bilgiye erişim değil, bilgi okuryazarlığıdır. Artık yalnızca doğru bilgi kaynağını bulmak yeterli değildir; yapay zekâ tarafından üretilen içerikleri sorgulayabilmek, farklı kaynaklarla doğrulayabilmek ve etik ilkeler çerçevesinde değerlendirebilmek de bilgi okuryazarlığının ayrılmaz bir parçası hâline gelmiştir (Espinoza Vidaurre et al., 2024).

Uluslararası araştırmalar, yapay zekânın öğrenmeyi kişiselleştirdiğini, akademik başarıyı desteklediğini ve bilgiye erişimi hızlandırdığını göstermektedir (Arkoumanis et al., 2025; Zhang & Derakhshan, 2025). Ancak aynı çalışmalar, yapay zekânın öğrenmenin yerine geçemeyeceğini de vurgulamaktadır. Bilgiye hızlı ulaşmak, onu anlamak ve eleştirel biçimde değerlendirmek anlamına gelmez. Bu araştırmalar, üretken yapay zekâya aşırı bağımlılığın bağımsız düşünme ve sorgulama becerilerini zayıflatabileceğini göstermektedir (Tao et al., 2026).

Bu nedenle tartışılması gereken soru artık “Yapay zekâ kullanılmalı mı?” değil, “Yapay zekâ nasıl bilinçli kullanılmalı?” sorusudur. Yapay zekânın eğitim ve araştırma süreçlerinde yaygınlaşması, bilgi okuryazarlığının kapsamını da genişletmiştir. Artık yalnızca bilgiye ulaşmak değil; yapay zekâ tarafından üretilen içerikleri analiz edebilmek, doğrulayabilmek ve etik ilkeler çerçevesinde değerlendirebilmek de temel bir yeterlilik hâline gelmiştir. Çünkü bilimsel araştırma, tek bir cevabı kabul etmekten çok farklı kaynakları karşılaştırmayı, kanıtları sorgulamayı ve ulaşılan bilginin güvenilirliğini değerlendirmeyi gerektirir. Yapay zekâ bu süreci hızlandırabilir; ancak eleştirel düşünmenin yerini alamaz. Bu nedenle bilgi profesyonelleri ve eğitim kurumlarının temel sorumluluğu, kullanıcıların yalnızca teknolojiye erişimini değil, teknolojiyi eleştirel ve etik biçimde kullanabilmelerini de desteklemektir (Pishtari et al., 2024).

Bilgiye Erişimde Fırsatlar ve Kütüphanecinin Değişen Rolü

Yapay zekâ, bilgiye erişimi yalnızca hızlandırmakla kalmıyor; metinleri sadeleştirme, farklı dillere çevirme, erişilebilir içerikler üretme ve kişiselleştirilmiş öğrenme ortamları sunma gibi özellikleriyle önemli fırsatlar sağlıyor. Bu yönüyle, özellikle farklı gereksinimleri olan kullanıcılar için kapsayıcı bilgi hizmetlerini destekleme potansiyeline sahiptir.

Bununla birlikte, erişimin kolaylaşması eşitsizliklerin ortadan kalktığı anlamına gelmemektedir. Ücretli yapay zekâ hizmetleri, dijital beceri düzeyleri ve teknolojik altyapı olanakları bilgiye erişimde yeni eşitsizlikler yaratabilmektedir. Bu nedenle bilgi okuryazarlığı, yalnızca teknolojiyi kullanabilmeyi değil, onun sınırlarını görebilmeyi ve üretilen bilgiyi eleştirel biçimde değerlendirebilmeyi de gerektirir.

Bu dönüşüm, üniversite kütüphanelerinin ve bilgi profesyonellerinin rolünü de yeniden tanımlamaktadır. Kullanıcılar bilgi arayışına giderek daha sık yapay zekâ araçlarıyla başlasa da güvenilir kaynakları seçme, bilgiyi doğrulama ve etik kullanım konusunda rehberliğe her zamankinden daha fazla ihtiyaç duymaktadır. Yapay zekâ içerik üretebilir; ancak hangi bilginin güvenilir olduğu, hangi kaynağın akademik açıdan değer taşıdığı ve bilginin nasıl sorumlu kullanılacağı konusunda yol gösterecek olan yine bilgi profesyonelleridir (Pishtari et al., 2024).

Bu nedenle geleceğin kütüphanecisi yalnızca bilgi kaynaklarını yöneten kişi değil; bilgi okuryazarlığını geliştiren, eleştirel düşünmeyi destekleyen ve dijital bilgi ekosisteminde güvenilir rehberlik sunan bir öğrenme ortağı olacaktır.

Literatürden Sahaya: Ortak Bulgular

Uluslararası araştırmalar, yapay zekânın eğitim ve araştırma süreçlerinde önemli fırsatlar sunduğunu; ancak beraberinde yeni sorumluluklar da getirdiğini göstermektedir. Benzer bulgular, yüksek lisans araştırmam kapsamında farklı disiplinlerden öğrenciler ve üniversite kütüphanecileriyle gerçekleştirilen görüşmelerde de ortaya çıkmıştır.

Katılımcılar, yapay zekânın özellikle literatür tarama, metin özetleme, fikir geliştirme, çeviri ve araştırma planlama süreçlerinde önemli ölçüde zaman kazandırdığını ifade etmiştir. Bununla birlikte, hem öğrenciler hem de kütüphaneciler yapay zekâ tarafından sunulan bilgilerin mutlaka güvenilir kaynaklarla doğrulanması gerektiğini vurgulamış; yalnızca yapay zekâ çıktılarıyla hareket etmenin bilimsel araştırmalar açısından riskler taşıdığına dikkat çekmiştir. Bu bulgu, uluslararası literatürde öne çıkan insan denetimi ve eleştirel değerlendirme gerekliliğiyle örtüşmektedir (Çelik & Çuhadar, 2025; Tao et al., 2026).

Araştırmanın dikkat çeken bulgularından biri, bilgi okuryazarlığının kapsamının genişlediğine ilişkin ortak görüştür. Katılımcılar, doğru istem oluşturma, yapay zekâ tarafından üretilen içerikleri değerlendirme, kaynak doğrulama ve etik kullanımın artık temel bilgi okuryazarlığı becerileri arasında yer aldığını belirtmiştir. Özellikle kütüphaneciler, kullanıcıların yalnızca bilgiye erişim değil, bilgiyi doğrulama ve yapay zekâyı bilinçli kullanma konusunda da desteğe ihtiyaç duyduklarını ifade etmiştir.

Bu bulgular, yapay zekânın bilgi profesyonellerinin rolünü azaltmadığını; aksine güvenilir bilgiye erişim ve bilgi okuryazarlığının geliştirilmesindeki önemini daha görünür hâle getirdiğini göstermektedir. Bilgiye erişimin kolaylaştığı bir ortamda kullanıcıların en çok ihtiyaç duyduğu şey, yeni bir bilgi kaynağından çok, doğru bilgiye ulaşmalarını sağlayacak güvenilir bir rehberdir.

Yapay zekâ, kütüphanelerin rolünü azaltmak yerine daha görünür hâle getirmektedir. Bilgi arayışı giderek daha sık yapay zekâ araçlarıyla başlasa da güvenilir bilgiye ulaşmak, bilgiyi doğrulamak ve etik ilkeler doğrultusunda kullanmak hâlâ insan rehberliğini gerektirmektedir.

Bu nedenle geleceğin üniversite kütüphanelerinin en önemli görevlerinden biri, bilgi okuryazarlığı eğitimlerini yapay zekâ araçlarının bilinçli kullanımını da kapsayacak biçimde yeniden yapılandırmaktır. Bilgi profesyonelleri ise yalnızca kaynak sağlayan kişiler değil; eleştirel düşünmeyi destekleyen, akademik dürüstlük kültürünü güçlendiren ve dijital bilgi ekosisteminde güvenilir rehberlik sunan uzmanlar olarak öne çıkacaktır (Espinoza Vidaurre et al., 2024; Arpaci et al., 2025; Alsuhaymi & Atallah, 2026).

Sonuç

Yapay zekâ bilgiye erişimi hiç olmadığı kadar hızlandırdı. Ancak bilgiye hızla ulaşabilmek, onun doğru ve güvenilir olduğu anlamına gelmiyor. Bu nedenle yapay zekâ çağında en değerli beceri, bilgiye ulaşmak değil; ulaşılan bilgiyi sorgulayabilmek, doğrulayabilmek ve etik ilkeler doğrultusunda kullanabilmektir.

Çünkü yapay zekâ ne kadar gelişirse gelişsin, güvenilir bilgiyi ayırt etme sorumluluğu insana ait olmaya devam edecektir.

Belki de bugün kendimize sormamız gereken en önemli soru şudur:

Bilgiye birkaç saniyede ulaşabiliyoruz. Peki, ulaştığımız bilginin güvenilirliğini değerlendirecek bilgi okuryazarlığına gerçekten sahip miyiz?

Kaynakça

Alsuhaymi, A. O., & Atallah, F. A. (2026). Sustainable education in the age of artificial intelligence and digitalization: A value-critical approach. Sustainability, 18(3), 1257. https://doi.org/10.3390/su18031257

Arkoumanis, G., Sofos, A., Ventista, O. M., Ventistas, G., & Tsani, P. (2025). The impact of artificial intelligence on elementary school students' learning: A meta-analysis. Computers in the Schools. Advance online publication. https://doi.org/10.1080/07380569.2025.2520787

Arpaci, I., Al-Emran, M., Al-Qaysi, N., & Al-Sharafi, M. A. (2025). What drives the use of generative artificial intelligence to promote educational sustainability? Evidence from SEM-ANN approach. TechTrends, 69, 957–971. https://doi.org/10.1007/s11528-025-01089-7

Çelik, S., & Çuhadar, S. (2025). Yapay zekânın bilimsel araştırmalarda kullanımı ve etik. İçinde Ö. E. Akgün (Ed.), Eğitimde yapay zekâ teknolojileri: Artificial technologies in education (ss. 397–435). İdeal Kültür Akademi. https://doi.org/10.36657/ihu.yz.2025.11

Espinoza Vidaurre, S. M., Velásquez Rodríguez, N. C., Gambetta Quelopana, R. L., Martinez Valdivia, A. N., Leo Rossi, E. A., & Nolasco-Mamani, M. A. (2024). Perceptions of artificial intelligence and its impact on academic integrity among university students in Peru and Chile: An approach to sustainable education. Sustainability, 16(20), 9005. https://doi.org/10.3390/su16209005

Pishtari, G., Sarmiento-Márquez, E. M., Rodríguez-Triana, M. J., Wagner, M., & Ley, T. (2024). Mirror mirror on the wall, what is missing in my pedagogical goals? The impact of an AI-driven feedback system on the quality of teacher-created learning designs. In Proceedings of the 14th Learning Analytics and Knowledge Conference (LAK '24) (pp. 145–156). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3636555.3636862

Tao, S., Zhang, H., & Ding, L. (2026). Explainable machine learning for sustainable education: Predicting college students' reliance on generative artificial intelligence. Acta Psychologica, 265, 106622. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2026.106622

Zhang, J., & Derakhshan, A. (2025). Integrating "GPT-4o" as an AI tool into K–12 contexts: Assessing its long-term effects on students' self-regulated learning (SRL) and task engagement through latent growth curve modelling. European Journal of Education, 60(4), e70329. https://doi.org/10.1111/ejed.70329