YAPAY ZEKA ZAMAN KAZANDIRIR, AMA ÖĞRENME ZAMANA İHTİYAÇ DUYAR: BASİT BİR “BUNA GERÇEKTEN İHTİYACIMIZ VAR MI?” TESTİ

Muhteşem Önder

Bu yazı ilk bakışta öğretmenlerin yapay zekayı ne zaman ve nasıl kullanması gerektiğine odaklanıyor gibi görünse de, aslında kütüphaneciler için de çok önemli bir soruya kapı açıyor: Zaman kazandıran her araç gerçekten öğrenmeyi güçlendiriyor mu? Kütüphaneciler uzun zamandır öğrencilerin yalnızca “bilgiye  ulaşmasını” değil, bilgiyi anlamasını, değerlendirmesini, karşılaştırmasını ve kendi düşüncesine  dönüştürmesini destekleyen bir rol üstleniyor. Yapay zeka bu süreci hızlandırabilir; ama araştırma,  kaynak seçimi, doğrulama, bağlam kurma ve akademik dürüstlük gibi alanlarda düşünme süresini  ortadan kaldırırsa, kazandırdığı zaman öğrenmenin kendisinden çalınmış olabilir. Tam da bu nedenle,  “Buna gerçekten ihtiyacımız var mı?” sorusu kütüphaneciler için de güçlü bir mesleki pusula olabilir. 

Aynı zamanda bu dönüşüm, kütüphanecilerin karşılaşacağı yeni iş yüklerini ve sorumlulukları da görünür  kılıyor. Öğretmenler AI destekli öğrenme tasarımında nasıl daha fazla karar, rehberlik ve doğrulama  yüküyle karşılaşıyorsa, kütüphaneciler de AI okuryazarlığı atölyeleri, kaynak değerlendirme rehberleri,  araştırma süreci danışmanlığı, etik kullanım ilkeleri ve öğrencilerin “hazır cevap” ile “gerçek öğrenme”  arasındaki farkı görmesine yardımcı olacak desteklerle daha fazla sahneye çağrılacak. Bu yazı,  öğretmen kapasitesini tartışırken aslında kütüphane dünyasına da ayna tutuyor: Eğer yapay zeka  eğitimde yer alacaksa, onu yalnızca hız için değil; düşünmeyi, araştırmayı ve öğrenme kapasitesini  güçlendirmek için kullanmayı öğretecek mesleklerden biri de kütüphaneciliktir. 

Not: Kaynak bağlantıları İngilizcedir; ilgilenirseniz okumak için Google Translate yardımcı olabilir. 

Uzun zamandır hızın peşindeyiz. Geriye çekilip geniş açıdan bakarsanız, bu en azından Sanayi Devrimi’ne kadar gider; o dönemde verimlilik yalnızca bir iş hedefi değil, neredeyse ahlaki bir erdem  haline gelmişti. 

Birkaç yıl önce iş dünyasının hıza aşık oluşunu izledim. Daha hızlı lansmanlar. Daha hızlı toplantılar.  Daha hızlı “dönüşüm.” 2024’te sürekli değişim üzerine yazdığımda, alttaki soru basitti: Daha hızlı olmak  her zaman daha iyi midir? 

Şimdi eğitimin de kendi hız romantizmini yaşadığını görüyorum; ama bu kez sahnenin yeni başrolünde  yapay zeka var. 

Ve cazibesini anlıyorum. Yapay zeka saatler kazandırabilir. Saniyeler içinde taslak çıkarabilir,  özetleyebilir, sınav soruları üretebilir, çevirebilir, beyin fırtınası yaptırabilir ve yazıyı parlatabilir.

Öğretmenlerin aşırı yüklendiği, öğrencilerin ise her yöne çekildiği bir dünyada bu kulağa rahatlama gibi  geliyor. 

Ama eğitimin, iş dünyasının çoğu zaman unuttuğu bir kuralı var: 

Zor olan kısım çoğu zaman öğrenmenin kendisidir. 

Eğer yapay zekayı düşünmeyi atlamak için kullanırsam, kazandığım zaman bir armağan olmaz. Daha  sonra sınavda, iş görüşmesinde, bir sonraki derste ya da gerçek hayatta ortaya çıkacak bir boşluğa  dönüşür. 

Bu yüzden benim için asıl soru “Yapay zeka yardımcı olabilir mi?” değil. 

Asıl soru şu: “Bu görev için yapay zeka gerekli mi ve eğer gerekliyse tam olarak hangi noktada?” 

UNESCO bunu insan merkezli bir tasarım problemi olarak çerçeveliyor: Üretken yapay zekayı öğrenmeyi  desteklemek için kullanın; ama onun öğrencinin özne olma halinin, yargısının ve eğitimin sosyal  merkezinin yerine geçmesine izin vermeyin. (UNESCO)

İki saat problemi: üretim zamanı ve öğrenme zamanı 

Bunu en net şöyle söyleyebilirim: 

• Üretim saati: Temiz bir çıktı istiyorum. Bir sunum. Bir e-posta. Bir ders planı. Bir özet.

• Öğrenme saati: Gelişim istiyorum. Yargı. Beceri. Hafıza. Aktarım. Güven. 

Yapay zeka üretim saati için mükemmeldir. 

Öğrenme saati için ise en iyi, onu bir kestirme yol gibi değil, bir koç gibi kullandığımda çalışır. 

OECD de yakın zamanda benzer bir noktaya dikkat çekti: Genel amaçlı sohbet araçları işe yarayabilir,  ancak öğrenme için özel olarak tasarlanmış araçlar genellikle daha iyi performans gösterir; üretken yapay zeka hem iyi öğretimi hem de kötü öğretimi büyütebilir. (OECD) 

“Yapay zekaya ihtiyacımız var mı?” testi 

Çalınabilir, yazdırılabilir ve iyi anlamda biraz sinir bozucu 

Bir sohbet robotunu açmadan önce kendime beş soru sormaya çalışıyorum: 

1. Öğrenme hedefi nedir? 

Eğer hedef akıl yürütme, akıcılık ya da pratikse, bunu dışarıya devretmek amacın kendisini boşa  çıkarır. 

2. Hangi adım zor olmalı? 

Zor olan adım, geliştirmek istediğim beceriyse, onu otomatikleştirmem. 

3. Yanlış olmanın riski nedir? 

Hatalar öğrencileri yanlış yönlendirecek ya da kavram yanılgılarını kalıcı hale getirecekse, doğrulama  ve güvenlik sınırlarına ihtiyacım vardır. 

4. Yapay zeka düşünmeyi mi geliştirecek, yoksa sadece cevabı mı parlatacak.

Parlatma,zayıf anlayışı gizleyebilir. Geri bildirim ise onu görünür kılmalıdır. 

5. Öğrenmenin kanıtı olarak ne sayılacak? 

Yapay zeka işin içindeyse, kanıt daha az değil, daha fazla önem kazanır. 

Bu son soru beni daha büyük noktaya bağlıyor: Amaç yapay zeka kullanımını yakalamak değil. Amaç  gerçek öğrenmeyi belgelemek. 

Araştırmalar ne göstermeye başlıyor ve ayrıntılar neden önemli?

Kanıtlar hâlâ oluşuyor, ama bir örüntü belirmeye başladı. 

• Meta-analizler, ChatGPT’nin birçok ortamda öğrenme performansını ve öğrenmeye dair algıları  iyileştirebildiğini gösteriyor; ancak sonuçlar bağlama ve nasıl kullanıldığına göre değişiyor. (Nature) 

• Özel ders desteği konusunda Brookings önemli bir fikri vurguluyor: En güçlü sonuçlar, üretken yapay  zeka destekli özel dersin dikkatli tasarlandığı ve sağlam öğretim uygulamalarıyla birlikte kullanıldığı  durumlarda ortaya çıkıyor. (Brookings) 

  • Matematik eğitimindeki bir saha deneyi açık bir gerçeği gösterdi: “Normal sohbet robotu” yaklaşımı  öğrenmeye zarar verebilirken; ipucu verme, yapılandırma, öğretmen tarafından sağlanan çözümler ve hata kontrolleri gibi güvenlik önlemleri olan bir öğretmen/tutor sürümü bu etkileri azaltabilir. (PNAS) 

• Scientific Reports’ta yayımlanan kontrollü bir çalışma, pedagojik en iyi uygulamalar etrafında  tasarlanmış özel bir yapay zeka öğretmeniyle öğrencilerin daha kısa sürede daha fazla öğrendiğini  buldu. (Nature)

  
  

Yani evet, yapay zeka zaman kazandırabilir ve öğrenmeyi iyileştirebilir. Ama bu; tasarıma, hedeflere ve  güvenlik sınırlarına bağlıdır. 

Pratik örnekler: “iyi kullanım” ve “öğrenmeyi çalan zaman tasarrufu” 

Öğretmenler için yüksek etkili, daha düşük riskli kullanımlar: 

• Farklı okuma seviyeleri için ders planı varyasyonları hazırlatırım, sonra ben revize ederim.

• Alıştırma soruları üretirim, sonra doğruluğunu kontrol eder ve standartlarla uyumunu incelerim.

• Rubrik dili, veli bilgilendirmeleri ya da sınıf bültenleri taslakları hazırlatırım, sonra kişiselleştiririm.

• Çok dilli aileler için materyal çevirisi yaptırırım; nüans için insan kontrolüyle gözden geçiririm. (UNESCO Digital Library) 

Öğrenciler için yapay zekayı bir otomat gibi değil, bir öğretmen gibi kullanırım:

• “Bu kavramı üç farklı şekilde açıkla, sonra beni test et.” 

• “Tam çözümü verme, bana ipuçları ver.” 

• “Argümanımdaki boşlukları göster ve onu güçlendirmem için bana sorular sor.”  “Pratik problemler üreterek çalışmama yardım et, sonra adımlarımı kontrol et.” 

Tehlikeli bölge, yani klasik sahte zaman tasarrufları: 

• “Makalemi yaz.” 

• “Problem setimi çöz.” 

• “Bunu özetle ki okumama gerek kalmasın.” 

• “Bana cevapları ver. Sonra öğrenirim.” 

Bu son cümle, akademik dünyanın “Pazartesi sağlıklı beslenmeye başlayacağım” versiyonudur. 

Benim sıcak yorumum: Yapay zeka sınıftaki yerini hak etmeli 

Eğer yapay zeka eğitimde bir koltuğa oturacaksa, bence basit bir standardı geçmeli: Ya (1) öğrenmeyi iyileştirmeli ya da (2) insan zamanını öğrenme için korumalı. 

Eğer yalnızca çıktıları hızlandırıyor, ama düşünmeyi güçlendirmiyorsa, bu hız olsun diye hızdır. İş  dünyası üzerine yazdığım aynı tuzak, bu kez sırt çantası takmış ve Chromebook tutuyor. 

Dürüst olmak gerekirse, bu aynı zamanda bir liderlik sorusu. Okullar yapay zekayı esas olarak üretim  miktarını artırmak için benimserse, daha güzel görünen işler ve daha ince bir anlayış elde ederler. Eğer  onu öğrenmeyi derinleştirmek ve öğretmenlerin aşırı yükünü azaltmak için benimserlerse, öğrenmeyi  ölçekte iyileştirmek için gerçek bir şansları olur. (OECD) 

Bırakmak istediğim soru: 

Eğitimde yapay zekaya uzandığımda, zamanı mı kurtarmaya çalışıyorum, yoksa kapasite mi inşa etmeye  çalışıyorum? 

Çünkü bunlar aynı şey değil.

Kaynakça

Kaynakça 

Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2025). Generative AI without  guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the  National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122 

Burns, M. (2026, January 27). What the research shows about generative AI in tutoring. Brookings.  https://www.brookings.edu/articles/what-the-research-shows-about-generative-ai-in-tutoring/ 

Kestin, G., et al. (2025). AI tutoring outperforms in-class active learning: An RCT introducing a novel  research-based design in an authentic educational setting. Scientific Reports, 15, 17458.  https://doi.org/10.1038/s41598-025-97652-6 

Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.  https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research 

Schleicher, A. (2026, January 19). How to effectively use Generative AI in education. OECD.  https://www.oecd.org/en/blogs/2026/01/how-to-effectively-use-generative-ai-in-education.html 

Wang, J., & Fan, W. (2025). Retracted article: The effect of ChatGPT on students’ learning performance,  learning perception, and higher-order thinking: Insights from a meta-analysis. Humanities and  Social Sciences Communications, 12, 621. https://doi.org/10.1057/s41599-025-04787-y