Eğitimde Yapay Zekâ Politika Belgesi ve Eylem Planı (2025-2029)

Eğitimde Yapay Zekâ
Politika Belgesi ve
Eylem Planı (2025-2029)

Sanırım ilk aşamada bu kapsamda şu yenilikler duyurulmuş:

EBA Öğrenci Asistanı, Yapay Zekâ Öğretmen Asistanı, DİLİM platformu, MEBİ ve Açık Uçlu Soruların Yapay Zekâ ile Değerlendirilmesi

Türkiye Eğitim Sisteminde Yapay Zekâ Entegrasyonu: Temel Tema ve Stratejiler​

Bu belge, Millî Eğitim Bakanlığı'nın (MEB) 2025-2029 yıllarını kapsayan "Eğitimde Yapay Zekâ Politika Belgesi ve Eylem Planı"na odaklanarak, Türkiye'nin eğitim sistemine yapay zekâ teknolojilerinin entegrasyonuna ilişkin ana temaları, önemli fikirleri ve somut adımları detaylandırmaktadır. Belge, "Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli" doğrultusunda insan odaklı, bütüncül ve etik bir yaklaşımla yapay zekâyı eğitimde etkin, güvenli ve sürdürülebilir bir şekilde kullanmayı hedeflemektedir.

1. Temel Vizyon ve Amaçlar​

Türkiye, "Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi" (UYZS) kapsamında yapay zekâyı eğitimde stratejik bir gereklilik olarak benimsemektedir. Belgenin amacı, yapay zekâ teknolojilerinin Türkiye'nin eğitim sistemine entegrasyonunu sağlayarak eğitimde kaliteyi artırmak ve küresel rekabet gücünü yükseltmektir.

• İnsan Odaklı Yaklaşım: "Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli doğrultusunda yapay zekâ teknolojilerinin insan haklarına saygılı, bireyin gelişimini ve yararını önceleyen bir anlayışla kullanılması esas alınmaktadır." Bu, yapay zekâ sistemlerinin birey üzerinde fiziksel, psikolojik veya pedagojik olumsuzluklara yol açmamasını ve bireyin bütünlüğünü gözetmesini amaçlar.
• Küresel Rekabet Gücü: Türkiye'nin, eğitimde yapay zekâ teknolojilerini etkin bir şekilde uygulayan öncü ülkeler arasında yer alması hedeflenmektedir.
• Çift Yönlü Katkı: Yapay zekâ hem öğrenme hem de öğretme süreçlerini dönüştürerek eğitim sistemine katkı sağlayacaktır. "Yapay zekâ, öğrenme süreçlerini verimli hâle getirme, öğrencilerin bireysel gelişimlerini izleme ve öğretmenlerin iş yükünü etkin yönetme gibi avantajlar sunarak eğitim sistemine önemli katkılar sağlamaktadır."
• Veri Temelli Kararlar: Yapay zekâ destekli karar destek sistemleri, eğitim yönetimi ve politika geliştirme süreçlerinde stratejik bir araç olarak öne çıkmaktadır.

2. Yapay Zekâ Entegrasyonunun Temel Alanları ve İlkeleri​

Belge, yapay zekânın eğitim sistemine entegrasyonuna ilişkin başlıca uygulama alanlarını ve bu entegrasyonu yönetecek temel ilkeleri belirlemektedir.

2.1. Yapay Zekâ Okuryazarlığı​

Yapay zekâ okuryazarlığı, "bireylerin bu teknolojiyi hem anlayabilmelerini hem de etkili ve bilinçli biçimde kullanabilmelerini sağlayan temel bir beceridir." Bu, sadece araçları kullanma becerisinin ötesinde, teknolojinin işleyiş mantığına, algoritmik süreçlerine ve toplumsal etkilerine yönelik eleştirel bir farkındalık geliştirmeyi de içerir.

• Hedef Kitle: Öğretmenler, okul yöneticileri, Bakanlık personeli ve denetim elemanları için çevrimiçi ve yüz yüze mesleki gelişim faaliyetleri düzenlenecektir.
• Müfredat Entegrasyonu: İlkokuldan liseye kadar "algoritmik düşünme" becerileri ve yapay zekâ okuryazarlığı müfredata entegre edilmiştir. "Lise düzeyinde ise 11 ve 12. sınıf öğrencileri için “Seçmeli Yapay Zekâ Uygulamaları I-II” ile “Seçmeli Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi” dersleri sunulmaktadır."

2.2. Etik, Güvenlik ve Şeffaflık​

Yapay zekâ teknolojilerinin eğitimdeki kullanımında etik ilkelerin gözetilmesi, bireysel hak ve özgürlüklerin korunması ile kapsayıcı ve adil bir öğrenme ortamının sağlanması açısından kritik öneme sahiptir.

• Veri Gizliliği ve Güvenliği: "Eğitimde kullanılacak yapay zekâ sistemleri; veri gizliliği ve güvenliği başta olmak üzere, algoritmik ön yargıların önlenmesi ile karar alma süreçlerinin açık ve izlenebilir olması gibi temel ilkelere dayanacak biçimde tasarlanmalıdır."
• Uluslararası Standartlara Uyum: Türkiye, yapay zekâ politikalarını geliştirirken Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR) ve OECD’nin "Yapay Zekâ Konusunda Konsey Tavsiyesi" gibi uluslararası standartları temel almaktadır.
• Şeffaflık ve Hesap Verebilirlik: Yapay zekâ sistemlerinin işleyişinin açık, anlaşılır ve izlenebilir olması, kullanılan veri kaynaklarının, algoritmik süreçlerin ve elde edilen sonuçların şeffaf biçimde yönetilmesi hedeflenmektedir.
• Öğretmen Rolü Vurgusu: "Öğretmen-öğrenci etkileşiminin niteliği korunmalı ve öğretmenlerin rehberlik ile değer aktarımı rollerini sürdürmeleri desteklenmelidir."

2.3. Yapay Zekâ Destekli Materyal ve İçerik Geliştirme​

Yapay zekâ, eğitim materyallerinin geliştirilmesi ve özelleştirilmesinde önemli bir araç hâline gelmiştir.

• Bireyselleştirilmiş İçerik: Yapay zekâ, "öğrenci ihtiyaçlarına uygun içerikler üretme, dinamik öğretim materyalleri oluşturma ve öğretmenlerin ders içeriğini bireyselleştirmesine olanak tanımaktadır."
• Öğretmen Destekleyici Araçlar: Yapay zekâ sistemleri, "öğretmenlerin metin üretme, soru yazma, açıklayıcı içerikler oluşturma, sunum hazırlama veya alternatif öğretim etkinlikleri tasarlama gibi içerik geliştirme görevlerinde doğrudan destek sağlamaktadır."

2.4. Ölçme ve Değerlendirmede Yapay Zekâ Kullanımı​

Yapay zekâ teknolojileri, ölçme ve değerlendirme süreçlerini daha etkili, verimli ve kapsamlı hâle getirme potansiyeline sahiptir.

• Bireyselleştirilmiş Geri Bildirim: "Yapay zekâ destekli otomatik değerlendirme sistemleri ise öğrencilere anlık geri bildirim sağlayarak bu süreci hızlandırmakta ve öğrenme sürecini daha etkili hâle getirmektedir."
• Uyarlanabilir Dijital Test Sistemleri: Öğrencinin önceki sorulara verdiği yanıtlara göre bir sonraki soruyu belirleyen sistemler, bireysel farkları daha hassas yansıtma fırsatı sunar.
• Öğretmen İş Yükü Azaltma: "Yapay zekâ uygulamalarının öğretmenlerin zamanlarının yaklaşık %20–30’unu tasarruf etmelerini sağladığını göstermektedir."

2.5. Yapay Zekâ Destekli Kariyer Rehberliği​

Yapay zekâ destekli kariyer yönlendirme sistemleri, öğrencilere kariyer planlama ve gelişim süreçlerinde rehberlik sağlamak amacıyla tasarlanmıştır.

• Kişiselleştirilmiş Öneriler: Sistemler, öğrenci verilerini analiz ederek bireyselleştirilmiş öneriler sunmakta, öğrencilerin güçlü yönlerini, ilgi alanlarını ve potansiyel kariyer yollarını belirlemelerine yardımcı olmaktadır.

2.6. Öğretmenlik Mesleği ve Yapay Zekâ​

Öğretmenler, yapay zekâ destekli bir eğitim sisteminin merkezinde yer almaktadır ve mesleki gelişimleri bu teknolojilerle desteklenecektir.

• Destekleyici Rol: "Yapay zekâ, bu sürecin destekleyici ve tamamlayıcı bir bileşeni olarak değerlendirilmelidir." İnsan faktörünün, yani öğretmenin, yerini hiçbir teknolojinin tam anlamıyla alamayacağı vurgulanmıştır.
• Eleştirel Yaklaşım: Öğretmenlerin yapay zekâdan elde edilen çıktıları eleştirel bir süzgeçten geçirmeleri ve sistemin doğal sapma payını dikkate almaları önemlidir.
• İnsan Odaklı Pedagoji: Öğretmenlerin sosyal-duygusal gelişimi destekleyici işlevlerini sürdürmeleri ve öğrencilerin aşırı teknoloji bağımlılığından korunması kritik önemdedir.

2.7. Veri Analitiği ve Öğrenme Analitikleri​

Veri analitiği ve öğrenme analitikleri, eğitim süreçlerini veri temelli biçimde değerlendirerek öğretim stratejilerinin daha etkili ve bireyselleştirilmiş şekilde tasarlanmasına katkı sağlamaktadır.

• Bütüncül Öğrenci Analizi: Yapay zekâ destekli sistemler, öğrencilerin akademik başarıları ve davranışlarıyla sınırlı kalmayıp, sosyoekonomik durumları, çevre olanakları, arkadaş ilişkileri, hobi ve ilgi alanları gibi sosyal hayatlarını etkileyen unsurları da analiz edebilmektedir.
• Erken Uyarı ve Müdahale: Olası sorunlara erken müdahale imkânı sunarak öğrenci performansının ayrıntılı biçimde analiz edilmesini mümkün kılar.

2.8. Doğal Dil İşleme (NLP) Uygulamaları​

NLP, öğrencilerin dört temel dil becerisini (dinleme, konuşma, okuma, yazma) geliştirmek ve değerlendirmek açısından güçlü bir araç olarak öne çıkmaktadır.

• Dil Becerilerini Geliştirme: Yapay zekâ destekli sistemler, öğrencilerin ürettiği yazılı veya sesli ürünleri dil bilgisi, söz dizimi ve anlam bütünlüğü açısından analiz ederek kişiye özel geri bildirimler sunmaktadır.

2.9. Uyarlanabilir ve Bireyselleştirilmiş Öğrenme Sistemleri (UKÖS)​

UKÖS, öğrencilerin bireysel gereksinimleri, yetkinlik düzeyleri ve öğrenme tercihleri doğrultusunda özelleştirilmiş eğitim içerikleri sunma esnekliği sağlar.

• Dinamik Ayarlamalar: Sistemler, öğrencilerin öğrenme süreçlerini anlık olarak izleyerek bireysel performansa göre içerik, hız ve zorluk düzeyinde dinamik ayarlamalar yapabilmektedir.
• Kapsayıcılık ve Eşitlik: Farklı öğrenme stillerine, ilgi alanlarına ve bilişsel düzeylere uyum sağlayabilen bu sistemler, bireyselleştirilmiş öğrenmeyi mümkün kılarak eğitimde kapsayıcılık ve eşitlik hedeflerine hizmet etmektedir.

2.10. Sanal Öğrenme Asistanları​

Sanal öğrenme asistanları, öğrenci merkezli öğrenme deneyimlerini zenginleştirerek her öğrencinin bireysel öğrenme ihtiyaçlarına uygun, erişilebilir ve esnek eğitim fırsatları sunmaktadır.

• Öğretmen Desteği: Sanal asistanlar; bireyselleştirilmiş yönlendirme, anlık geri bildirim, öğrenme takibi ve dijital destek gibi fonksiyonlarıyla, öğretmenlere de önemli ölçüde destek sağlamaktadır.

3. Yol Haritası ve Eylem Adımları (2025-2029)​

Belge, 2025-2029 dönemini kapsayan stratejik bir yol haritası ve eylem planı sunmaktadır. Bu plan, dört stratejik hedef, 15 politika maddesi ve 40 eylem adımını içermektedir.

• Kısa Vadeli (0-1 Yıl) Eylemler: Yapay zekâ okuryazarlığı eğitimlerinin planlanması, öğretmenlere yönelik hizmet içi eğitim programlarının başlatılması, yabancı dil eğitiminde yapay zekâ destekli uygulamaların yaygınlaştırılması.
• Orta Vadeli (1-3 Yıl) Eylemler: Yapay zekâ destekli öğretmen asistanı geliştirilmesi, VR/AR tabanlı eğitim içerikleri geliştirilmesi, özel eğitim ihtiyacı olan öğrenciler için yapay zekâ destekli erişilebilirlik çözümleri tasarlanması.
• Uzun Vadeli (3-5 Yıl) Eylemler: MEB eğitim platformlarına (EBA, ÖBA, HEMBA, DİLİM) yapay zekâ destekli içerik önerme ve raporlama kabiliyetlerinin eklenmesi, yapay zekâ destekli veri ambarı ve Bakanlık Yönetim Sistemi (BYS) kurulması, otomatik sınav değerlendirme sistemlerinin yaygınlaştırılması.

4. Mevcut Durum ve Uluslararası Uyum​

Türkiye, uluslararası gelişmelerle paralel olarak yapay zekâyı eğitim sistemine entegrasyonu dijital dönüşümün öncelikli bir bileşeni olarak ele almaktadır.

• Kurumsal Yapılanma: Yenilik ve Eğitim Teknolojileri Genel Müdürlüğü bünyesinde "Yapay Zekâ ve Büyük Veri Uygulamaları Daire Başkanlığı" kurulmuştur. Bu birim altında Yapay Zekâ Politikaları, Eğitimde Yapay Zekâ Uygulamaları, Veri Yönetimi ve Modelleme ve Simülasyon Koordinatörlükleri bulunmaktadır.
• Mevcut Uygulamalar: Eğitim Bilişim Ağı (EBA), Öğretmen Bilişim Ağı (ÖBA) ve Hayat Boyu Öğrenme Bilişim Ağı (HEMBA) gibi platformlar etkin biçimde kullanılmaktadır.
• Özel Eğitimde Yapay Zekâ: Özel yetenekli öğrencilere yönelik "derin öğrenme", "yapay sinir ağları" ve "makine öğrenmesi" gibi konuları içeren etkinlik tabanlı atölye programları geliştirilmiştir. Bilim ve Sanat Merkezlerinde (BİLSEM) yapay zekâ atölyeleri kurulmuştur.

5. İzleme ve Değerlendirme​

Politika belgesinin uygulanma süreci boyunca izleme ve değerlendirme faaliyetleri yürütülecektir.

• Periyodik Raporlama: Her uygulama için periyodik raporlama mekanizmaları oluşturulacak, bu raporlar merkezi ve yerel düzeyde analiz edilerek karar alma süreçlerine geri bildirim sağlayacaktır.
• Sorumlu Birim: Yenilik ve Eğitim Teknolojileri Genel Müdürlüğü, izleme ve değerlendirme sürecinin yürütülmesinden sorumlu olacaktır.

Bu kapsamlı belge, Türkiye'nin eğitimde yapay zekâya yönelik stratejik, bütüncül ve sürdürülebilir bir yaklaşım benimsediğini göstermektedir. Dijital dönüşümün insan merkezli, etik ve kapsayıcı bir anlayışla yönlendirilmesi temel ilke olarak benimsenmiştir.

Kısa Vadeli (0-1 Yıl) Eylemler: Yapay zekâ okuryazarlığı eğitimlerinin planlanması, öğretmenlere yönelik hizmet içi eğitim programlarının başlatılması, yabancı dil eğitiminde yapay zekâ destekli uygulamaların yaygınlaştırılması.