Değerli velilerimiz ve sevgili öğrencilerimiz;
Eğitimde neyin değiştiğini anlamanın en dürüst yolu, neyin değişmediğine bakmaktır. Bir öğretmenin anlattığı, öğrencilerin dinlediği, arada soru sorulduğu, sonunda bir sınavla ölçüldüğü düzen bugün dünyanın hemen her yerinde yürürlüktedir. Sıralar ahşap yerine metal, tahta yeşil yerine dijital, defter yerine tablet olabilir; ancak öğretimin taşıyıcı yapısı yüz yıl önce de büyük ölçüde aynıydı. Teknoloji sınıfa girdiğinde çoğunlukla bu yapıyı değiştirmedi, yalnızca yüzeyini yeniledi.
Bu yazı, kurumumuzun bu yapıyı yüzeyden değil kayıt düzeyinden değiştirmek için kurduğu modeli anlatıyor; modeli dünyadaki güncel araştırma tablosuyla karşılaştırıyor ve neden bir kurumun kendi öğretim mimarisini akademik kayda geçirmesi gerektiğini açıklıyor. Kurumumuzun bileşenlerini ayrı ayrı ele alan yazılarımız zaten yayımdadır; burada yapılan, o parçaların üzerine çatıyı kurmaktır.
Dünyanın bulunduğu yer: hızlı yayılım, eksik kanıt
Yapay zekânın eğitimdeki yayılımı bugün bir öngörü değil, ölçülmüş bir olgudur. RAND'ın 2025 tarihli ulusal temsili anketinde ortaokul ve lise öğrencilerinin %54'ü okul işleri için yapay zekâ kullandığını, dil-matematik-fen öğretmenlerinin %53'ü öğretim işlerinde bu araçlardan yararlandığını bildirmiştir. Yayılım, kurumların bu konuda karar verme hızından çok daha yüksektir.
Alanın kendi değerlendirmesi ise bu tabloyu tamamlayan ikinci bir gerçeği söyler. Stanford SCALE girişiminin K-12'de yapay zekâ üzerine hazırladığı derlemede tespit açıktır: okullar, araştırmacıların değerlendirebileceğinden daha hızlı benimsiyor. Ortada bir kanıt boşluğu vardır ve bu boşluk, alanın yavaş çalışmasından değil, dağıtımın hızından kaynaklanır.
Bu boşluğun kapatılmasına dönük en güçlü örneklerden biri, Stanford'da yürütülen Tutor CoPilot çalışmasıdır. Bu araştırma, gerçek zamanlı öğretimde yapay zekâ desteğinin ilk seçkisiz kontrollü denemesi olarak yürütülmüş; dokuz yüzü aşkın eğitmen ve binlerce öğrenci ölçeğinde, yapay zekâ desteği alan eğitmenlerin öğrencilerinde konu ilerlemesinde 4 puanlık, deneyimi daha az olan eğitmenlerin öğrencilerinde 9 puana varan bir fark ölçülmüştür (Wang vd., 2024).
Bu bulgunun bizim açımızdan en önemli tarafı sayılar değil, tasarım tercihidir: sistem öğrencinin yerine geçmemiş, öğretmenin yanına yerleştirilmiştir. Yapay zekâ burada bir öğretmen ikamesi değil, öğretmenin uzmanlığını gerçek zamanda genişleten bir araçtır. Kurumumuzun kurduğu mimarinin dayandığı temel de tam olarak budur ve bu yakınlık tesadüf değildir; iki yaklaşım da aynı literatürün aynı sorusuna cevap verir.
Bu tercihin ardında otuz yıllık bir tartışma vardır. Akıllı öğretim sistemleri üzerine yapılan karşılaştırmalı çalışmalar, iyi tasarlanmış bir sistemin sınıf öğretiminden belirgin biçimde daha etkili olabildiğini, ancak nitelikli bir insan eğitmenin sağladığı kazanıma tek başına ulaşamadığını göstermiştir (VanLehn, 2011). Bloom'un (1984) birebir öğretim için bildirdiği büyük etkinin ölçek içinde tekrarlanamaması, alanın çözemediği asıl problem olarak kalmıştır.
Üretken yapay zekânın getirdiği değişiklik, bu problemi çözdüğü iddiası değildir. Getirdiği şey daha mütevazı ve daha kullanışlıdır: eğitmenin kapasitesini artırma maliyetini düşürmek. Stanford çalışmasında bildirilen eğitmen başına yıllık yirmi dolarlık maliyet, geleneksel hizmet içi eğitim programlarının maliyetiyle kıyaslandığında farkın niteliksel olduğunu gösterir. Bir kurumun bu değişimden yararlanabilmesi için gereken şey, modeli satın almak değil, onu kendi öğretim akışının içine doğru yerleştirmektir.
Piyasanın verdiği cevap ve neden tutmadığı
Eğitim teknolojisi alanında son on yılda büyüyen model, hizmeti kurumun dışına taşıyan bir üçüncü taraf uygulaması kurmaktı: video kütüphanesi, soru çözüm platformu, çevrim içi koçluk uygulaması. Bu modelin ticari olarak ne kadar kırılgan olduğu artık kamuya açık verilerle görülebilmektedir.
En bilinen örnek, ABD merkezli ödev yardımı platformu Chegg'dir. Şirketin hisse değeri 2021'deki zirvesinden yaklaşık %99 gerilemiş; yıllık geliri 2024'te 618 milyon dolardan 2025'te 377 milyon dolara inmiş; 2025 yılı içinde iki ayrı turda toplam 600'ü aşkın çalışan işten çıkarılmış ve şirket New York Borsası'ndan 1 dolar eşiği uyarısı almıştır. Şirket yönetiminin kendi açıklamasında nedeni açıkça belirtilmiştir: ücretsiz üretken yapay zekâ araçları, öğrencinin daha önce ücret ödediği hizmeti anında ve bedelsiz sunar hâle gelmiştir.
Buradan çıkarılacak ders bir şirketin başarısızlığı değildir; bir mimarinin yapısal zaafıdır. Kurumun dışında duran, öğrenciyi tanımayan, öğretmenle bağlantısı olmayan ve tek işlevi "cevap vermek" olan her hizmet, o işlevi bedava yapan bir araç ortaya çıktığı anda dayanağını kaybeder. Aynı yapısal zaaf, bugün Türkiye'de de aynı biçimde işlemektedir: soruyu uzaktaki bir çözücüye ileten uygulamalar, tek başına video izletmeye dayanan platformlar ve öğrencinin ne yaptığını ölçmeyen çevrim içi paneller, aynı ikame riskini taşır.
Sınıfa donanım koymak da tek başına yeterli değildir. Dijital tahta, tablet ya da projeksiyon bir araçtır; öğretimin yapısını kendiliğinden değiştirmez. Bir aracın öğrenmeye katkısı, hangi öğretim tasarımının içine yerleştirildiğine bağlıdır — Mayer'in çoklu ortam öğrenmesi üzerine çalışmaları bu koşulu ayrıntısıyla ortaya koyar (Mayer, 2009). Ekranın kendisi bir yöntem değildir.
Kurumsal teknolojide asıl soru "hangi araç alındı" değil, "hangi kayıt tutuluyor ve o kayıt kimin kararını değiştiriyor" sorusudur.
Üçüncü taraf uygulama çağı ve neden kapanıyor
Son on yılın hâkim eğilimi, eğitim teknolojisini kurumun dışında konumlandırmaktı. Öğrenci bir uygulamaya kaydolur, kurumsa ayrı çalışırdı; ikisi arasındaki bağ, en iyi ihtimalle bir raporlama panelinden ibaretti. Bu mimarinin üç yapısal sorunu vardır.
Birincisi, bağlam yoksunluğu. Kurumun dışındaki bir uygulama öğrencinin hangi sınıfta olduğunu, hangi öğretmenle çalıştığını, geçen hafta hangi konuda zorlandığını ve son denemede neyi kaçırdığını bilmez. Bu bilgi olmadan verilen her yanıt, doğru olsa bile genel kalır. Öğretim ise tanımı gereği özeldir.
İkincisi, kararın kuruma ulaşmaması. Öğrenci uygulamada bir konuda defalarca takılsa bile, bu bilgi ertesi gün sınıfta ders anlatan öğretmene ulaşmaz. Sinyal üretilmiştir ama muhatabı yoktur; hiçbir kararı değiştirmez.
Üçüncüsü, ikame edilebilirlik. Yalnızca cevap üreten bir hizmetin ayırt edici değeri, o cevabı üretmenin maliyetiyle sınırlıdır. Bu maliyet sıfıra yaklaştığında hizmetin dayanağı da kaybolur — Chegg örneğinde kamuya açık biçimde görülen tam olarak budur.
Bu üç sorun aynı çözüme işaret eder: sistemin kurumun içinde, kurumun kendi verisi ve kendi yetki kurallarıyla çalışması. Kurumumuzun kavramsallaştırmasında bunun adı gömülülüktür ve bu, teknik bir tercih değil pedagojik bir zorunluluktur.
Video izlemek neden öğrenmek değildir
Ülkemizde eğitim teknolojisi denince ilk akla gelen ürün biçimi video ders platformlarıdır. Bu ürünlerin sorunu içeriklerinin kötü olması değildir; birçoğu nitelikli anlatım sunar. Sorun, öğrenmenin hangi etkinlik biçiminde gerçekleştiğine dair kırk yıllık bulgunun göz ardı edilmesidir.
Chi ve Wylie'nin (2014) ICAP çerçevesi, öğrenme etkinliklerini bilişsel katılım derecesine göre dört düzeye ayırır: pasif (izleme), etkin (not alma, işaretleme), yapıcı (kendi cümlesiyle açıklama, soru üretme) ve etkileşimli (bir muhatapla karşılıklı akıl yürütme). Çerçevenin temel savı, öğrenme kazanımının bu sırayla arttığıdır. Video izlemek, tanımı gereği en alttaki düzeydir.
Bu, videonun değersiz olduğu anlamına gelmez; tek başına bırakıldığında en zayıf düzeyde kaldığı anlamına gelir. Chi ve arkadaşlarının (1989) kendi kendine açıklama üzerine yaptığı klasik çalışma, aynı içeriği izleyen iki öğrenciden kendi cümleleriyle açıklayanın belirgin biçimde daha fazla öğrendiğini göstermiştir. Roediger ve Karpicke'nin (2006) geri getirme pratiği bulgusu ise ölçmenin kendisinin bir öğrenme işlemi olduğunu ortaya koyar.
Kurumumuzun modelinde video ya da anlatım materyali bir bileşendir, ürünün kendisi değil. Anlatımı izleyen öğrenci, ardından yapılandırılmış soru setine, ardından etüde, ardından koçluk görüşmesinde o konunun yeniden gündeme gelmesine bağlanır. Bilişsel katılım düzeyi böylece pasiften etkileşimliye doğru taşınır; bunu sağlayan şey içeriğin niteliği değil, içeriğin bağlandığı yapıdır.
Modelin kendisi: sekiz bileşen, tek kayıt
Kurumumuzun modeli, birbirinden bağımsız hizmetlerin toplamı değildir. Bileşenler ayrı ayrı sayıldığında tanıdık görünür; ayırt edici olan, hepsinin aynı öğrenci kaydı üzerinde birleşmesidir.
Sınıf dersleri. Modelin omurgası, planlanmış müfredat ilerlemesini taşıyan sınıf öğretimidir. Ders anlatımının kendisi Rosenshine'ın (2012) doğrudan öğretim ilkelerine dayanır: küçük adımlarla ilerleme, sık soru sorma, rehberli alıştırma ve düzenli gözden geçirme.
Birebir dersler. Bloom'un (1984) klasik çalışmasıyla belgelenen birebir öğretim üstünlüğü, uygulamada ölçek sorunuyla sınırlıdır. Modelimiz bu üstünlüğü tümüyle ikame etmeyi değil, en çok ihtiyaç duyulan noktada hedefli biçimde devreye sokmayı amaçlar.
Etütler. Etüt, boş zamanın adı değildir; belirli bir eksiğe bağlanmış çalışma oturumudur. Hangi öğrencinin hangi konuda etüde çağrılacağı, sistemin ürettiği eksik listesinden belirlenir.
Soru çözüm oturumları. Çözülen sorunun kendisi kadar, hangi kazanımda tökezlendiği önemlidir. Bu oturumların çıktısı bir sayı değil, konu düzeyinde bir haritadır.
Haftalık koçluk görüşmeleri. Her öğrencinin bir rehber öğretmen koçu vardır ve görüşme takvimlidir. Gündem, öz düzenlemeli öğrenme literatürünün tarif ettiği döngüyü izler: planlama, uygulama, kendini gözleme ve ayarlama (Zimmerman, 2002).
Düzenli veli görüşmeleri. Evdeki gözlem ile kurumdaki gözlem aynı masaya gelir. Bu, bir bilgilendirme nezaketi değil, verinin tamamlanmasıdır.
Yapılandırılmış ders dokümanları. Kurumumuzun kendi hazırladığı materyaller, konu sırası ve zorluk kademesi bakımından planlıdır; bilişsel yük ilkeleri gözetilerek düzenlenir (Sweller, 1988) ve çözümlü örnekten bağımsız çözüme geçiş kademeli kurgulanır (Sweller ve Cooper, 1985).
Dijital sınıf donanımı. Görsel ve işitsel sunumun tasarımı çoklu ortam ilkelerine bağlıdır; donanım, öğretim tasarımının hizmetindedir, tersi değil.
Bu sekiz bileşen çoğu kurumda bir biçimde vardır. Farkı yaratan şudur: bileşenler birbirinden habersiz çalıştığında, öğrencinin salı günü etütte söylediği cümle perşembe günkü koçluk görüşmesine ulaşmaz; deneme analizinde görülen eksik, ertesi haftanın ders planına yansımaz. Bağlantı kurulmadığında her bileşen kendi başına iyi, sistem bütün olarak kör olur.
FermatAI'nin modeldeki yeri: sinyalizasyon katmanı
Bu noktada kurumumuzun geliştirdiği sistemin işlevi netleşir. FermatAI bir "yapay zekâ öğretmeni" değildir ve modelin herhangi bir bileşeninin yerine geçmez. İşlevi, bileşenler arasındaki bilgi akışını taşımaktır.
Öğrenci açısından görünen yüz basittir: çalışırken soru sorulabilen, konu anlatan, deneme sonucunu yorumlayan bir muhatap. Ancak modelin özgün tarafı bu konuşmanın kendisi değil, konuşmadan geriye ne kaldığıdır. Her etkileşimden yapılandırılmış bir kayıt çıkar: hangi konu çalışıldı, hangi kazanımda takıldı, hangi kavram yanılgısı göründü, hangi duygusal sinyal belirdi. Bu kayıt ertesi sabah koçun ekranında, branş öğretmeninin listesinde ve kurumun planlama ajandasında bir satır olarak durur.
Böylece haftanın öğretmen gözünden görünmeyen saatleri de kayda girer. Kapsama alanındaki bu genişleme, modelin en somut katkısıdır: müdahale, sorunun büyümesini beklemez.
Bir haftanın anatomisi: döngü nasıl kapanıyor
Modelin soyut kaldığı yerde somutlaştıralım. Aşağıdaki akış, kurumumuzda bir haftanın tipik işleyişidir; kişiye özgü ayrıntılar temsilîdir, yapı gerçektir.
Pazartesi — sınıf dersi. Konu işlenir; ders sonunda kısa kazanım ölçümü yapılır. Ölçümün amacı not vermek değil, hangi öğrencinin hangi kazanımda tereddütte kaldığını görmektir.
Salı gecesi — bireysel çalışma. Öğrenci evde soru çözerken takılır ve sistemin öğrenci arayüzüne sorar. Aldığı yanıt, kurumun kendi kavram bankasındaki konu çekirdeğine dayanır; genel bir internet cevabı değildir. Bu etkileşimden yapılandırılmış bir kayıt çıkar: konu, kazanım, gözlenen kavram yanılgısı.
Çarşamba sabahı — öğretmen görünürlüğü. Branş öğretmeni, sınıfının o hafta hangi kazanımda yoğunlaştığını tek ekranda görür. Üç öğrencinin aynı yanılgıyı tekrarladığı fark edilirse, bu bireysel bir eksik değil ders planı düzeltmesi gerektiren bir sinyaldir.
Perşembe — etüt ve birebir. Etüde çağrılacak öğrenciler, gönüllülük ya da tahmin yoluyla değil, ölçülmüş eksik listesinden belirlenir. Birebir ders, en çok getirisi olacak konuya ayrılır.
Cuma — koçluk görüşmesi. Rehber öğretmen, haftanın kaydını önünde bulur: hangi gün ne çalışıldı, nerede tıkanıldı, hangi duygusal sinyal göründü. Görüşme "nasıl gidiyor?" sorusuyla değil, veriyle başlar. Öz düzenleme döngüsü — planla, uygula, gözle, ayarla — burada kapanır (Zimmerman, 2002).
Hafta sonu — deneme ve analiz. Deneme sonucu ham net olarak değil, konu ve kazanım dağılımı olarak okunur. Ortaya çıkan tablo, gelecek haftanın planına girer.
İki haftada bir — veli görüşmesi. Evdeki gözlem kurumdaki kayda eklenir. Bu, döngünün dışarıdan gelen düzeltme girdisidir.
Neden yeni bir kavram gerekti: kuruma-gömülü pedagojik ajan
Akademik literatürde yeni bir kavram önermek temkinle yapılması gereken bir iştir; mevcut kavramlar işi görüyorsa yenisini eklemek alanı zenginleştirmez, kirletir. Kurumumuz bu adımı, mevcut kategorilerin tarif ettiğimiz yapıyı kapsamadığını gösterdikten sonra attı.
Alanda iki yerleşik kategori vardır. Akıllı öğretim sistemleri (intelligent tutoring systems), belirli bir konu alanında öğrenciyle birebir çalışan, öğrencinin bilgi durumunu modelleyen sistemlerdir; VanLehn'in (2011) karşılaştırmalı derlemesi bu geleneğin etkililik tartışmasını özetler. Pedagojik ajanlar ise öğrenme ortamında bir karakter olarak bulunan, açıklama ve yönlendirme yapan yapılardır. Her iki kategori de sistemi öğrenci-sistem ekseninde tanımlar.
Bizim tarif ettiğimiz yapının ayırt edici özelliği bu eksenin dışındadır: sistem kurumun iş akışına gömülüdür, ürettiği çıktının muhatabı yalnızca öğrenci değil öğretmen ve kurumdur, ve kurumun kendi yetki kuralları sistemin davranışını belirler. Bu farkı adlandırmadan tartışmak güç olduğu için kuruma-gömülü pedagojik ajan (institutionally-embedded pedagogical agent, IEPA) tanımını önerdik.
Kavramı üç ayırt edici özellik tanımlar ve her biri, sistemin gündelik davranışında somut karşılık bulur.
Birincisi, çıktının muhatabı. Klasik bir öğretim sisteminde çıktı öğrenciye gider ve orada biter. Kuruma-gömülü bir ajanda her etkileşim ikinci bir çıktı daha üretir: öğretmene ve kurumun planlama kaydına giden yapılandırılmış bir not. Sistemin başarısı, öğrenciye verdiği cevabın niteliği kadar, kurumun ertesi gün daha bilgili karar verip vermediğiyle ölçülür.
İkincisi, yetkinin kurumdan gelmesi. Sistemin kime ne söyleyebileceği modelin kendi tercihine bırakılmaz; kurumun rol ve yetki kuralları tarafından belirlenir. Bir öğrenci yalnızca kendi verisini görebilir, bir öğretmen kendi sınıfını, yönetim kademesi kurum genelini. Bu kural katmanı sistemin dışında, kurumsal düzeyde tanımlıdır ve modelin davranışını sınırlar. Kişisel verilerin korunması yükümlülüğü de bu katmanda karşılanır — bir dil modelinin "dikkatli davranmasına" bırakılmaz.
Üçüncüsü, insan onayının sinyal değeri. Öğretmenin sistemin önerisini kabul etmesi ya da reddetmesi, yalnızca o vakayı çözen bir işlem değildir; sistemin nerede işe yaradığını gösteren bir ölçüm kaydıdır. İnsan-döngüde tasarımlar çoğunlukla insanı bir fren olarak konumlandırır — zarar vermesin diye araya konan bir denetim noktası. Kuram makalemizin savunduğu tez bu bakışı tersine çevirir: kurumsal bağlamda insan onayı bir fren değil, denetim sinyalinin kaynağıdır. Öğretmenin her kararı, sistemin kalitesi hakkında dışarıdan elde edilemeyecek bir bilgi üretir.
Bu üçü bir araya geldiğinde ortaya çıkan yapı, ne bir akıllı öğretim sistemidir ne de bir sohbet arayüzü; kurumun kendi işleyişinin bir parçasıdır. Kavramın kurumsal iletişim açısından değil, akademik açıdan anlamı şudur: bir sistem sınıfı adlandırıldığında, o sınıfa ait tasarım sorunları, ölçütleri ve riskleri ayrı ayrı tartışılabilir hâle gelir. Bugün uluslararası akademik dizinlerde bu terimle indekslenen kayıtlar kurumumuzun kayıtlarıdır. Kavramın alanda tutup tutmayacağına ise kurumumuz değil, alanın kendisi karar verecektir; bir kavram ancak başkaları onu kullanışlı bulduğunda yerleşir.
Bir not düşmek gerekir: kavramın önerilmiş olması, bu yapıyı ilk kuran kurumun biz olduğu anlamına gelmez. Dünyanın çeşitli yerlerinde benzer ihtiyaçtan doğan sistemler kurulmuş olabilir. Yaptığımız iş, bu yapıyı adlandırmak, sınırlarını çizmek ve tartışılabilir hâle getirmek oldu. Literatürde bir kavramın değeri de zaten buradan gelir: adı olmayan şey üzerine ortak bir dille konuşulamaz.
Kaydı literatüre koymak: neden ve nasıl
Bir kurumun kendi öğretim modelini akademik kayda geçirmesi Türkiye'de alışılmış bir davranış değildir. Gerekçesi şudur: eğitim, sonucun uzun vadede ortaya çıktığı ve geri dönüşün mümkün olmadığı bir alandır. Bir ailenin kurum hakkında verdiği kararın doğruluğu yıllar sonra anlaşılır; o noktada düzeltmenin bir faydası kalmamıştır. Bu yapı, alanı doğrulanamayan iddialara özellikle açık hâle getirir.
İktisat literatürünün bu duruma verdiği ad bellidir. Akerlof'un (1970) asimetrik bilgi analizi, alıcının kaliteyi doğrulayamadığı bir piyasada nitelikli tarafın da kaybettiğini gösterir: ayırt edilemeyen nitelik, fiyatlanamaz. Spence'in (1973) sinyal kuramı ise çözümün yönünü verir — bir sinyalin inandırıcılığı içeriğinin çekiciliğinden değil, üretim maliyetinden gelir. Herkesin bedava üretebildiği bir cümle bilgi taşımaz.
"Yapay zekâ kullanıyoruz" cümlesi bugün üretimi bedava bir ifadedir. Bir sistemi ayrıntısıyla yazmak, mimarisini açmak, kararların gerekçesini vermek ve sınırlarını da kayda geçirmek ise maliyetlidir. Kurumumuz bu maliyeti bilerek üstlendi.
Kayıt tek bir belge değil, birbirini tamamlayan dört çalışmadan oluşur: sistemin tamamını tek ciltte belgeleyen araştırma monografisi; kavramı ve araştırma gündemini tanımlayan tanım makalesi; insan onayının denetim sinyalinin kaynağı olduğunu savunan kuram makalesi; ve mimariyi saha deneyimiyle birlikte veren teknik rapor. Her kaydın CERN tarafından işletilen açık bilim altyapısında tescilli bir kalıcı tanımlayıcısı (DOI) vardır; teknik raporun ayrıca EdArXiv ve SSRN sürümleri bulunur.
Kalıcı tanımlayıcının işlevi teknik bir ayrıntı gibi görünür ama değildir: bir web sayfası sessizce değiştirilebilir, bir DOI kaydı değiştirilemez. Bir iddiayı kalıcı bir adrese bağlamak, onu geri alınamaz biçimde kayda geçirmektir.
Denetlenebilirlik: kendi kanıtımızın sınırını da yazmak
Bir ifadenin bilimsel statü taşıması için doğru olması yetmez; yanlış olabilmesi de gerekir. Bu nedenle yayımladığımız metinlerde neyin gösterildiği kadar neyin gösterilmediği de açıkça belirtilmiştir.
Ölçtüklerimiz: sistemin gerçek kurumsal koşullarda çalıştırılabilirliği; yönlendirme dağılımı ve yanıt süreleri; öğretmen iş akışına entegrasyonun pratik sonuçları; tek operatörlü bir kurumda sürdürülebilirlik.
Ölçemediklerimiz: sistemin akademik başarıya nedensel katkısı. Bunun için kontrol gruplu bir tasarım gerekir ve tek bir kurumun kendi öğrencileriyle kuracağı böyle bir tasarımın iç geçerliği tartışmalı olur (Shadish, Cook ve Campbell, 2002). Bu nedenle yayımladığımız metin bir etkililik çalışması değil, bir mimari ve saha deneyimi raporudur. İkisini karıştırarak sunmak alanda sık rastlanan bir hatadır ve bilerek kaçınıyoruz.
Bunu yazmak iddiayı zayıflatmaz; güvenilir kılar. Kendi kanıtının sınırını söyleyen taraf, kanıtın geri kalanında da ciddiye alınır.
Neden açık erişim, neden patent değil
Bu çalışmaların ticari bir ürüne çevrilmesi ya da korumaya alınması yönünde bir tercih yapmadık. Kayıtlar açık erişimdedir ve mimarinin tarifi kurum dışından okunabilir durumdadır.
Gerekçe iki katmanlıdır. Birincisi ilkeseldir: kapalı bir sistem hakkında söylenen hiçbir cümle doğrulanamaz. İddianın denetlenebilir olmasını istiyorsak, denetlenecek şeyin görünür olması gerekir. İkincisi alanla ilgilidir: eğitim, bir kurumun tek başına ilerlemesinin kimseye yetmediği bir alandır. Aynı yolu izleyen her kurum, bizim için rakip değil, alanın standardını yükselten bir aktördür.
Beklentimiz, akademik teamülün gereğidir: bir kavram ya da mimari kullanıldığında kaynağının anılması. Bu, bir kısıtlama değil, bilginin izlenebilir kalmasının yoludur.
Türkiye'deki tablo: eleştiri, hedef almadan
Ülkemizde eğitim teknolojisi tartışması büyük ölçüde ürün düzeyinde yürüyor: hangi platform alındı, hangi uygulama kullanılıyor, sınıfa hangi cihaz kondu. Akademik düzeyde — yani hangi tasarımın hangi gerekçeyle seçildiği, neyin ölçüldüğü, iddianın nasıl doğrulanacağı düzeyinde — yürüyen tartışma sınırlıdır.
Bunun yapısal bir nedeni vardır ve suçlayıcı olmadan söylenebilir: uluslararası literatürü doğrudan takip etmek, alan dilinde okuma alışkanlığı ve akademik yayın kültürüyle temas gerektirir. Bu temas, lisans eğitiminde kazanılmadığında sonradan edinilmesi güçtür. Sonuçta eğitim kurumlarının çoğu, alandaki gelişmeleri birincil kaynaklardan değil ikincil aktarımlardan izler; "yeni" olanın ne olduğu, çoğu zaman pazarlama diliyle belirlenir.
İkinci bir yapısal etken, kurum sahipliğinin bileşimidir. Eğitim kurumu işletmek ile eğitim tasarlamak farklı uzmanlıklardır; ikisi aynı masada buluşmadığında, kurumsal kararlar pedagojik gerekçeden çok ticari gerekçeyle şekillenir. Bu bir ahlak eleştirisi değil, bir yapı tespitidir — ve sonucu alanın tamamını etkiler.
Bu iki etkenin birleşmesi tanıdık bir döngü üretir. Yurt dışında ortaya çıkan bir eğilim, ülkemize çoğunlukla ürün adı olarak ulaşır; kısa sürede yaygınlaşır, bir sezon boyunca her kurumun tanıtımında yer alır ve ardından yerini bir sonraki adın alması üzerine sessizce kaybolur. Geriye ne ölçülmüş bir sonuç kalır ne de kurumsal bir birikim. Öğrenci açısından bunun bedeli somuttur: bir dönem, denenmiş ama sürdürülmemiş bir yöntemle geçmiştir.
Kalıcı olan uygulamaların ayırt edici özelliği, tanıtım gücü değil kurumsal hafızaya yazılmış olmalarıdır. Bir yöntem ancak kaydı tutulduğunda, gerekçesi yazıldığında ve sonucu ölçüldüğünde bir sonraki yıla aktarılabilir. Aksi hâlde kurum, her yıl aynı kararı yeniden ve sıfırdan verir.
Reklam ile gerçeği ayıran şey: söylem değil, akademik kayıt
Bir kurumun kendi hakkında söylediği her cümle, tanımı gereği taraflıdır. Bu kaçınılmazdır ve tek başına bir kusur da değildir; kusur, taraflı bir cümlenin doğrulanamayacak biçimde kurulmasıdır.
Doğrulanabilirliği sağlayan mekanizma tanıtım metni değil, kaydın kendisidir. Bir iddia akademik biçimde yazıldığında üç şey olur: iddia sabitlenir (tarihli ve değiştirilemez bir adrese bağlanır), gerekçesi görünür hâle gelir (hangi veriye, hangi literatüre dayandığı yazılıdır) ve sınırı beyan edilir (neyin gösterilmediği açıkça belirtilir). Bu üçü bir arada olduğunda, okuyan taraf iddiayı kabul etmek zorunda kalmaz — sınayabilir.
Akademik yazım disiplininin ayrıntı gibi görünen kuralları da bu işlevin parçasıdır. Bir kaynağın APA gibi standart bir biçimde verilmesi biçimsel bir zarafet değil, iddianın izini sürülebilir kılma yöntemidir. Kaynağını göstermeyen bir cümle, ne kadar doğru olursa olsun, okuyucuya doğrulama imkânı bırakmaz.
Kurumumuzun bu yolu seçmesi bir üstünlük ilanı değildir; alanın bu yapısal sorununa verdiğimiz bir yanıttır. Aynı yolu izleyen her kurumu, alanın seviyesini yükselttiği için değerli buluyoruz.
Bu vizyon nereden geliyor: üniversite kültürü meselesi
Kurumumuzun kurucu kadrosu ODTÜ mezunudur ve bu, kurumsal bir referans olmaktan çok bir çalışma kültürü meselesidir. Ölçmeden yönetmeme alışkanlığı, bir iddiayı kaynağa bağlama refleksi ve uluslararası literatürü birincil dilinden takip etme pratiği; bunlar bir üniversitede edinilen ve sonradan kolay kazanılmayan davranışlardır.
Bu kültürün alan içindeki karşılığı ölçülebilir bir olgudur: QS 2025 Konu Bazlı Dünya Üniversite Sıralaması'nda ODTÜ, Eğitim alanında dünya genelinde 101-150 bandında yer almıştır. Bu, eğitim bilimlerinin ülkemizde uluslararası düzeyde üretim yapabildiğini gösterir. Bizim yaptığımız, bu üretkenliği akademiden alıp uygulamalı bir kurumun günlük işine taşımaktır: dershane bağlamında yürüyen bir öğretim modelini, akademik yazım disipliniyle kayda geçirmek.
Maarif Modeli ile örtüşme
Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli, ölçmeyi doğru-yanlış sayısından beceriye taşıyan bir çerçeve kurar: alan becerileri (MAB), kavramsal beceriler (KB), eğilimler (E) ve sosyal-duygusal beceriler (SDB) ayrı ayrı kodlanır. Yeni nesil soru tipleri, yaşam bağlamına oturtulmuş problemler, kavram yanılgılarının hedeflenmesi ve görsel okuma-yorumlama becerisi bu çerçevenin doğal sonuçlarıdır.
Bu çerçevenin uygulamada gerektirdiği şey açıktır: öğrencinin beceri düzeyinde izlenmesi. Bir öğrencinin "matematikten 12 net" yapması, hangi kavramsal becerinin eksik olduğunu söylemez. Modelimizin kayıt mimarisi, tam da bu ayrımı yapabilmek için konu ve kazanım düzeyinde tutulur; kavram yanılgıları ayrı bir kategori olarak izlenir. Kurumumuzun akademik kayıtları bu izlemenin nasıl kurulduğunu ayrıntısıyla belgeler.
Öğrenci ve veli için ne anlama geliyor
Bir modelin akademik kayda geçirilmiş olması, sınıftaki öğrenciye üç somut biçimde yansır.
Birincisi kapsama. Öğrencinin haftanın tamamında görünür olması, sorunun büyümeden fark edilmesi demektir. Gece on birde çözülemeyen soru, ertesi sabah koçun gündemindedir.
İkincisi tutarlılık. Yazılı ve denetlenebilir bir mimarinin en pratik faydası, kurumun kişilere bağımlı olmamasıdır. Bir öğretmen değişse de kaydın kendisi durur; öğrencinin geçmişi kaybolmaz.
Üçüncüsü doğrulanabilirlik. Veli olarak kurumumuz hakkında söylenen teknoloji iddialarını değerlendirmek için bize güvenmek zorunda değilsiniz. Kayıtlar açık erişimdedir; DOI numaralarıyla indirilebilir ve incelenebilir. Bu ölçüt yalnızca bizim için değil, karşılaştırdığınız her kurum için kullanılabilir: bu sistemin nasıl çalıştığı, kurum dışından biri tarafından incelenebilir mi? Yanıt hayırsa, iddia bir vaattir.
Bunu bir ayrıcalık olarak sunmuyoruz; ancak şunu açıkça söyleyebiliriz: burada öğrenci olmak, yalnızca bir sınav hazırlık hizmeti almak değildir. Öğrencilerimizin çalışma verileri — kimlik bilgileri ayrıştırılmış ve toplulaştırılmış biçimde, KVKK yükümlülüklerine bağlı kalınarak — kurumumuzun eğitim araştırmasının konusudur. Bu, kurumun kendi işini akademik disiplinle sorgulaması demektir; öğrenci bu sorgulamanın nesnesi değil, çıktısının ilk yararlanıcısıdır.
Kurumun ikinci işi: uygulama ile araştırmayı aynı masada tutmak
Bir üniversite bölümü iki iş yapar: öğretir ve araştırır. İkisi birbirini besler; derste görülen sorun araştırmanın konusu olur, araştırmanın bulgusu derse geri döner. Kurumumuzun benimsediği çalışma biçimi bu ilişkiyi dershane ölçeğine taşımaktır.
Pratikte bu şu anlama gelir: sınıfta karşılaşılan bir sorun — örneğin belirli bir kavram yanılgısının ısrarla tekrar etmesi, ya da öğrencilerin belirli bir soru tipinde sistematik olarak yanılması — kurumumuzda yalnızca o dersin öğretmeninin çözeceği bir mesele olarak kalmaz. Ölçülür, kaydedilir, literatürle karşılaştırılır ve modelin tasarımına geri beslenir. Yayımladığımız metinlerin içeriği de büyük ölçüde bu döngüden çıkmıştır.
Bu çalışma biçiminin veri boyutu, kişisel verilerin korunması yükümlülükleri çerçevesinde yürütülür: araştırmaya konu olan veriler kimlik bilgilerinden ayrıştırılmış ve toplulaştırılmış biçimde ele alınır; bireysel öğrenci verisi yayına girmez. Öğrenci açısından sonuç şudur: kurumun kendi işini sorgulaması, öğrencinin gördüğü öğretimin sürekli düzeltilmesi anlamına gelir.
Modelin sınırları: ne yapmıyoruz
Bir modeli tarif etmenin dürüst yolu, kapsamadığı alanı da söylemektir. Aşağıdakiler bilinçli tercihlerdir, eksiklik olarak değil sınır olarak yazılmıştır.
Öğretmenin yerine geçmiyoruz. Sistem ders anlatmaz, not vermez, öğrenci hakkında karar üretmez. Ürettiği her çıktı bir öneri ya da bir kayıttır; kararı insan verir. Bu, teknik bir kısıt değil tasarım ilkesidir — ve kuram makalemizin temel tezidir: insan onayı, sistemin denetim sinyalinin kaynağıdır.
Nedensel etkililik iddiası taşımıyoruz. Modelin sınav başarısına katkısını kanıtlamak, kontrol gruplu bir tasarım gerektirir; tek bir kurumun kendi öğrencileriyle bunu kurması hem yöntemsel hem etik açıdan sorunludur. Bu nedenle yayımladığımız metin bir etkililik çalışması değildir.
Her soruyu sisteme sormuyoruz. Kavramsal bir tıkanma, duygusal bir zorlanma ya da yön verici bir karar gerektiren durumlarda muhatap öğretmendir. Sistem bu tür sinyalleri tanır ve insana taşır; kendisi çözmeye çalışmaz.
Teknoloji şirketi değiliz. Geliştirdiğimiz sistem satılık bir ürün olarak konumlandırılmamıştır. Kurumumuzun işi öğretmektir; sistem o işin aracıdır.
Önümüzdeki dönem: bu neden şimdi önemli
Eğitimde yapay zekânın kurumsal kullanımı bugün bir tercih, birkaç yıl içinde muhtemelen bir standart olacaktır. Standart hâline gelen her uygulamanın bir tanımı, bir tasarım literatürü ve bir ölçüt takımı olur; bunlar da o alanı erken dönemde kayda geçirenlerin metinlerinden türer.
Kurumumuz bu nedenle acele etmedi, kaydetti. Bugün ortaya konan tanımın beş yıl sonra hangi ölçüde kullanılacağını kimse bilemez; ancak kaydın kendisi tarihlidir, kalıcıdır ve denetlenebilir. Bir kavramın literatürde tutması için gereken tek şey, birinin onu zamanında ve düzgün biçimde yazmış olmasıdır.
Ve bu kayıt, bir dershanenin YKS hazırlığından daha geniş bir işe aittir: Türkiye'den çıkan bir öğretim modelinin, uluslararası eğitim literatürüne kendi adıyla girmesi.
Sonuç: model, ürün değildir
Bu yazının tek cümlelik özeti şudur: kurumumuzun ortaya koyduğu şey satın alınabilir bir uygulama değil, bileşenleri birbirine bağlı bir öğretim modelidir. Yapay zekâ bu modelin kalbi değil, dolaşım sistemidir; işlevi bilgi taşımaktır.
Modelin değeri, ne kadar yeni göründüğünde değil, ne kadarının denetlenebilir olduğundadır. Bu yüzden mimarisini yazdık, gerekçesini açıkladık, sınırlarını da kayda geçirdik ve hepsini açık erişime koyduk. Bir kurumun kendi işi hakkında yapabileceği en güçlü açıklama, o işi başkasının inceleyebileceği biçimde ortaya koymaktır.
Seçilmiş literatür
Bu yazıda başvurulan başlıca kaynaklar; iddiaların izlenebilir olması ve okuyucunun kendi doğrulamasını yapabilmesi için aşağıda listelenmiştir.
- Bloom, B. S. (1984). The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring. Educational Researcher, 13(6), 4–16.
- Rosenshine, B. (2012). Principles of Instruction: Research-Based Strategies That All Teachers Should Know. American Educator, 36(1), 12–19.
- Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a Self-Regulated Learner: An Overview. Theory Into Practice, 41(2), 64–70.
- Sweller, J. (1988). Cognitive Load During Problem Solving: Effects on Learning. Cognitive Science, 12(2), 257–285.
- Sweller, J., & Cooper, G. A. (1985). The Use of Worked Examples as a Substitute for Problem Solving in Learning Algebra. Cognition and Instruction, 2(1), 59–89.
- Mayer, R. E. (2009). Multimedia Learning (2nd ed.). Cambridge University Press.
- VanLehn, K. (2011). The Relative Effectiveness of Human Tutoring, Intelligent Tutoring Systems, and Other Tutoring Systems. Educational Psychologist, 46(4), 197–221.
- Chi, M. T. H., & Wylie, R. (2014). The ICAP Framework: Linking Cognitive Engagement to Active Learning Outcomes. Educational Psychologist, 49(4), 219–243.
- Chi, M. T. H., Bassok, M., Lewis, M. W., Reimann, P., & Glaser, R. (1989). Self-Explanations: How Students Study and Use Examples in Learning to Solve Problems. Cognitive Science, 13(2), 145–182.
- Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention. Psychological Science, 17(3), 249–255.
- Akerlof, G. A. (1970). The Market for "Lemons": Quality Uncertainty and the Market Mechanism. The Quarterly Journal of Economics, 84(3), 488–500.
- Spence, M. (1973). Job Market Signaling. The Quarterly Journal of Economics, 87(3), 355–374.
- Shadish, W. R., Cook, T. D., & Campbell, D. T. (2002). Experimental and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference. Houghton Mifflin. (Öncesi-sonrası karşılaştırmalarda ortalamaya dönüş ve iç geçerlik.)
- T.C. Millî Eğitim Bakanlığı (2024). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli — Öğretim Programları. Ankara. (Alan becerileri MAB, kavramsal beceriler KB, eğilimler E ve sosyal-duygusal beceriler SDB kodlamaları bu programdan alınmıştır.)
- Wang, R. E., Ribeiro, A. T., Robinson, C. D., Loeb, S., & Demszky, D. (2024). Tutor CoPilot: A Human-AI Approach for Scaling Real-Time Expertise. arXiv:2410.03017. (Gerçek zamanlı öğretimde yapay zekâ desteğinin seçkisiz kontrollü denemesi; sistem öğrencinin değil eğitmenin yanına konumlandırılmıştır.)
- Diliberti, M. K., Schwartz, H. L., Doan, S., Shapiro, A., Rainey, L. R., & Lake, R. J. (2025). Using Artificial Intelligence Tools in K–12 Classrooms. RAND Corporation. (Ulusal temsili anket: öğrenci ve öğretmen düzeyinde yapay zekâ kullanım oranları.)
- Stanford SCALE Initiative (2025). Artificial Intelligence in K–12 Schools. Stanford University. (Alanın kendi değerlendirmesi: benimseme hızı, değerlendirme kapasitesinin önündedir.)
- QS Quacquarelli Symonds (2025). QS World University Rankings by Subject 2025 — Education. (ODTÜ'nün Eğitim alanındaki dünya sıralaması bandı bu kaynaktan alınmıştır.)
Metinde anılan kurum kayıtlarımız — kalıcı tanımlayıcılarıyla. Kayıtlar CERN tarafından işletilen Zenodo altyapısında tutulur; eğitim bilimleri arşivi EdArXiv (Center for Open Science) ve sosyal bilimler ağı SSRN üzerinde de açık erişimdedir:
- Göksal, Z. (2026). The Institutionally-Embedded Pedagogical Agent (IEPA): How an Educational Institution Builds, Operates and Calibrates Its Own Vertical Artificial Intelligence System. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.21894382
- Göksal, Z. (2026). The Institution as Labelling Apparatus: Human Approval as the Source of the Supervision Signal in Institutionally-Embedded Educational AI. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.21910882 · ayrıca: EdArXiv
- Göksal, Z. (2026). The Institutionally-Embedded Pedagogical Agent (IEPA): A Definition and Research Agenda. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.21309306
- Göksal, Z. (2026). Kuruma-Gömülü Pedagojik Ajan (IEPA): Bir Özel Sınav-Hazırlık Kurumunda Tek-Operatörlü ve Yerinde (In-Situ) Konuşlandırılan Çok-Modelli Bir Eğitim Yapay Zekâsının Mimarisi ve Saha Deneyimi. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.21203519 · ayrıca: SSRN · EdArXiv
Kapanış
Modelin bileşenlerini ayrı ayrı ele alan yazılarımız ve akademik kayıtların künye sayfaları sitemizde açık erişimdedir. Kurumumuzun çalışma biçimini yerinde görmek isteyen veli ve öğrencilerimizi görüşmeye davet ediyoruz; anlattığımız her yapının somut karşılığını masada gösterebiliriz.
Randevu: fermatvip.com/randevu — 0546 260 54 46
İlgili okumalar: Fermat Eğitim Modeli: iki katman · IEPA mimarisi: inşa anatomisi · Ders, etüt, birebir, koçluk: tek sistem · Araştırma ve yayınlar · Mühendislik titizliği ve pedagoji
Akademik künye — Kurumumuzun eğitimde yapay zekâ yaklaşımı dört kalıcı kayıtla açık erişimde belgelenmiştir. Kuram makalesi: DOI 10.5281/zenodo.21910882. Monografi: DOI 10.5281/zenodo.21894382. Tanım makalesi: DOI 10.5281/zenodo.21309306. Teknik rapor: DOI 10.5281/zenodo.21203519. Kayıtlar CERN tarafından işletilen Zenodo altyapısında tutulur; kuram makalesi ve teknik rapor ayrıca EdArXiv (Center for Open Science) ve SSRN üzerinde de açık erişimdedir. Tüm künyeler: Akademik Temel · Araştırma & Yayınlar.