Değerli velilerimiz ve sevgili öğrencilerimiz;
Eğitim üzerine konuşulurken sık kurulan bir karşıtlık vardır: bir tarafta "eski usul" — defter, ajanda, yüz yüze görüşme, disiplin; diğer tarafta "teknoloji" — uygulamalar, paneller, yapay zekâ. Tartışma çoğu zaman iki kampa ayrılır ve her kamp diğerinin eksiğini anlatır. Biz bu karşıtlığın kendisini yanlış buluyoruz. Çünkü soru "hangisi?" değildir; soru, ikisinin aynı öğrenci için aynı anda nasıl çalıştırılacağıdır. Bu yazıda, kurumumuzun eğitim modelini — yani bu iki katmanın tek bir işletim mantığında nasıl birleştiğini — açık biçimde anlatacağız.
Birinci katman: zamanla sınanmış eski usul
Modelin temeli yeni bir buluş değildir ve bunu söylemekten çekinmiyoruz. Eğitim literatürünün en bilinen bulgularından biri, Bloom'un (1984) "2 Sigma" çalışmasıdır: birebir öğretim alan öğrenciler, geleneksel sınıf öğretimi alan akranlarının çok belirgin biçimde önüne geçer. Bloom'un sorusu o günden beri aynıdır — birebir öğretimin etkisini, herkese ulaşabilecek bir düzende nasıl üretirsiniz? Bizim modelimizin birinci katmanı bu soruya verilmiş kurumsal bir cevaptır.
Her öğrencimizin bir rehber öğretmen koçu vardır ve bu koçluk bir unvan değil, takvimi olan bir iştir:
Her hafta öğrenciyle birebir görüşme. Gündem yalnızca "dersler nasıl gidiyor" değildir; o haftanın çalışma planı, ödev takibi, deneme sonuçları, motivasyon ve duygusal durum birlikte ele alınır. Görüşmenin sabit ritmi kendisi bir pedagojik araçtır: öğrenci, düzenli olarak dinleneceğini ve hesabını düzenli olarak vereceğini bilir.
İki haftada bir aile görüşmesi. Evdeki gözlem ile kurumdaki gözlem aynı masaya gelir. Aile, çocuğunun akademik sürecini sosyal medyadan veya karne gününden değil, düzenli ve yapılandırılmış bir kanaldan izler.
Branş öğretmenleriyle sürekli istişare. Koç, öğrencinin matematikte, fizikte, Türkçede nerede durduğunu öğretmenlerinden düzenli olarak dinler; sınıfta görüneni koçluk görüşmesinde görünenle birleştirir.
Ve bütün bunların kaydı tek bir yerde tutulur: kurumsal planlama ajandası. Her öğrencinin, kurumun kendi tasarımı olan bir ajandası vardır. Haftalık görüşmede plan bu ajandaya elle yazılır: hangi gün hangi konu, hangi ödev, hangi deneme; görüşmede konuşulanlar, pedagojik gözlemler, bir sonraki haftaya devredilen işler. Bunun neden önemli olduğunu literatür açık biçimde söyler: yazılı ve belirli hedefler, belirsiz "elimden geleni yapacağım" niyetlerinden tutarlı biçimde daha iyi performans üretir (Locke & Latham, 2002). Dahası, haftalık planlama ritüelinin kendisi öğrenciye öz-düzenleme öğretir — planla, uygula, izle, düzelt döngüsü, Zimmerman'ın (2002) tarif ettiği öz-düzenlemeli öğrenmenin ta kendisidir ve Maarif Modeli'nin sosyal-duygusal beceri hedefleriyle aynı hizadadır. Sınava hazırlanan bir öğrenciye bırakabileceğimiz en kalıcı miras, sınavdan sonra da çalışmaya devam edecek olan bu döngüdür.
Bu katmanın hiçbir parçası gösterişli değildir. Ajanda kâğıttır, görüşme sandalyede yapılır. Ama işler — ve on yıllardır işlediği bilinir. Modelimizin geri kalanını anlatırken bu katmanı küçültmeyeceğiz; tam tersine, teknolojinin görevi bu katmanı beslemektir.
Aradaki boşluk: haftanın görünmeyen 160 saati
Eski usulün tek gerçek sınırı kapsama alanıdır. Haftalık görüşme ne kadar iyi yapılırsa yapılsın, iki görüşme arasında öğrencinin yalnız çalıştığı uzun saatler vardır — akşamları, hafta sonları, gece. Öğrenme sürecinin en kritik anlarının bir kısmı tam bu saatlerde yaşanır: bir konunun anlaşılmadığının ilk fark edildiği an, yanlış çözülen sorunun üzerine gidilip gidilmediği, takılınca ne yapıldığı. Geleneksel düzende bu anlar kurumun görüş alanının dışındadır. Rehber öğretmen bunları ancak öğrenci anlatırsa öğrenir; öğrenci ise çoğu zaman anlatmaz — bazen unutur, bazen önemsemez, bazen de zorlandığını söylemek istemez.
İşte modelimizin ikinci katmanı bu boşluk için kuruldu.
İkinci katman: FermatAI — kurumun sinir uçları
FermatAI, kurumumuzun kendi geliştirdiği eğitim ajanıdır. Bu sistem sınıfını adlandırmak için bir kavram önerdik: Kuruma-Gömülü Pedagojik Ajan — Institutionally-Embedded Pedagogical Agent, kısaca IEPA. Adındaki her kelime bilinçlidir: ajan kuruma gömülüdür — öğrencinin kazanım geçmişine, kurumun müfredatına, rehberlik ve öğretmen kadrosunun iş akışına bağlı çalışır; cepteki yalıtık bir sohbet uygulaması değildir. Bu tanımı araştırma yazılarıyla literatüre kazandırdık: çalışmalar CERN'in açık bilim altyapısı Zenodo'da Türkçe ve İngilizce kalıcı DOI'lerle, İngilizce tam metin ayrıca SSRN'de yayımlandı; ön baskı ağlarında arşivlendi ve OpenAlex, Semantic Scholar, BASE, CORE, OpenAIRE gibi açık akademik dizinlerde taranıyor. Birden çok platformda yayın ve birden çok ağda dizinlenme şu anlama gelir: IEPA artık eğitim teknolojisi literatürünün içinde, atıf verilebilir bir kavramdır — ve bu kavramı adlandıran, tanımlayan ve işleyen örneğiyle birlikte yayımlayan grup biziz. Burada anlatacağımız sistem bir tanıtım metni değil; künyesi açık, mimarisi ayrı bir yazıda anlatılmış bir çalışmadır.
Öğrenci açısından FermatAI'nin görünen yüzü basittir: çalışırken yanında olan, soru sorulabilen bir muhataptır. Gece on birde manyetizma çalışan bir öğrencimizi düşünün. Anlamadığı bir noktada ajana sorar; ajan yanıtlar — ama orada durmaz. Konuyu öğrencinin kendi cümleleriyle açıklamasını isteyen karşı sorular sorar. Bu bir üslup tercihi değil, bilinçli bir pedagojik tasarımdır: kendi kendine açıklama yapan öğrencilerin daha derin öğrendiği (Chi vd., 1989) ve etkileşimli, üretken katılımın pasif dinlemeden tutarlı biçimde üstün olduğu (Chi & Wylie, 2014) eğitim biliminin sağlam bulguları arasındadır. Bilgisayarlı birebir öğretimin, iyi kurgulandığında insan birebir öğretiminin etkisine yaklaşabildiğini gösteren karşılaştırmalar da (VanLehn, 2011) bu tasarımın arkasındaki ikinci dayanaktır. Yani modelin yeni katmanı bir "henüz kendini kanıtlamamış yenilik" değildir; eski katmanla aynı literatür zemininde durur — fark kanıtta değil, yaştadır.
Ama modelin asıl özgün tarafı, o gece konuşmasının ertesi sabah nereye gittiğidir.
Bu hamleyi neden ve nereye bakarak yaptık?
Kısa bir dürüstlük parantezi: bu sistemi kurma kararı bir sezgiden değil, ölçülmüş bir boşluktan doğdu. Yapay zekânın fiilî kullanımını meslek alanlarına göre ölçen Anthropic Economic Index (2025) çarpıcı bir tablo ortaya koydu: kullanım, yazılım ve teknik alanlarda yoğunlaşmış durumda; eğitim gibi alanlarda ise teknolojinin bugün yapabildiği ile sahada fiilen yapılan arasında büyük bir boşluk duruyor. Yazılımda teori ile pratik arasındaki mesafe hızla kapanırken, eğitimde aynı mesafe yıllarla ölçülüyordu. Biz o tabloya baktık ve şunu gördük: eğitimdeki bu boşluk, birinin kapatmasını bekleyen ve yılları olan bir alandı — kapatmak için gereken iki şeyin ikisi de elimizdeydi: pedagojik saha bilgisi ve mühendislik altyapısı. ODTÜ'de aldığımız eğitim, akademik geçmişimiz ve bu alanlarda çalışan yakın çevremiz bize tek bir şey kazandırdı: dünyayı erken okuma ve hızlı davranma refleksi. Hamlemiz budur; gerisi işçiliktir.
Sinyalden brifinge: sistem nasıl düşünüyor?
Ajan, öğrenciyle her etkileşimden yapılandırılmış notlar çıkarır: hangi konu çalışıldı, hangi kazanımda takılındı, soru hangi kavram yanılgısına işaret ediyordu, öğrencinin dili yorgunluk ya da kaygı taşıyor muydu. Bu notlar tek tek küçük şeylerdir; birikince sinyal olurlar. Öğrenme etkileşim kayıtlarından anlamlı örüntü çıkarma, günümüz eğitim veri biliminin ana uğraşlarından biridir (Aggarwal vd., 2024) — bizim modelimizde bu örüntüler raporlarda uyumaz, ertesi sabah görev sahiplerine gider:
Rehber öğretmen koçuna: "Öğrencin bu hafta gece çalışmalarında manyetik akı kazanımında tekrar tekrar zorlandı; haftalık görüşmede ele alınabilir, gerekirse çalışma planına bu konu için ek zaman yazılabilir."
Branş öğretmenine: "Öğrencin şu kazanımlarda anlama sinyali zayıf; sınıf içi gözlemlerinle örtüşüyorsa takviye ders planlanabilir."
Yönetime: "Bu hafta şu tespitler yapıldı, şu birimlere iletildi, şunlar uygulamaya geçti." Yani sistemin kendi hesap verebilirlik döngüsü — tespit, iletim ve eylemin izlenebilir kaydı.
Bu akışı kurum içinde bir benzetmeyle anlatırız: nöron mantığı. Bir nöron tek başına düşünmez; sinyali alır, işler ve doğru yere iletir. Düşünce, iletimin düzeninden doğar. Modelimizde de öğrenciyle temas eden her nokta — gece ajanla yapılan konuşma, sabah öğretmenin gözlemi, haftalık koçluk görüşmesi, aile görüşmesi — aynı sinir sistemine bağlıdır. Hiçbir gözlem sahibinin zihninde hapsolmaz; hiçbir birim diğerinden habersiz çalışmaz. Kurum, tek bir öğrenci hakkında tek bir bilinçle hareket eder.
Kaputun altı: basit bir sohbet botu değil, hibrit bir mimari
Teknik meraklılar için sistemin ölçeğini — kod kopyası vermeden — tarif edelim. FermatAI tek bir yapay zekâ modeline yaslanmaz; çok-motorlu hibrit bir mimari üzerinde koşar: aralarında Anthropic, OpenAI, Google ve Cerebras'ın da bulunduğu birden çok bağımsız sağlayıcının motorları, görevin türüne göre yönlendirilir — kalıplı ve hızlı işler hafif motorlara, çok adımlı pedagojik akıl yürütme güçlü motorlara gider. Tek sağlayıcıya bağımlılık yoktur; bir yol durursa istek diğerine akar.
Bu altyapının içinde teknoloji tarihine geçmiş bir parça da var. Sohbet trafiğimizin önemli bölümü dünyanın en büyük işlemcisi üzerinde koşuyor: Cerebras'ın plaka-ölçekli (wafer-scale) motoru, geleneksel çipler gibi tırnak boyutunda değildir — tek parça silikon plakanın tamamı tek işlemcidir; üreticinin duyurduğu son nesil, dört trilyon transistör ve yaklaşık dokuz yüz bin yapay zekâ çekirdeği taşır. Pratikte bunun anlamı şudur: öğrencinin sorusuna verilen yanıt, kelime kelime beklenen bir yazışma değil, neredeyse anında akan bir akıl yürütmedir. Gece on birde soru soran öğrenci bunu bilmez ve bilmek zorunda da değildir — ama sorusunun, dünyada eğitime bağlanmış sayılı örneği olan bir işlemci mimarisinde düşünüldüğünü biz biliyoruz ve bunu söylemekten keyif alıyoruz.
Aynı mühendislik kültürü ekosistemin diğer parçalarında da görülür: öğrencilerimizin fizik, kimya, matematik, tarih ve coğrafya kavramlarını üç boyutlu simülasyonlarla keşfettiği Fermatrix bilim evreni de aynı ekibin ürünüdür — olasılık dağılımını topların düşüşüyle gösteren Galton tahtasından jeolojik zaman kolonuna, gezegen ölçekli keşif dünyasına kadar. Bunları anlatmamızın sebebi teknoloji gösterisi değil, şunu netleştirmek: biz dışarıdan hazır bir hizmet satın alıp üzerine logo koymuyoruz. Mimari bizim, veri modeli bizim, pedagojik kurallar bizim. Merak eden, akademik yayınlardan başlayabilir.
İki katman aynı masada: ajandanın yeni içeriği
Şimdi modelin bütününü tek sahnede birleştirelim. Haftalık koçluk görüşmesi yine yapılır, plan yine elle yazılır — ritüelin hiçbir parçası değişmemiştir. Değişen şey, o masada rehber öğretmenin önünde duran bilgidir. Koç artık yalnızca kendi gözlemine ve öğrencinin beyanına değil, aradaki yedi günün kaydına da bakar: hangi akşam ne çalışılmış, nerede takılınmış, hangi konu kendi cümleleriyle açıklanabilmiş, hangisi açıklanamamış.
Bu yüzden plana yazılan her satırın bir gerekçesi vardır. "Bu hafta sana şunu yazıyorum, çünkü kayıtlar şunu gösteriyor" cümlesi, modelimizin özetidir. Plan bir kitabın ünite sırasından ya da genel geçer bir programdan değil, o öğrencinin o haftaki gerçeğinden türetilir. Geri bildirimin öğrenme üzerindeki güçlü etkisi (Hattie, 2009) ancak geri bildirim isabetliyse ortaya çıkar — ve isabet, veri ister. Hedefli, zayıf noktaya odaklanmış çalışmanın genel tekrardan daha fazla ilerleme ürettiği ise beceri gelişimi literatürünün temel ilkesidir (Ericsson vd., 1993).
Aynı mantık öğretimin düzeyini de belirler. Vygotsky'nin (1978) yakınsak gelişim alanı kavramı, öğretimin öğrencinin tek başına yapabildiği ile destekle yapabildiği arasındaki banda yerleşmesi gerektiğini söyler. O bandı bulmak, öğrencinin hazırbulunuşluğunu ve bilişsel düzeyini gerçekten bilmeyi gerektirir — tahmin etmeyi değil. Modelimizin iki katmanı tam bu noktada birbirini tamamlar: sinyaller bandın yerini gösterir, insan o banda uygun dersi ve planı kurar. Maarif Modeli'nin veriyle çalışma becerisine (MAB4) verdiği ağırlık da bize bu yaklaşımın yalnızca bizim tercihimizi değil, ülkenin eğitim vizyonunun yönünü yansıttığını gösteriyor.
Satın alınamayan şey: herkesin bir gün kendi Jarvis'i olacak
Sık karıştırılan bir noktayı açalım: IEPA bir ürün değildir ve raftan satın alınamaz. Tanımın kendisi bunu imkânsız kılar — kuruma gömülü bir ajan, ancak o kurumun verisiyle, müfredatıyla, insanlarıyla ve kültürüyle içeriden inşa edilebilir. Dışarıdan alınan genel bir sistem ne öğrencinin kazanım geçmişini bilir ne öğretmenin iş akışına bağlanır; güçlü olabilir ama yalıtıktır. Dünyanın gittiği yön de budur: kurumlar hazır hizmet almaktan, kendi ihtiyaçlarına gömülü kendi ajanlarını kurmaya doğru evriliyor. Popüler kültürden ödünç bir benzetmeyle: herkesin bir gün kendi Jarvis'i olacak. Bugün henüz kimsenin yok — ama Fermat'ın var; FermatAI bizim Jarvis'imizdir.
Bu cümlenin bir de meslek boyutu var. Önümüzdeki yıllarda "yapay zekâ mühendisi" ve "yapay zekâ teknisyeni" unvanlı insanlar, işletmelere ve eğitim kurumlarına gidip tam olarak bu tür sistemleri yerinde kurmayı meslek edinecek; o bölümlerin ilk mezunlarına ise henüz yıllar var — teknoloji bu kadar yeni. Biz bu mesleğin yapacağı işi bugün işletiyor, üstelik kavramsal çerçevesini adlandırıp literatüre yerleştirmiş bulunuyoruz. Öğrencilerimiz açısından bunun sessiz bir getirisi daha var: beş yıl sonranın çalışma düzenini ders kitabından değil, her akşam kendi çalışma masalarında yaşayarak öğreniyorlar.
"Teknoloji şirketi misiniz?" — Hayır. Ve bu, modelin ta kendisi
Bu noktada sık aldığımız bir soruyu doğrudan yanıtlayalım. Bunca yazılım, ajan, sinyal anlatınca "siz artık bir teknoloji şirketi misiniz?" diye soranlar oluyor. Hayır. Biz bir eğitim kurumuyuz ve teknolojiyi amaç değil, alet çantasının bir bölmesi olarak görüyoruz. Çantanın diğer bölmelerinde ajanda, sandalye, tebeşir tozu ve otuz yıllık öğretmenlik refleksleri duruyor. Modelin iddiası şudur: elimizdeki her aracı — eski ya da yeni — tek bir amaç için kullanırız: o çocuğa, o çocuğun ihtiyacına, hazırbulunuşluğuna, bilişsel düzeyine ve ölçülmüş açıklarına özel bir eğitim planı kurmak ve bunu her hafta yeniden kalibre etmek.
Bunun altını çizmemizin sebebi şu: bu cümle, yakın zamana kadar yazılabilir ama yapılamazdı. Bir öğrencinin bütün öğrenme sürecini — sınıftaki hâlini, evdeki çalışmasını, gece takıldığı kavramı, duygusal dalgalanmasını — bütünsel olarak izleyip her hafta kişiye özel plana çevirmek, insan emeğiyle tek başına taşınamayacak kadar yoğun bir bilgi işidir. Motivasyonun özerklik, yetkinlik ve ilişkililik hissiyle beslendiğini biliyoruz (Deci & Ryan, 2000); bu his ancak öğrencinin gerçekten görüldüğü bir düzende kurulur. Modelimiz, görmeyi ölçeklenebilir kılan düzendir: temas insandan, görüş alanı sistemden.
İddiamızı da açıkça yazalım — böbürlenmek için değil, hedefimizi kayda geçirmek için. Bu bütünlükte bir modelin — elle yazılan ajanda ile gece yarısı çalışan eğitim ajanının aynı öğrencinin haftalık planında buluştuğu bir düzenin — eğitimde önümüzdeki yılların standardı olacağına inanıyoruz. Biz bu düzeni beş yıl sonra gelecek bir gelecek olarak beklemiyor, öğrencilerimize bugün yaşatıyoruz; bu düzenin kavramsal çerçevesini literatüre kazandıran ve işleyen örneğini kurum içinde ayağa kaldıran grup, Türkiye'de de dünyada da biziz. Bu büyük bir cümledir ve büyük cümlelerin dayanağı olmalıdır: bizimki, künyesi açık araştırma yazılarımız ve her hafta, her öğrenci için yeniden yazılan ajandalardır. Kayıt ortadadır; değerlendirme okuyucunundur.
Sonuç: eski ile yeninin karşıtlığı değil, evliliği
Fermat eğitim modeli iki cümleyle özetlenebilir. Birincisi: işleyen hiçbir eski usulü, yeni diye gelen hiçbir araca feda etmeyiz. Haftalık birebir görüşme, aile görüşmesi ve elle yazılan planlama ajandası modelin omurgasıdır ve öyle kalacaktır. İkincisi: hiçbir yeni aracı, eski usule dokunduğu için dışarıda bırakmayız. Öğrenciyi yedi gün yirmi dört saat dinleyebilen, dinlediğini sinyale, sinyali brifinge çeviren bir sinir sistemi artık var — ve bu sistem, rehber öğretmenin haftalık plana yazdığı her satırı daha isabetli kılıyor.
Karşıtlık diye sunulan şey, bizim modelimizde bir iş bölümüdür: insan temas eder, sistem görür; sistem işaret eder, insan karar verir. Çocuğunuzun bu düzenin içinde nasıl izleneceğini yerinde görmek isterseniz, kurumumuzda ağırlamaktan memnuniyet duyarız.
Seçilmiş literatür
Bu yazıda başvurulan başlıca kaynaklar; iddiaların izlenebilir olması ve okuyucunun kendi doğrulamasını yapabilmesi için aşağıda listelenmiştir.
- Anthropic (2025). The Anthropic Economic Index: Understanding AI's Effects on the Labor Market. Anthropic Research.
- 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.
- Locke, E. A., & Latham, G. P. (2002). Building a Practically Useful Theory of Goal Setting and Task Motivation: A 35-Year Odyssey. American Psychologist, 57(9), 705–717.
- Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a Self-Regulated Learner: An Overview. Theory Into Practice, 41(2), 64–70.
- Hattie, J. (2009). Visible Learning: A Synthesis of Over 800 Meta-Analyses Relating to Achievement. Routledge.
- 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.
- Chi, M. T. H., & Wylie, R. (2014). The ICAP Framework: Linking Cognitive Engagement to Active Learning Outcomes. Educational Psychologist, 49(4), 219–243.
- VanLehn, K. (2011). The Relative Effectiveness of Human Tutoring, Intelligent Tutoring Systems, and Other Tutoring Systems. Educational Psychologist, 46(4), 197–221.
- Ericsson, K. A., Krampe, R. T., & Tesch-Römer, C. (1993). The Role of Deliberate Practice in the Acquisition of Expert Performance. Psychological Review, 100(3), 363–406.
- Vygotsky, L. S. (1978). Mind in Society: The Development of Higher Psychological Processes. Harvard University Press.
- Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The 'What' and 'Why' of Goal Pursuits: Human Needs and the Self-Determination of Behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227–268.
- Aggarwal, P., Murahari, V., Rajpurohit, T., Kalyan, A., Narasimhan, K., & Deshpande, A. (2024). GEO: Generative Engine Optimization. Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD '24).
- 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.)
Randevu: fermatvip.com/randevu — 0546 260 54 46
İlgili okumalar: Entegre eğitim sistemi: parçalar · FermatAI ve IEPA mimarisi · Yeni nesil öğrenci koçluğu · Akademik künye ve öğretenin deneyimi
Akademik künye — Kurumumuzun eğitimde yapay zekâ yaklaşımının mimarisi ve saha deneyimi açık erişimli olarak yayımlanmıştır. Teknik rapor: Zenodo, DOI 10.5281/zenodo.21203519. Tanım/pozisyon makalesi: Zenodo, DOI 10.5281/zenodo.21309306. Ön baskı: EdArXiv, DOI 10.35542/osf.io/pnm9b_v1. Tam metin: SSRN, DOI 10.2139/ssrn.7104718. Tüm kayıtlar: Araştırma & Yayınlar.