Değerli velilerimiz ve sevgili öğrencilerimiz;
Kurum içinde geliştirdiğimiz sistemin nasıl çalıştığını anlatan bu yazıyı, teknik bir gösteri olarak değil bir tasarım gerekçesi belgesi olarak hazırladık. Her mimari karar bir soruna verilen yanıttır; sorunu söylemeden çözümü anlatmak, teknolojiyi süse çevirir.
Temel ayrım: gömülü olmak ne demek?
Genel amaçlı bir yapay zekâ asistanı güçlüdür ancak yalıtıktır. Öğrenciyi tanımaz, hangi kazanımda takıldığını bilmez, hangi programda olduğundan haberdar değildir ve verdiği yanıt hiçbir öğretmene ulaşmaz. Verdiği bilgi genel olarak doğru olabilir; o öğrenci için doğru olup olmadığını bilmesinin bir yolu yoktur.
Kuruma gömülü bir ajan ise üç bağlantıya sahiptir: veriye (öğrencinin kazanım ve deneme geçmişi), müfredata (kurumun içerik havuzu ve programı) ve iş akışına (ürettiği sinyalin öğretmene ve rehberliğe ulaşması). Akademik literatürde bu sınıfı Institutionally-Embedded Pedagogical Agent (IEPA) kavramıyla tanımladık ve açık erişimde yayımladık.
Üçüncü bağlantı — iş akışı — en çok atlananıdır. Öğrenciye rapor üreten ama öğretmene hiçbir şey söylemeyen bir sistem, kurumsal bir katman değil kişisel bir araçtır. Bloom'un (1984) birebir öğretimin üstünlüğü üzerine klasik bulgusu, etkinin geri bildirim döngüsünden geldiğini gösterir; döngünün kapanması için sinyalin insana ulaşması gerekir.
Katman 1: giriş ve niyet tanıma
Her istek, yanıtlanmadan önce sınıflandırılır. Sistemimizde bu katman 50 ayrı niyet yönlendirmesi üzerinden çalışır: mesajın hangi tür işe karşılık geldiği belirlenir ve buna göre bir yol seçilir.
Bu katmanın varlık nedeni ekonomiktir ama sonucu pedagojiktir. Yapılandırılmış veriden okunabilen bir soru ("yarın hangi dersim var?") ile çok adımlı bir analiz isteği ("denememdeki yanlışları hata sınıfına ayır") aynı ağırlıkta değildir. İkisini aynı yoldan geçirmek, ya basit soruları yavaşlatır ya karmaşık olanları yetersiz yanıtlar. Her iki durumda da kaybeden öğrencidir.
Katman 2: bağlam kurma — öğrenci kim?
Yanıt üretilmeden önce sistem, isteği yapan kişinin kim olduğunu ve neye erişebileceğini belirler. Bu, mimarinin en kritik güvenlik noktasıdır.
Tasarım ilkemiz nettir: yetki kontrolü model kararına bırakılmaz. Bir dil modelinin "bu veriyi paylaşmamalıyım" diye düşünmesine güvenmek, güvenlik değil temennidir. Bunun yerine her veri erişimi bir araç çağrısı üzerinden yapılır ve her araç bir yetki kapısının arkasındadır. Öğrenci yalnızca kendi verisine, öğretmen kendi sınıfına erişir. Kapı kod düzeyinde uygulanır; model onu ikna edemez.
Öğrenci verisi kişisel veridir ve kurumsal sorumluluk altındadır. Bireysel veriler kamuya açık hiçbir yüzeyde yayımlanmaz.
Katman 3: bilgi ve geri getirmeli üretim (RAG)
Bir dil modelinin kendi belleğinden konuşması, eğitim bağlamında en büyük risktir: hatırladığını sanıp yanlış söyleyebilir. Bu riski yapısal olarak azaltmanın yolu, yanıtı modelin belleğine değil kurumun içeriğine dayandırmaktır.
Geri getirmeli üretim (retrieval-augmented generation) tam olarak bunu yapar: soru geldiğinde önce ilgili içerik havuzdan bulunur, sonra yanıt bu içerikle birlikte üretilir. Sistemimizde bu havuz 48.000'den fazla akademik içerik barındırır ve müfredatla hizalıdır.
Bu tasarımın ikinci kazancı izlenebilirliktir: bir yanıtın hangi içerikten geldiği kayıt altındadır. Yanlış bir yanıt üretildiğinde sorunun modelde mi içerikte mi olduğu ayrıştırılabilir — ki düzeltmenin ön koşulu budur.
Katman 4: araç katmanı ve eylem
Sistemin veriye erişimi 175 araç ve 30 dış servis entegrasyonu üzerinden yürür. Bir istek geldiğinde model hangi aracı çağıracağına karar verir; araç veriyi getirir; yanıt bu veriyle kurulur. Görsel girdiler için ayrıca 36 görsel işleyici devrededir.
Araçlar iki sınıfa ayrılır ve bu ayrım kurumsal olarak bağlayıcıdır:
- Salt-okunur araçlar. Öğrencinin kendi verisini ya da kamuya açık referans bilgisini okur. Yan etkisi yoktur.
- Yan etkili araçlar. Kayıt oluşturan, gönderen ya da değiştiren araçlar. Bunlar daha dar bir yetki alanında çalışır ve pedagojik sonuç doğuran hiçbiri öğretmen onayı olmadan nihai hâle gelmez.
Bu ikinci maddeyi bir slogan olarak değil, mimari bir kısıt olarak yazıyoruz: sistem öneri katmanıdır, karar katmanı değil.
Katman 5: öğrenci modeli ve pedagojik döngü
Mimarinin pedagojik çekirdeği burada. Sistem, çözülen her soruyu kazanım düzeyinde işler ve öğrencinin bilme durumunu olasılıksal olarak günceller. "Doğru/yanlış" ikili bir yargı olarak değil, bir olasılığın güncellenmesi olarak ele alınır — çünkü bir doğru cevap bilmeyi kanıtlamaz (şans, eleme), bir yanlış da bilmemeyi kanıtlamaz (dikkat, süre, okuma).
Bunun üzerine iki ayrı planlama katmanı gelir:
- Ne verilmeli? Vygotsky'nin (1978) yakınsak gelişim alanı kavramı doğrultusunda, içerik öğrencinin tek başına yapabildiğinin hemen üstünde tutulur. Wood, Bruner ve Ross'un (1976) scaffolding tanımına uygun olarak destek kademeli çekilir.
- Ne zaman verilmeli? Aralıklı tekrar planlaması. Cepeda ve arkadaşlarının (2006) niceliksel sentezi ile Roediger ve Karpicke'nin (2006) geri getirme pratiği bulguları bu katmanın dayanağıdır: kalıcılığı belirleyen şey tekrarın miktarı değil zamanlamasıdır.
Katman 6: gözlem ve ölçüm
Her yanıtın hangi yoldan geldiği, ne kadar sürdüğü ve hangi kaynağı kullandığı kaydedilir. Bu katman olmadan mimari bir tasarım değil bir varsayımdır.
Kayıt üç soruyu yanıtlar: yönlendirme dağılımı hedefe uygun mu, gecikme kabul edilebilir düzeyde mi, hafif yolda kalite düşüyor mu? Bu ölçümler olmadan "sistemimiz iyi çalışıyor" cümlesi doğrulanamaz bir ifadedir — ve doğrulanamayan ifadeleri kurumsal iletişimimizde kullanmama ilkesi bizim için teknoloji tarafında da geçerlidir.
Tasarımın sınırları
Bir mimariyi dürüst anlatmanın yolu, yapamadıklarını yazmaktan geçer:
- Model yalnızca gördüğü veriyi bilir. Sistem dışında çalışan, dinlenen ya da o gün dikkati dağınık olan öğrencinin durumu veride görünmez; sinyal yanlış yorumlanabilir. Bu yorumu düzeltecek olan öğretmendir.
- Ölçülemeyenler ölçülenlerden önemli olabilir. Motivasyon, kaygı, evdeki koşullar, akran ilişkileri. Hiçbiri soru verisinde görünmez.
- Gösterge hedefe dönüşebilir. Campbell'in (1976) formüle ettiği gibi, bir gösterge karar için ne kadar çok kullanılırsa bozulmaya o kadar açılır. Bu nedenle öğrenciye tek bir sayı değil çok boyutlu bir tablo sunulur.
- En yüksek öğrenme etkileşimden gelir. Chi ve Wylie'nin (2014) ICAP çerçevesinde en üst basamak karşılıklı akıl yürütmedir; bunun karşılığı sistem değil sınıftır.
Neden kurum içinde geliştirildi?
Bu soru haklı olarak sorulur: hazır bir çözüm satın almak varken neden inşa etmek?
Gerekçe üç maddede toplanır. Birincisi bağlam: dışarıdan alınan bir sistem kurumun kazanım tanımlarını, deneme takvimini ve iş akışını bilmez; uyarlama maliyeti çoğu zaman inşa maliyetine yaklaşır. İkincisi veri sahipliği: öğrenci verisinin nerede tutulduğu ve kimin eriştiği kurumsal bir sorumluluktur. Üçüncüsü pedagojik denetim: "hangi durumda ne önerileceği" bir ürün kararı değil pedagojik bir karardır ve kurumun kendisine ait olmalıdır.
Arıza hâlinde davranış
Bir kurumsal sistemin olgunluğu, her şey yolundayken değil bozulduğunda ölçülür. Mimaride bu başlık ayrıca tasarlanmıştır.
Tek bir sağlayıcıya bağlı bir sistem, o sağlayıcı kesintiye uğradığında tamamen durur. Birden çok sağlayıcıya dayanan bir tasarımda istek başka bir yola aktarılabilir. Bu, teknik bir ayrıntı değil bir süreklilik güvencesidir: sınav dönemine iki hafta kala erişilemeyen bir destek, o dönem için var sayılmaz.
İkinci ilke sessiz başarısızlık yasağıdır. Bir araç veriyi getiremediğinde sistem tahminle yanıt üretmez; erişemediğini söyler. Eğitimde yanlış bilgi, eksik bilgiden daha maliyetlidir — çünkü öğrenci ona göre plan yapar.
Açık kayıt
Bu mimarinin ve saha deneyiminin kalıcı tanımlayıcılarla (DOI) açık erişimde yayımlanmasının nedeni basittir: bir iddia ancak sınanabilir olduğunda bilimsel bir statü taşır. Kayıtlarımız Araştırma & Yayınlar sayfasındadır.
Sıkça sorulan sorular
Sistem her öğrenci için ayrı mı çalışıyor? Evet; öğrenci modeli kişiye özeldir. Sınıf düzeyinde toplulaştırılmış görünümler ise öğretmen için ayrıca üretilir.
Öğretmen sistemin önerisini reddedebilir mi? Yalnızca reddedebilir değil, reddi de kayda geçer. Sistemin isabetini iyileştirmenin yolu bu geri bildirimden geçer.
Yeni bir model çıktığında mimari değişiyor mu? Motorlar değiştirilebilir bileşenlerdir; katman yapısı ve yetki kapıları kalır. Mimarinin amacı zaten bunu mümkün kılmaktır.
Veli sisteme erişebiliyor mu? Veli erişimi ayrı bir yetki alanıdır ve kurumsal kararla yönetilir; her yeni erişim katmanı ayrıca değerlendirilir.
Sonuç: mimari, gerekçelerin toplamıdır
Bir sistemin değeri bileşen sayısıyla değil, her bileşenin hangi soruna karşılık geldiğinin söylenebilmesiyle ölçülür. Gerekçesi anlatılamayan bir teknoloji, kurumsal iletişimde süsten ibarettir.
Fermat Eğitim Kurumları olarak İzmir Alsancak'ta bu mimariyi kurum içinde geliştiriyor, en fazla 8 kişilik sınıflarımızda kullanıyor ve saha deneyimini açık erişimde belgeliyoruz. Sistemin ürettiği çıktıyı yerinde görmek için sizi kurumumuza bekliyoruz.
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.
- VanLehn, K. (2011). The Relative Effectiveness of Human Tutoring, Intelligent Tutoring Systems, and Other Tutoring Systems. Educational Psychologist, 46(4), 197–221.
- Vygotsky, L. S. (1978). Mind in Society: The Development of Higher Psychological Processes. Harvard University Press.
- Wood, D., Bruner, J. S., & Ross, G. (1976). The Role of Tutoring in Problem Solving. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 17(2), 89–100.
- Cepeda, N. J., Pashler, H., Vul, E., Wixted, J. T., & Rohrer, D. (2006). Distributed Practice in Verbal Recall Tasks: A Review and Quantitative Synthesis. Psychological Bulletin, 132(3), 354–380.
- Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention. Psychological Science, 17(3), 249–255.
- Chi, M. T. H., & Wylie, R. (2014). The ICAP Framework: Linking Cognitive Engagement to Active Learning Outcomes. Educational Psychologist, 49(4), 219–243.
- Campbell, D. T. (1976). Assessing the Impact of Planned Social Change. The Public Affairs Center, Dartmouth College. (Bir göstergenin hedefe dönüştüğünde ölçme değerini yitirmesi.)
- Hattie, J. (2009). Visible Learning: A Synthesis of Over 800 Meta-Analyses Relating to Achievement. Routledge.
- 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).
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): 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
Randevu: fermatvip.com/randevu — 0546 260 54 46
İlgili okumalar: Çok-motorlu mimarinin gerekçesi · Uyarlanabilir öğrenme nasıl çalışır · Araştırma ve yayınlar
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.