Öğretim elemanları, özetleme ve fikir üretmede ara sıra başvurulan yardımdan materyal hazırlama ve öğrenme etkinliği tasarlamada düzenli kullanıma geçildiğini bildirmektedir. Anlatım bir niyet beyanı değil mevcut olağan uygulamanın betimlenmesi niteliğinde olup tek bir dersin içine yalnızca kullanıma ilişkin değil tasarıma ilişkin bir kararı da yerleştirmektedir.
Avrupa Yükseköğretiminde Üretken Yapay Zekâ Uygulamaları
Eğitim Düzeyleri Boyunca İyi Uygulamaların Haritalanması ve Karşılaştırmalı Çözümlemesi
- Uygulama Veri Tabanı
- 64
- Uygulama Alanları
- 12 × 3
- Ülke
- 10
- Sürüm
- 1.0
Bu rapor, EthicAI projesinin 2. İş Paketi kapsamındaki 2.2 numaralı görevin çıktısıdır; görev Anadolu Üniversitesi yürütücülüğünde ve bütün ortakların katkısıyla gerçekleştirilmektedir. Görevin konusu, üretken yapay zekânın Avrupa yükseköğretimine hangi uygulamalar aracılığıyla girdiğinin haritalanması ve bu uygulamaların karar verildikleri düzeyler boyunca karşılaştırılmasıdır. Uygulamalar üç düzeyde, yani sınıf ve öğrenme tasarımı, kurumsal yönetişim ve ulusal politika düzeylerinde kaydedilmekte; müfredat ve ölçmeden veri korumaya, hakkaniyete ve tedariğe uzanan on iki uygulama alanı boyunca sınıflandırılmaktadır. Her kayıt, kendisini bildiren kaynağa, alıntının bulunduğu sayfaya ve orada yer alan cümleye bağlanmakta; böylece bu rapordaki her ifade dayandığı belge üzerinden denetlenebilmektedir. Çıktı iki biçimde sunulmaktadır: küratörlü bir uygulama veri tabanı ve bu veri tabanını okuyan sentez.
01Genel Bakış
Raporun künyesi, kapsamı ve sayılarının nasıl okunacağı.
Sentezin ürettiği üç düzey
Her düzey kendi aktörlerine, kendi karar yetkisine ve kendi kanıt biçimine sahiptir. Karta tıklandığında o düzeyin alanlara dağılımı açılır.
Öne çıkan temalar
Kayıtların en çok toplandığı altı uygulama alanı ve her birinin taşıdığı okuma.
02Rapor özeti
Haritalamanın ortaya koyduğu üç bulgu ve altmış dört kaydın dağılımı.
Bu rapor, Avrupa yükseköğretiminde üretken yapay zekâ uygulamalarının üç eğitim düzeyi ve on iki uygulama alanı boyunca haritalanmasını ve karşılaştırmalı çözümlenmesini sunmaktadır. Çözümleme; eğilim, politika ve uygulamalara ilişkin üç turluk ortaklık raporlamasına ve bunlarla birlikte yayımlanan rehber belgeler ile çerçevelere dayanmaktadır. Altmış dört uygulama kaydedilmiş, her biri dayandığı kaynağın sayfasına ve orada yer alan cümleye bağlanmıştır.
Kayıtların dağılımı ilk bulguyu oluşturmaktadır. Belgelenmiş uygulama, kurumsal ve ulusal düzeylerde ve yönetişim alanında yoğunlaşmakta; bu ikisi kayıtların yaklaşık dörtte birini kapsamaktadır. Mikro düzey görece ince belgelenmiş olup altmış dört kaydın on ikisi tek bir dersin içinde yer almaktadır. Bu dengesizliğin, öğretim uygulamasının kendisinden çok kanıtın bir özelliği olduğu değerlendirilmektedir. Kaynak raporlar politika ve uygulama farkındalığını taramakta; tek bir dersin nasıl yeniden tasarlandığına ilişkin anlatımı ortaya çıkarabilecek soru ise yalnızca üçüncü turda yöneltilmiştir. Bu sorunun yöneltildiği yerde öğretim elemanları, materyal hazırlamayı ve öğrenme etkinliği tasarlamayı olağan iş olarak betimlemiştir.
İkinci bulgu, kaydedilen belgelerin bağlayıcılığına ilişkindir. Ulusal belgeler sayıca çok olmakla birlikte birkaç istisna dışında tavsiye niteliği taşımaktadır. Ortaklar bunu doğrudan belirtmekte, bir bildirim de sonucu açıkça çıkarmaktadır: eğitimde üretken yapay zekâya ilişkin standartlaşmış bir düzenleme bulunmamakta ve kurumsal politikaların sorumluluğu üniversitelerde kalmaktadır. Bağlayıcı olan belgeler kurumsal ve özgüldür. Bunlar arasında tez teslimi koşulu olarak imzalanan beyan formu, sınavlar sırasında kullanım yasağı, zorunlu olarak nitelenen iç öğrenme analitiği yönetmeliği ve yazarlığı bir modele reddeden dergi kuralı bulunmaktadır.
Üçüncü bulgu, gidiş yönüne ilişkindir. Üç tur boyunca okunduğunda kurumların devredilmiş takdirden yazılı çerçevelere, tek tek araçlardan portföylere ve ortak sağlamaya doğru ilerlediği görülmektedir. Bu hareket eşit değildir. İki tur boyunca değişiklik bildirmeyen kurumlar, aynı yıl içinde yapay zekâ kılavuzunun ikinci sürümünü ve eylem önerilerinin üçüncü sürümünü yayımlayan bir kurumla birlikte kaydedilmiş; personelin politika farkındalığı ile öğrencilerinki arasındaki açık daralmakta ancak kapanmamaktadır: iki anket yılı arasında en büyük artışı öğrenciler bildirmekte, kurumsal farkındalık ölçeğinde 1,38'den 2,46'ya çıkmakta ve buna karşın hâlâ bütün gruplar içinde en düşük farkındalığı bildirmektedir.
03Kapsam ve düzeyler
Çözümlemenin kapsamı, üç düzeyin tanımı ve mevcut malzemenin yanıtlayabildiği ile yanıtlayamadığı sorular.
Bu raporun ele aldığı görev, eğitim düzeyleri boyunca üretken yapay zekâ uygulamalarının haritalanması ve karşılaştırmalı çözümlenmesi olup çıktı, sentez raporunun eşlik ettiği küratörlü bir veri tabanı olarak tanımlanmıştır. Üç düzey bu tanımdan alınmıştır. Mikro düzey sınıfı ve öğrenme tasarımını, mezo düzey kurumsal yönetişimi, makro düzey ise ulusal politikayı kapsamaktadır.
Düzeyin atanması
Düzey, uygulamadan etkilenen kişiye göre değil, uygulamayı kuran kararın alındığı yere göre atanmaktadır. Bu nedenle araştırmacılara yönelik ulusal bir etik kılavuz, okuyucularının her biri bir kurum içinde çalışıyor olsa dahi makro düzeyde bir belge olarak kaydedilmektedir. Merkezî olarak sağlanmakla birlikte ders ders yapılandırılan bir ölçme aracı ise mikro düzeyde kaydedilmektedir; zira aracın öğrenciye ilettiği içerik, o dersten sorumlu öğretim elemanınca belirlenmektedir.
Tek bir kurumun farklı muhataplara yönelik eşli belgeler yayımladığı durumlarda ek bir kural uygulanmaktadır. Öğrencilere yönelik belge mikro, akademik personele yönelik belge ise mezo düzeyde kaydedilmektedir. Malzemede bu nitelikte iki çift bulunmakta ve her ikisinde de eşleştirme, kodlama işleminin bir yan ürünü değil belgeyi yayımlayan kurumun bilinçli bir kararı olarak görülmektedir.
Üç düzey: kararı kim verir, belge nasıl görünür, kanıt nedir
- Kararı kim verir
- Tek bir öğrenme karşılaşmasının içinde öğretim elemanı ve öğrenci
- Belge nasıl görünür
- Bir alışkanlık, bir görev yönergesi, tek bir ödev için yazılmış bir ölçüt
- Kanıt nasıl görünür
- Yapan kişinin beyanı; hiçbir yere dosyalanmaz
- Kararı kim verir
- Rektörlük, rektör yardımcılığı, bir kurul, bir dekanlık
- Belge nasıl görünür
- Politika, yönerge, form, lisans, eğitim programı
- Kanıt nasıl görünür
- Açılabilen, tarihlendirilebilen ve yıllar arasında karşılaştırılabilen bir belge
- Kararı kim verir
- Bakanlık, yükseköğretim otoritesi, kalite kuruluşu, yasama organı
- Belge nasıl görünür
- Strateji, etik kılavuz, düzenleme, destek kuralı, eylem planı
- Kanıt nasıl görünür
- Yayımlanmış bir belge; bağlayıcılığı ya belirtilmiş ya belirtilmemiştir
Şekil 1. Çizim, bu rapordaki her kaydın hangi kurala göre bir düzeye atandığını ortaya koymaktadır. Düzey, uygulamadan etkilenen kişiye göre değil uygulamayı kuran kararın alındığı yere göre belirlenmektedir. Buna göre araştırmacılara yönelik ulusal bir kılavuz makro düzeyde kalmakta, merkezî olarak sağlanmakla birlikte ders ders yapılandırılan bir araç ise mikro düzeye atanmaktadır. Üç bandın alttan yukarıya doğru okunması matrisin yoğunluğunu da açıklamaktadır; zira alttaki iki bant incelenip sayılabilen belgeler üzerinden işlerken üstteki bant yalnızca bir katılımcının bildirmesi durumunda var olan uygulamalar üzerinden işlemektedir.
Malzemenin yanıtlayabildiği sorular
Kaynak raporlar, dört paydaş grubunda farkındalığı, kullanım amacını, fırsatları ve güçlükleri ölçmek ve ortak kurumlar ile ülkelerin kendileri hakkında bildirdikleri politika ve uygulamaları kaydetmek üzere tasarlanmıştır. Bu nedenle neyin var olduğuna, kimin bundan haberdar olduğuna ve nasıl değerlendirildiğine ilişkin soruları yanıtlayabilmektedir.
Etkiye ilişkin soruları yanıtlamaya ise daha az elverişlidir. Sonuç kanıtı malzemenin tamamında seyrek olup ortaklar bir uygulamayı bildirdiklerinde genellikle değerlendirmesini değil varlığını bildirmektedir. Dolayısıyla etkililiğe ilişkin iddialar bu raporda yer almamakta; her uygulamanın karşısına kaydedilen olgunluk, ölçeklenebilirlik ve aktarılabilirlik kodlamaları da kaynakların bildirdiği ölçümler değil, belirtilen kanıttan türetilen çözümleme yargıları olarak sunulmaktadır.
Belgelere ilişkin bir özellik, malzemenin bütününde okunabilecek tutarlılıkta bildirilmekte ve üç düzeyi hacimden daha keskin biçimde ayırmaktadır: belgenin muhataplarını bağlayıp bağlamadığı.
Belgelerin bağlayıcılığı: tavsiyeden zorunluluğa
Şekil 2. Eksen üzerindeki konum, belgenin görünen önemine ilişkin bir değerlendirmeden değil kaynağın belge hakkında belirttiklerinden türetilmektedir. Bir ortak, rehberin tavsiye niteliğinde ya da bir yönetmeliğin zorunlu olduğunu kaydettiğinde konumu bu ifade belirlemekte; bağlayıcılığın belirtilmediği durumlarda belge ihtiyatlı biçimde yerleştirilmektedir. Soldan sağa okunduğunda eksen, bu raporda saptanan temel asimetriyi göstermektedir: sayıca çok olan belgeler tavsiye tarafında yer alırken bağlayıcı olan az sayıdaki belge kurumsal ve dar kapsamlıdır; tek ulusal istisna ise değerlendirilenleri değil değerlendirenleri bağlamaktadır.
04Yöntem ve kaynak izi
Kaynakların okunması, uygulamaların çıkarılıp kodlanması ve her iddianın bir alıntıya ve sayfaya bağlanmasında izlenen yol.
Kaynaklar
On üç belge tümüyle okunmuştur. Bunların onu, toplam 435 sayfa tutan yayımlanmış proje çıktısıdır; kalan üçü ise üçüncü tur raporunun çalışma taslağı ile iki yayımlanmış rehberdir. Ayrıca tek bir kaydın kaynağı olarak bir kurumun yayımladığı program tanıtımına başvurulmuştur. Asıl ağırlık, eğilim, politika ve uygulamalara ilişkin üç turluk ortaklık raporlamasındadır. Kalan belgeler, doğrulama amacıyla ve üç turun adlandırmadığı belgeleri saptamak üzere gözden geçirilmiştir.
Üç tur tasarım bakımından eşdeğer değildir. Birinci tur, anketleri dört paydaş grubunda gerçekleştirilen 140 yarı yapılandırılmış görüşmeyle birleştirmiştir. İkinci tur görüşmelerden vazgeçerek daha geniş bir anketi tercih etmiş ve birinci turla zamansal karşılaştırma getirmiştir. Üçüncü tur ise on bir ortak üniversitede yalnızca anketle sürdürülmüştür. Örneklem büyüklükleri turlar arasında belirgin biçimde farklılaşmakta olup ikinci rapor kendi örneklemini kolayda örneklem olarak nitelemektedir. Bu nedenle turlar arası karşılaştırmalar bu raporda değişimin ölçümü olarak değil yön göstergesi olarak ele alınmaktadır.
Üç tur boyunca paydaş grubuna göre katılımcılar
Şekil 3. Üç tur büyüklük ve bileşim bakımından belirgin biçimde farklılaşmaktadır; turlar arası karşılaştırmaların bu raporda değişimin ölçümü olarak değil yön göstergesi olarak ele alınmasının nedeni budur. Birinci ve üçüncü turda öğrenciler baskın durumdayken ikinci tur bütün gruplarda önemli ölçüde daha küçüktür ve ikinci rapor kendi örneklemini kolayda örneklem olarak nitelemektedir. Bu nedenle bir turdaki değeri başka bir turdaki değerle karşılaştıran her okumanın söz konusu farkı dikkate alması gerekmektedir.
Çıkarım
Bir kaynağın, belirlenebilir bir aktöre atfedilebilen özgül bir belge, araç, program ya da kural adlandırdığı yerde uygulama kaydı açılmıştır. Niyet beyanları, genel tutumlar ve adı konulmuş bir belgeye dayanmayan artan kullanım bildirimleri uygulama olarak kaydedilmemiş, ancak bu malzeme matris hücrelerinin okumalarını beslemiştir.
Bir kaynak uygulamadan sorumlu kurumu adlandırmadığında kurum atfı yapılmamıştır. Veri tabanındaki bir kayıt, bağlamdan çıkarımda bulunmak yerine kaynağın kurumu belirtmediğine ilişkin açık bir not taşımaktadır.
Kodlama
Her uygulama, görevin tanımladığı eksenlerde kodlanmıştır: düzey, alan, sunum modeli, bağlam, olgunluk, ölçeklenebilirlik ve aktarılabilirlik. Sunum modeli yalnızca kaynağın desteklediği yerde kaydedilmiş, kurumun niteliğinden çıkarımla tamamlanmak yerine kayıtların çoğunda boş bırakılmıştır.
Olgunluk, ölçeklenebilirlik ve aktarılabilirlik, her biri kaynağın bildirdiğiyle sınırlanmış çözümleme yargılarıdır. Bir kurum bir ortamı deneysel, bir politikayı ise ertesi yıl beklenen olarak tanımlıyorsa kodlama bu tanımı aşmamaktadır.
Kaynak izi
Her uygulama kaydı en az bir dayanak taşımaktadır; dayanak, kaynaktan alınan birebir alıntıdan, alıntının yer aldığı sayfadan ve bu alıntının kurulan iddiayı hangi gerekçeyle desteklediğine ilişkin ifadeden oluşmaktadır. Dayanaklar makine yoluyla doğrulanmaktadır: alıntı kaynak belgenin kendisinde aranmakta ve kaydedilen sayfa, aramanın alıntıyı bulduğu sayfa olmaktadır. Alıntısı bulunamayan bir dayanak doğrulanmamış olarak işaretlenmekte ve kaynak izi sayfasında bu şekilde sayılmaktadır. Sayfa numaraları, okuyucunun belgeyi doğrudan o sayfadan açabilmesi için kaynak dosyanın ilk sayfasından itibaren sayılan fiziksel sayfaya karşılık gelmektedir.
Matris hücrelerinin okumaları, altlarında kaydedilen uygulamaların sentezi olup bu uygulamaların dayanaklarıyla desteklenmektedir. Bir hücre okuması yokluğa ilişkin bir iddia taşıdığında, bu iddia veri tabanının kendisi üzerinden denetlenebilmektedir.
05Uygulama Matrisi
Satırlar uygulama alanlarını, sütunlar uygulamanın hayata geçtiği düzeyi gösterir: mikro sınıf ve öğrenme tasarımı, mezo kurumsal yönetişim, makro ulusal politika. Her hücre o kesişimde belgelenen uygulama sayısını verir ve tıklanınca ilgili kayıtları açar.
Tablo 1. Satırlar uygulama alanlarını, sütunlar uygulamanın hayata geçtiği düzeyi verir. Hücreye tıklandığında o kesişimde kimin, nerede ve nasıl uyguladığı bir pencerede açılır; sayfadan ayrılmak gerekmez. Sayı yoğunluğu gösterir, bulgunun kendisini değil.
Ülkeye göre matris
Satırlar kayıtların geldiği ülkeler, sütunlar düzeylerdir. Sıralama alfabetik değil yoğunluğa göredir: bir ülkenin hangi düzeyde çalıştığını görmek, kaç kaydı olduğunu görmekten daha çok şey söyler.
| Ülke | MikroSınıf ve öğrenme tasarımı | MezoKurumsal yönetişim | MakroUlusal politika | Toplam |
|---|---|---|---|---|
| Türkiye | 1 | 5 | 6 | 12 |
| Multiple countries | 9 | 1 | — | 10 |
| Spain | — | 6 | 3 | 9 |
| Finland | — | 5 | 2 | 7 |
| Germany | 1 | 4 | 2 | 7 |
| United Kingdom | — | 3 | 3 | 6 |
| Switzerland | 1 | 2 | 1 | 4 |
| Cyprus | — | 2 | 1 | 3 |
| European Union | — | — | 2 | 2 |
| Greece | — | — | 1 | 1 |
| Italy | — | — | 1 | 1 |
| Netherlands | — | 1 | — | 1 |
| Not stated in the source | — | 1 | — | 1 |
Tablo 2. Bir kaydın ülkesi, uygulamanın gerçekleştiği yerdir; kaydı bildiren ortağın ülkesi değil. Kaynağın ülkeyi belirtmediği kayıtlar tabloya girmez.
Kuruma göre matris
Satırlar uygulamayı yürüten kurum ve aktörlerdir. Bir kurumun birden çok düzeyde görünmesi, aynı teknolojiye farklı muhataplarla seslendiğini gösterir; tek düzeyde görünmesi ise uygulamanın henüz o katmanda kaldığını.
| Kurum | MikroSınıf ve öğrenme tasarımı | MezoKurumsal yönetişim | MakroUlusal politika | Toplam |
|---|---|---|---|---|
| University of Jyväskylä | — | 5 | — | 5 |
| FernUniversität in Hagen | 1 | 4 | — | 5 |
| Universitat Oberta de Catalunya | — | 4 | — | 4 |
| Anadolu University | — | 3 | — | 3 |
| The Open University | — | 3 | — | 3 |
| Anadolu University, Open Education Faculty | 1 | 2 | — | 3 |
| UniDistance Suisse | 1 | 2 | — | 3 |
| European Union | — | — | 2 | 2 |
| Open University of Cyprus | — | 2 | — | 2 |
| Universidad Nacional de Educación a Distancia | — | 2 | — | 2 |
| ADMIT partnership (EADTU) | — | — | 1 | 1 |
| Conference of Spanish Rectors (CRUE) | — | — | 1 | 1 |
| Council of Higher Education (YÖK) | — | — | 1 | 1 |
| Council of Higher Education and Presidency of Defence Industries | — | — | 1 | 1 |
| Digitale Hochschule NRW | — | — | 1 | 1 |
| Federal Ministry for Research, Technology and Space | — | — | 1 | 1 |
| Finnish National Agency for Education and Ministry of Education and Culture | — | — | 1 | 1 |
| Government of Cyprus | — | — | 1 | 1 |
| Government of Greece | — | — | 1 | 1 |
| Government of Spain | — | — | 1 | 1 |
| Government of the United Kingdom | — | — | 1 | 1 |
| Italian ministries | — | — | 1 | 1 |
| Measuring, Selection and Placement Centre (ÖSYM) | — | — | 1 | 1 |
| Ministry of Interior | — | — | 1 | 1 |
| Open Universiteit | — | 1 | — | 1 |
| Quality Assurance Agency for Higher Education | — | — | 1 | 1 |
| Swiss Confederation and State Secretariat for Education, Research and Innovation | — | — | 1 | 1 |
| Turkish national authorities | — | — | 1 | 1 |
| UK Research and Innovation | — | — | 1 | 1 |
Tablo 3. Kaynağın kurumu adlandırmadığı kayıtlar tabloda yer almaz; atıf yapılmamış bir kaydı kuruma bağlamak, kaynağın söylemediğini söylemek olurdu.
06Mikro · Sınıf ve öğrenme tasarımı
Öğretim elemanı ve öğrencinin doğrudan öğrenme durumunda hayata geçirdiği uygulamalar: ders tasarımı, sınıf içi etkinlik, materyal, geri bildirim ve bireysel ölçme kararları.
Bu düzeyde 12 kayıt belgelenmiştir ve bunlar 6 alana dağılmaktadır. Ağırlık Yapay Zekâ Okuryazarlığı ve Mesleki Gelişim ve Öğretim Uygulaması alanlarındadır.
07Mezo · Kurumsal yönetişim
Fakülte, bölüm ya da kurum düzeyinde kurulan uygulamalar: strateji, yönerge, destek yapıları, personel gelişimi, tedarik ve kalite güvencesi.
Bu düzeyde 30 kayıt belgelenmiştir ve bunlar 9 alana dağılmaktadır. Ağırlık Yönetişim, Strateji ve Politika ve Ölçme ve Akademik Dürüstlük alanlarındadır.
08Makro · Ulusal politika
Ulusal ve uluslarüstü aktörlerin belirlediği uygulamalar: mevzuat, bakanlık rehberleri, destek araçları, sektör çapında çerçeveler ve akreditasyon koşulları.
Bu düzeyde 22 kayıt belgelenmiştir ve bunlar 8 alana dağılmaktadır. Ağırlık Yönetişim, Strateji ve Politika ve Müfredat ve Öğrenme Tasarımı alanlarındadır.
09Beliren uygulamalar
Önceki bir turda bulunmayıp sonrakinde görülen uygulamalar ile belgelenmiş kayıtların dağılımı.
Beliren uygulama, burada, önceki bir raporlama turunda bulunmayıp sonraki bir turda görülen uygulama olarak tanımlanmaktadır. Üç turun sırayla okunması bu nitelikteki birkaç uygulamayı görünür kılmaktadır.
Kayıtların dağılımı
Veri tabanında altmış dört uygulama kayıtlıdır. Yalnızca yönetişim alanı bunların on yedisini kapsamakta olup bu kayıtlar kurumsal ve ulusal düzeyler arasında dağılmaktadır. Yetkinlik geliştirme dokuz kayıtla bunu izlemekte, ölçme ile müfredat ise yedişer kayıt taşımaktadır. Düzeylere göre bakıldığında otuz kayıt kurumsal düzeyde, yirmi iki kayıt ulusal düzeyde, on iki kayıt ise tek bir dersin içinde yer almaktadır.
Bu dağılım, alanın durumu kadar aracın tasarımını da yansıtmaktadır. Hangi politikaların var olduğunu soran bir anket politikaları saptamaktadır. Bir öğretim elemanı kendiliğinden anlatmadıkça gözden geçirilmiş bir dersi saptayamamakta; böyle bir anlatımı ortaya çıkarabilecek soru ise yalnızca üçüncü turda yöneltilmiş, bu turda hangi kuralların geçerli olduğu değil araçların kullanılma biçiminde neyin değiştiği sorulmuştur. Elde edilen yanıtlar, müfredat satırının mikro düzeyde okunabilmesinin nedenidir ve bu yanıtlar, o düzeyin üstünde kaydedilen belgelerden bir tur sonra elde edilmiştir. Bu nedenle mikro düzeyin az nüfuslu değil az belgelenmiş olduğu değerlendirilmekte; burada kaydedilen sayı, uygulamanın görülme sıklığı kadar sorunun sorulma sıklığını da yansıtmaktadır.
Paydaş grubuna göre kurumsal politika farkındalığı, 2024 ve 2025
Şekil 4. Değerler, ikinci tur raporunun her iki anket yılı için bildirdiği ortalamalar olup daha yüksek bir değerin kurumsal politikaya ilişkin daha yüksek farkındalığı gösterdiği bir ölçek üzerinde ölçülmüştür. Dört grubun üçü yıllar arasında yükselmekte ve en büyük yükseliş 1,38'den 2,46'ya çıkan öğrencilerde görülmekte; buna karşılık bilgi işlem ve destek personelinin bildirdiği farkındalık 3,43'ten 3,33'e hafifçe gerilemektedir. Bu küçük gerileme sıralamanın üst ucunu değiştirmekte; 2024'te en yüksek farkındalığı destek personeli bildirirken 2025'te idari personel bildirmektedir. Alt uçta ise konum değişmemekte, öğrenciler her iki yılda da en düşük farkındalığı bildirmekte ve diğer bütün grupların altında kalmaktadır. Dolayısıyla önem taşıyan fark bir ilgi farkı değil bir dağılım farkıdır; zira bu politikalarla yönetilenler, politikaların varlığından haberdar olma olasılığı en düşük olan gruptur.
Kurumsal ve ulusal politika farkındalığının karşılaştırması, 2025
Şekil 5. İki ölçümün yan yana konulması, kurumsal farkındalıktan ulusal farkındalığa doğru görülen düşüşün istisnasız bütün gruplar için geçerli olduğunu ortaya koymaktadır. Düşüş, zaten en düşük kurumsal farkındalığı bildiren ve dolayısıyla yitirecek en az şeyi bulunan öğrencilerde en küçük, bildirdiği farkındalık aynı ölçek üzerinde 1,30 puan gerileyen öğretim elemanlarında ise en büyüktür. Örüntü, kaynak raporların bütününde ileri sürülen ve ulusal çerçevelerin var olmakla birlikte yükseköğretimin fiilen karşılaştığı sorulara ulaşmadığını belirten okumayı desteklemektedir. Bir politikadan haberdar olmak ona uymakla eş değer olmadığından şekil, etkinin değil görünürlüğün ölçüsü olarak okunmalıdır.
Turlar arasında beliren uygulamalar
Burada ilgili olan anlamda yeni sayılabilecek birkaç uygulama bulunmaktadır. Bir üniversitede ticari bir modele kurum genelinde erişim, öğretim ve idari personelin tamamına açılmış ve bu durum, yalıtılmış kullanımdan kurum genelinde bütünleşmeye geçiş olarak tanımlanmıştır. Bölgesel bir portal, bir federal eyaletteki her üniversiteye üretken yapay zekâ uygulamaları sunmaya başlamış ve personel ile öğrencilere aynı koşullarla açılmıştır.
Ölçme, ilke beyanlarından belgelere doğru hareket etmiştir. Bir kurum kullanımı sınavlar sırasında yasaklamakta, şeffaflığın sağlanması koşuluyla ödev hazırlığında serbest bırakmaktadır. Bir diğeri tez teslimine imzalı bir beyan bağlamış ve formu zorunlu belge hâline getirmiştir.
Müfredat da hareket etmiştir. Bir açıköğretim fakültesi, öğrenme çıktıları konuyu var olan bir programa eklemek yerine büyük dil modelleri ve üretken yapay zekâ uygulamaları çevresinde yazılmış iki yıllık Yapay Zekâ Destekli Kodlama ön lisans programı sunmaktadır. Aynı dönemde yetkinlik geliştirme de müfredatın içine girmiştir: eleştirel yapay zekâ okuryazarlığı modülü 2025 güzünden itibaren öğrencilere sunulmuş, bu da katılımı çalışmanın isteğe bağlı bir eki değil parçası hâline getirmiştir. Biri öğrencilere biri akademisyenlere yönelik olmak üzere, yalnızca onaylanmayı değil uygulanmayı öngören kurallar içeren bir çift yayımlanmış rehber de ortaya çıkmıştır.
Yönetişim, devretmeden yazılı düzenlemeye doğru hareket etmiştir. Kararı daha önce tek tek öğretim elemanlarına bırakmış olan bir üniversite, eğitim, idare ve destek hizmetlerini kapsayan bir iç çerçeve yayımlamıştır. Bir diğeri, kurum çapındaki politikası ertesi yıl beklenen bir çalışma grubu kurmuştur.
Tavsiye niteliğindeki ulusal rehber kurumsal yükümlülüğe nasıl dönüşür
- 1Ulusal bir belge yayımlanır
Bir otorite etik kılavuz, strateji ya da öneri çıkarmaktadır. Ortaklar bu belgelerin bağlayıcılığını tavsiye olarak bildirir; biri de eğitimde üretken yapay zekâya özgü standartlaşmış bir düzenlemenin bulunmadığını ekler.
Bilimsel araştırma ve yayında üretken yapay zekâ etik kılavuzu
- 2Kurum bir işlem yapar
Bir fakülte kılavuzunu günceller, bir form ekler, sınavlar için kural koyar ya da bir yönetmelik yazar. İşlem dar, tarihli ve atfedilebilirdir; rehberi koşula çeviren de odur.
Tez yazım kılavuzu güncellenir ve bir beyan formu eklenir
- 3Yükümlülük kişiye ulaşır
Öğrenci imzalar, öğretim elemanı bir sınır uygular, yazar yazarlığı bir modele atfedemez. Bu noktada belge artık tavsiye değildir: yanında bir imza, bir süre ya da bir ret vardır.
Form teslim için zorunlu belgedir
Şekil 6. Sıralama, matrisin ortaya çıkardığı ancak kendisinin gösteremediği bir soruyu ele almaktadır: ulusal belgelerin neredeyse tamamı tavsiye niteliğindeyse, bunlardan herhangi birini bir öğrenci ya da personel bakımından bağlayıcı kılan nedir. Dönüşüm kurumsal bir işlemle gerçekleşmekte olup bu işlem genellikle stratejik değil küçük ölçekli ve usule ilişkindir. Bir ülke malzemede ilk aşamada iki kez görünmekte, bir kez yükseköğretim politikası bir kez kamu yönetimi üzerinden yer almakta; bir kurum ikinci aşamayı gerçekleştirmedikçe bu yolların hiçbiri bağlayıcı olmamaktadır.
Belirmeyen uygulamalar
Bir yokluk kapanmış, bir yokluk kapanmamıştır. Öğretim elemanları artık materyal hazırlamayı ve öğrenme etkinliği tasarlamayı olağan iş olarak betimlemektedir; ilk iki turda elde edilemeyen anlatım budur ve müfredat satırı bunun sonucunda ilk kez tek ders düzeyinde okunabilmektedir.
Hakkaniyet ise hareket etmemiştir. Bir kayıt hakkaniyeti not düşülecek bir kaygı olarak değil bir tasarım koşulu olarak ele almakta; ulusal düzeyde bu malzemenin herhangi bir yerinde adlandırılan tek tedbir ise bir fırsat eşitliği programının ya da erişim desteği programının bulunmasına ilişkin, uygulaması tek tek üniversitelere bırakılmış bir öneri olarak kalmaktadır. Öğrenciler eşit olmayan erişimi ve ücretli araçların maliyetini her turda dile getirmekte; burada kaydedilen kurumsal karşılık ise bir hakkaniyet politikası değil bir lisanslama kararı olmaktadır. Eğitim açığı da aynı örüntüyü göstermektedir: öğrenciler örgün sağlamaya personele göre daha az eriştiklerini bildirmekte, bunun yerine açık video ve sosyal medya üzerinden öğrenmekte ve bu fark iki anket yılı arasında daralmamıştır.
10Modeller
Belgelenmiş uygulamanın aldığı yinelenen biçimler; kayıtların kapsamadığı ortamlarda tanınabilmeleri için betimlenmiştir.
Farklı ülkelerde kaydedilen birkaç uygulama aynı biçimi almaktadır. Bu biçimin betimlenmesi, söz konusu biçimi kayıtların kapsamadığı ortamlarda da tanınabilir kılmaktadır.
Eşli belge
Bir kurum aynı konuda iki belge yayımlamakta, bunlardan biri öğrencilere diğeri personele yöneltilmektedir. Bu eşleştirme malzemede iki kez görülmektedir: yayımlanmış bir öğrenci rehberinin yanında akademisyenlere yönelik yayımlanmış bir rehber ve öğrenciler için pilot olarak yürütülen bir dijital asistanın yanında modüllerini yazan personel için pilot olarak yürütülen bir yazım asistanı.
Model, her belgenin hangi düzeyde işlediğini sabitlediği için önem taşımaktadır. Öğrenciye yönelik belge öğrenme durumunun içinde, personele yönelik belge ise onu çevreleyen yapılar üzerinde işlemektedir. Bu modeli benimseyen bir kurum aynı teknolojiye iki kez seslenmekte ve düzeyi hedeflenen muhatap belirlemektedir.
Beyanın koşula dönüştürülmesi
Kullanım beyanı, var olan bir teslim sürecine iliştirilmekte ve zorunlu hâle getirilmektedir. Belge küçük ölçekli ve usule ilişkindir. Altyapı, lisans ya da kurul gerektirmemekte; tavsiye niteliğindeki ulusal rehberi tek tek öğrenciye ulaşan bir yükümlülüğe dönüştürmektedir.
Sınırın ölçme anında çizilmesi
Bir kurum, belirli bir aracı serbest bırakmak ya da yasaklamak yerine sınırı ölçme anında çizmektedir. Kullanım sınavlar sırasında yasaklanmakta, şeffaflığın sağlandığı durumlarda ödev hazırlığında serbest bırakılmaktadır. Model, öğrenme sorusunu öğrenmeyi gösterme sorusundan ayırmakta ve hiçbir aracı adlandırmadığı için araç değişiklikleri boyunca uygulanabilir kalmaktadır.
Deney alanı, birim, lisans
Kurumsal kapasite üç aşamada birikmektedir. Araçların denenebilmesi için bir deney ortamı açılmakta, ardından işi yürütecek bir birim ya da kurul oluşturulmakta, daha sonra erişim bir lisans veya ortak portal aracılığıyla daha geniş bir gruba açılmaktadır. Birkaç üniversitenin kayıtları bu sıralamanın farklı noktalarında yer almakta olup birlikte okunduklarında tek bir karar değil bir sıralama görünür olmaktadır.
Sistem düzeyinde ortak sağlama
Tedarik, erişim ve maliyet, tek bir kurum için yinelenerek değil çok sayıda kurum için bir kez çözülmektedir. Bölgesel bir portal ile ulusal bir pilot bu biçimi almaktadır. Model, bağımsız olarak pazarlık edemeyecek kurumlara ulaşmakta ve hakkaniyet sorusunu öğrencinin neyi karşılayabildiğinden sistemin neyi lisansladığına taşımaktadır.
Ara düzenleme olarak devredilmiş takdir
Politika hazırlanırken her öğretim elemanı, aracın kendi dersinde hangi ölçüde kullanılabileceğini belirlemektedir. Model, politika boşluğu süresince öğretimin sürdürülmesine olanak vermektedir. Bunun bedeli, öğrencilerin derse göre değişen kurallarla karşılaşmasıdır; malzeme, bir çerçeve yayımlandıktan sonra bu düzenlemeden çıkan en az bir kurumu kaydetmektedir.
Sürdürülen çalışma alanı
Materyaller, bir kez yayımlanıp belirli aralıklarla gözden geçirilmek yerine personel için yayımlanmakta ve yeni materyal ortaya çıktıkça güncel tutulmaktadır. Model, sabit rehberin karşılayamadığı bir güçlüğe karşılık vermektedir; zira araçlar, belgelerin onaylanabildiğinden daha hızlı değişmektedir.
11Ölçeklenebilir yenilikler
Öğrenci, ders ya da kurum sayısı arttıkça işlemeyi sürdüren uygulamalar.
Ölçeklenebilirlik burada tek bir soru olarak ele alınmaktadır: öğrenci, ders ya da kurum sayısı ikiye katlandığında uygulama, arkasındaki emek de buna karşılık gelecek biçimde ikiye katlanmadan işlemeyi sürdürmekte midir.
Yok denecek maliyetle ölçeklenen uygulamalar
Kural ölçeklenmektedir. Teslime iliştirilmiş bir beyan formu, onu ister on öğrenci ister on bin öğrenci imzalasın aynı maliyeti taşımaktadır. Sınavlar sırasında uygulanan bir yasak bütün sınavları eşzamanlı olarak yönetmektedir. Yazarlığı bir modele reddeden dergi kuralı, o dergiye yapılan her başvuruyu kapsamaktadır. Yayımlanmış bir rehber bir kez yazılmakta ve kendisine ulaşan herkesçe okunmaktadır.
Veri tabanında ölçeklenebilirlik bakımından en yüksek kodlanan uygulamalar bunlardır ve ortak bir özellik taşımaktadır: hiçbiri her bir vaka için bir kişinin işlem yapmasını gerektirmemektedir.
Altyapıyla ölçeklenen uygulamalar
Ortak portal, baştan çok sayıda kurum için kurulduğundan tasarımı gereği ölçeklenmektedir. Bütün personele açılan bir lisans, lisansın büyüklüğü ölçüsünde ölçeklenmektedir. Öğrenme yönetim sistemi üzerinden sunulan bir kurs, sistemi hâlihazırda kullanan herkese ulaşmaktadır.
Bu durumlarda maliyet marjinal değil sabittir. Portalın finanse edilmesi, lisansın pazarlık edilmesi ve kursun sürdürülmesi gerekmektedir. Bu uygulamaların, kendilerini taşıyacak bir finansman yapısının bulunduğu yerlerde görülmesinin ve malzemede kurumsal düzeyden daha sık biçimde sistem düzeyinde kaydedilmesinin nedeni budur.
Kendiliğinden ölçeklenmeyen uygulamalar
Bazı uygulamalar yalnızca kendilerini yürüten kişilerin zamanıyla ölçeklenmektedir. Her görev için yapılandırılan biçimlendirici geri bildirim, öğretim elemanlarının ders ders ölçüt yazmasına bağlıdır; araç kaç öğrenciye olursa olsun hizmet vermekte, ancak ölçütler kendiliğinden üretilmemektedir. Öğrenciye yönelik sistemlerden oluşan bir portföy, arkasındaki veriye, platforma ve proje ekibine bağlıdır. Her çıktının öğrenciye ulaşmadan önce denetlenmesi uygulaması ise denetimi yapan kişiye bağlıdır.
Bunlar daha az değerli uygulamalar değildir. Öğrenmeye en yakın konumdaki uygulamalardır ve malzeme, bir uygulama öğrenme durumuna ne kadar yakınsa ek personel zamanı olmadan o kadar güç ölçeklendiğini göstermektedir.
Görev bakımından sonuçları
Bu nedenle kurumlar arası karşılaştırmanın, uygulamanın yanı sıra onu olanaklı kılan koşulu da dikkate alması gerekmektedir. Biçimlendirici geri bildirimin mevcut olduğunu bildiren bir kayıt, ölçütleri kimin yazdığını da bildirmedikçe sınırlı bilgi taşımaktadır. Veri tabanı bu koşulu her kaydın yanında saklamakta; ölçeklenebilirlik kodlamasının tek başına değil kanıtla birlikte sunulmasının nedeni de bu olmaktadır.
12Aktarılabilirlik ve koşulları
Başka bir kuruma ya da sisteme aktarılabilen uygulamalar, aktarımın koşulları ve ortaklık genelinde karşılaştırmanın güvenilirliğini yitirdiği noktalar.
Aktarılabilen uygulamalar
En kolay aktarılan uygulamalar ortak bir özellik taşımakta, bir sistemi değil bir işlemi belirlemektedir. Teslim sırasında imzalanan beyan formu, sınavda çizilen sınır, yazarlığı bir modele reddeden kural, içeriğin iki kaynaktan doğrulanması koşulu ve hakem değerlendirmesinde üretken araç yasağı bunlara örnek gösterilebilir. Bunların her biri, hiçbir altyapıya sahip olmayan ve hiçbir araç lisanslamayan bir kurumca benimsenebilmekte; aktarılabilirlik bakımından yüksek kodlanmalarının gerekçesi de bu olmaktadır.
Başka bir kuruma ne aktarılır, ne aktarılmaz
Kullanılan aracı ve alınan desteği bildiren, teslim koşulu olarak imzalanan form.
Öğrenciden zaten belge toplayan bir teslim süreci.
Sınavlarda yasak, şeffaflık sağlandığında hazırlıkta serbest kullanım.
Hazırlığı sınavın kendisinden ayıran bir ölçme yönergesi.
Tanım, sayı ve kaynakçanın en az iki güvenilir kaynaktan denetlenmesini isteyen kural.
Öğrencinin uyabileceği kadar özgül ders yönergeleri.
Öğretim elemanının her görev için yazdığı ölçütlere göre yazılı çalışmaya anında geri bildirim.
O ölçütleri ders ders yazacak zamanı ve yetkisi olan öğretim elemanları.
Bir eyaletteki her üniversiteye üretken yapay zekâ uygulamalarının merkezî sağlanması.
Çok kurum adına bir kez tedarik yapabilen bir finansman yapısı.
Tek bir proje altında toplanan erken uyarı sistemleri, destekli geri bildirim ve konuşma ajanları.
Onu taşıyan veri, platform ve proje ekibi.
Şekil 7. Bu malzemede aktarılabilirlik tek bir ayrımı izlemektedir: bir uygulamanın bir işlemi mi belirlediği yoksa bir sisteme mi dayandığı. Bir işlem, hiçbir altyapıya sahip olmayan bir kurumca benimsenebilmektedir; beyan kurallarının, sınav sınırlarının ve doğrulama koşullarının yüksek kodlanmasının nedeni budur. Bir sistem ise kendisini olanaklı kılan koşulları da beraberinde taşımakta ve bu koşullar uygulamayı betimleyen raporda çoğu kez görünür olmamaktadır. Bu nedenle sağdaki sütun koşulu uygulamanın yanında kaydetmektedir; zira koşulundan koparılmış bir uygulama, hiçbir zaman amaçlanmamış bir öneri gibi okunacaktır.
En güç aktarılan uygulamalar ise yerel düzenlemelerle ayakta tutulanlardır. Erken uyarı sistemlerini, destekli geri bildirimi ve konuşma ajanlarını birleştiren bir portföy, kendisini taşıyan veriye, platforma ve projeye bağlıdır. Bölgesel bir portal, ortak sağlamayı finanse edebilen federal bir yapıya bağlıdır. Bir uygulama alanını yüksek lisans ve doktora tezlerine yönlendiren ulusal bir program ise üniversiteler ile bir sanayi kurumunu bir araya getirebilen bir otoriteye bağlıdır.
Uygulamayla birlikte taşınan koşul
Kendisini olanaklı kılan koşullardan koparılmış bir uygulama öneri olarak okunamaz. Bu malzemedeki en açık örnek, öğretim elemanının söz konusu görev için belirlediği ölçütlere göre anında biçimlendirici geri bildirim veren ölçme aracıdır. Araç kolaylıkla aktarılmakta; uygulama ise ancak öğretim elemanlarının bu ölçütleri ders ders yazacak zamana ve yetkiye sahip olduğu yerde aktarılmaktadır. Bu koşul belirtilmeksizin bildirildiğinde aynı kayıt, otomatik geri bildirimin benimsenmeye hazır olduğunu ima edecektir; oysa kaynağın betimlediği durum bu değildir.
Aynı husus rehber belgeler için de geçerlidir. Kuralları işletilebilir nitelikte olan bir öğrenci rehberi, kendisi de uyulabilecek ölçüde özgül olan bir ders yönergesine dayanmaktadır. Ders yönergelerinin suskun olduğu yerde, onlara uymayı öngören kuralın konusu kalmamaktadır.
Karşılaştırmanın sınırları
Ortaklık genelinde karşılaştırmayı sınırlayan üç engel bulunmaktadır. Birincisi, raporların da belirttiği üzere, ortakların kendileri hakkında bildirimde bulunmasıdır. Bir ortak, bildirimi dolduran temsilci listelemediği için kaydedilmemiş belgelere sahip olabilir. İkincisi, turların tasarım ve örneklem bakımından farklılaşmasıdır; turlar arasında gözlenen bir değişim, neyin değiştiğini değil kimin yanıtladığını yansıtabilir. Üçüncüsü, bağlayıcılığın eşit olmayan biçimde bildirilmesidir. Bazı ortaklar bir belgenin bağlayıcı olup olmadığını belirtmekte, bazıları belirtmemekte; böyle bir belirlemenin bulunmadığı yerde belge ihtiyatlı kodlanmaktadır.
Bu sınırlar, kayıtların tek tek kendisinden çok matrisin yoğunluk okumalarını ilgilendirmektedir. Boş bir hücre, bu kaynaklarda o kesişimde belgelenmiş bir uygulamaya rastlanmadığını göstermekte olup Avrupa yükseköğretiminin bütününe ilişkin bir iddia olarak değil bu çerçevede okunmalıdır.
13Sonuç
Haritalamanın ortaya koyduğu bulgular ve bir sonraki kanıt turunun yapması gereken eklemeler.
Haritalama üç bulgu ortaya koymaktadır. Bu ortaklık içinde belgelenmiş uygulama, yönetişim alanında ve kurumsal ile ulusal düzeylerde yoğunlaşmakta; tek dersin içindeki uygulama ise görece kayıt dışı kalmaktadır. Ulusal belgeler sayıca çok olmakla birlikte bir açık istisna dışında tavsiye niteliği taşımakta; bu durum işleyen kural koymayı kurumlara, kurumların içinde ise yer yer tek tek öğretim elemanlarına kaydırmaktadır. Üç tur boyunca görünen hareket, devredilmiş takdirden yazılı çerçevelere ve tek tek araçlardan ortak sağlamaya doğru ilerlemekte; bu ilerleme eşit olmayan biçimde gerçekleşmekte ve personelin politika farkındalığı ile öğrencilerinki arasındaki açığı kapatmamaktadır; söz konusu açık iki anket yılı arasında daralmakta, ancak öğrenciler en az haberdar grup olmayı sürdürmektedir.
Kanıt tabanından beklenen eklemeler göründüğünden daha dardır. Kurumlara neye sahip olduklarını sormanın araçları hâlihazırda mevcuttur. Eksik olan, bir öğretim elemanına bir derste neyin değiştiğini soran bir sorudur. Üçüncü tur bu saptamayı kısmen desteklemektedir: katılımcılara kullanımlarının bir önceki yıla göre nasıl değiştiği sorulduğunda öğretim elemanları materyal hazırlamaya ve öğrenme etkinliği tasarlamaya ilişkin anlatımlar vermiş; müfredat satırının mikro düzeyde okunabilmesinin nedeni de bu anlatımlar olmuştur. Öğretim elemanlarına yöneltilecek, bir derste ya da bir ölçme aracında yapılan belirli bir değişikliğe ilişkin tek bir açık uçlu soru, en ince kalan düzeyi doldurabilecek ve bunu izlenim olarak hatırlanan değil ders belgeleriyle denetlenebilen anlatımlarla yapacaktır.
İkinci ekleme etkiye ilişkindir. Bu veri tabanındaki hemen her uygulama, değerlendirilmiş olarak değil var olan olarak bildirilmiştir. Bir kurumun pilot yürüttüğü durumlarda pilotun bulguları ender olarak aktarılmakta; bir aracın iki tur boyunca kullanımda kaldığı durumlarda ise kayda kullanıma ilişkin herhangi bir ölçüm eşlik etmemektedir. Benimseme sonrasında neyin gözlendiğini kaydeden bir alan, bu türden bir haritalamanın destekleyebileceği çıkarımı değiştirecek; onu var olanın betimlenmesinden ayakta kalanın karşılaştırılmasına taşıyacaktır.
14Uygulama Veri Tabanı
Görev 2.2'nin küratörlü kayıtları. Anlatı görünümü kayıtları düzey ve alan altında okur; veri tabanı görünümü aynı kayıtları süzme, sıralama ve indirme için açar.
Mikro
Sınıf ve öğrenme tasarımı12 uygulamaBir öğretim elemanı, modele bir ses atadığını, farklı uzmanlık alanlarında uzmanlaşmış birkaç ajan oluşturduğunu ve kendi öğretim üslubunu yansıtan modelleri seçtiğini bildirmektedir. Araç geldiği biçimiyle benimsenmemekte, yapılandırılmakta; yapılandırma ise teknik değil pedagojik bir tercihi ifade etmektedir.
Öğretim elemanları, her yapay zekâ çıktısını kullanmadan önce akademik doğruluk, pedagojik uyum ve etik standartlar bakımından denetlediklerini anlatmakta ve aracı yazar değil fikirleri işlemek için bir ortak olarak tanımlamaktadır. Üçüncü tura egemen olan çerçeve ikame değil güçlendirmedir ve kullanım amacından bağımsız olarak yinelenmektedir.
Öğrenciler aracı, ödevin kendileri için yapılması amacıyla değil; yön almak, anlamadıkları bölümlerde yardım almak ve zaten yaptıkları çalışmanın güçlü ve zayıf yanlarını belirlemek için kullandıklarını anlatmaktadır. Uygulama öğrenme durumunun içinde konumlanmakta olup öğrencinin ne soracağına ilişkin kendi kararı dışında hiçbir şeye bağlı bulunmamaktadır.
Bir araç, öğrencilere yazılı ödevlerinde öğretim elemanının tanımladığı ölçütlere göre anında yapay zekâ üretimi biçimlendirici geri bildirim vermektedir. Öğretim elemanı bağlam materyali ekler ve her görev için beklentileri belirler; bu ögeler kalite güvenceli komutlarla modele iletilmektedir. Böylece ölçütler öğretim elemanının elinde kalırken yanıt süresi öğrencinin eline geçmektedir.
Öğrenciler ve öğretim elemanları, üretilen metne güvenmediklerini, doğrudan kopyalamaktan kaçındıklarını ve özellikle akademik malzemeyi doğruladıklarını bildirmekte; en sık doğrulanan öge olarak atıflar belirtilmektedir. Uygulama, her grupta katılımcıların başlıca güçlük olarak belirlediği hata biçimini karşılamaktadır.
Öğrencilere yönelik yayımlanmış bir rehber, üretken yapay zekâyı otorite değil taslak üreten bir araç olarak konumlandırmaktadır. Komut kurmayı en yalın üçlü biçimden beş parçalı şablona kadar öğretir, kullanımı Bloom taksonomisinin basamaklarına yerleştirir ve dört uygulamayla kapanır: tanımlayıcı bilgiyi paylaşmama, kritik bilgiyi en az iki kaynaktan doğrulama, ders yönergesini bağlayıcı sayma ve aracın hangi amaçla kullanıldığını belirtme.
Öğrenme için eleştirel yapay zekâ okuryazarlığı modülü 2025 güzünden itibaren öğrencilere sunulmuştur. Konunun atölye yerine bir modülün içine yerleştirilmesi, katılımı çalışmanın isteğe bağlı bir eki değil parçası hâline getirmektedir.
Her gruptaki katılımcılar gelişen sonuçları kendi öğrenmelerine bağlamaktadır: komutlar daha belirli ve amaca yönelik hâle gelmiş, uzun alışverişler daha bilinçli biçimde sürdürülmüş ve kullanım tek bir araçtan belirli amaçlar için seçilen bir araç kümesine geçmiştir. Modele bir görevin anlatılması, kendi başına bir öğrenme deneyimi oluşturur biçimde betimlenmektedir.
Örgün eğitimin bulunmadığı ya da sınırlı olduğu durumlarda yetkinlik meslektaşlar, akran ağları, kendi hızında ilerlenen malzeme ve uygulamalı kullanım yoluyla edinilmektedir. Kanallar role göre farklılaşmaktadır: personel kurum içi bilgi paylaşımını ve meslektaşlara danışmayı belirtirken öğrenciler için en yaygın yol açık video ve sosyal medyadır. Rapor, enformel öğrenmenin örgün sağlamanın yerine geçmediğini, onu tamamladığını saptamaktadır.
Bütün gruplardaki katılımcılar, üretken araçların nerede ve hangi amaçla kullanıldığını belirttiklerini, çalışma akademik nitelikte olduğunda bunlara atıf yaptıklarını ve üretilen içeriği bir başkasına ulaşmadan önce ayrıntılı biçimde denetlediklerini bildirmektedir. Beyan, bir aracın kabulü olarak değil amacın betimlenmesi olarak ifade edilmektedir.
Her paydaş grubundaki katılımcılar, kişisel, hassas ve gizli malzemeyi komutların dışında tuttuklarını, herkese açık platformlar yerine kurumun lisansladığı platformları tercih ettiklerini ve hiçbir kayıt saklanmaması için geçici sohbet kiplerini kullandıklarını bildirmektedir. Rapor bu örüntüyü bir kurala uyum olarak değil bir alışkanlık olarak nitelemektedir.
Mezo
Kurumsal yönetişim30 uygulamaBir açıköğretim fakültesi, 120 AKTS taşıyan iki yıllık Yapay Zekâ Destekli Kodlama ön lisans programı sunmaktadır. Program, var olan bir müfredata eklenmiş bir ders değil; çıktıları büyük dil modelleri, ajan tabanlı sistemler ve üretken yapay zekâ uygulamaları çevresinde, algoritmik düşünme, bulut teknolojileri ve yapay zekâ destekli yazılım testiyle birlikte yazılmış bir derecedir.
Kişiselleştirilmiş yapay zekâ destekli öğrenmenin oluşturulması, bir açık üniversitenin 2025 akademik yılı planında yer almaktadır. Niyetin yıllık plana yerleştirilmesi onu bir denemeden ayırır: planın tarihi, sahibi ve gözden geçirmesi vardır.
Bir öğretim elemanı, yapay zekânın ders modüllerinin parçası olarak uygulandığını, yapay zekâya ilişkin modüllerin ise hem öğretim elemanlarına hem öğrencilere sunulduğunu ve çoğu zaman teknolojinin kendisinin çıkış noktası olarak kullanıldığını anlatmaktadır. Beyan müfredat değişimini aynı anda iki yönden kaydeder: teknoloji var olan modüllere girer ve yeni modüllerin konusu hâline gelmektedir.
Lisansüstü Eğitim Enstitüsü tez yazım kılavuzunu 2024'te güncelleyerek her öğrencinin bir beyan formu imzalamasını, kullandığı üretken yapay zekâ programını ve aldığı desteğin türünü belirtmesini şart koşmuştur. Form tavsiye değil zorunlu belgedir; beyan böylece iyi uygulamadan teslim koşuluna dönüşmektedir.
Üniversite topluluğunun tamamına seslenen politika, her tarafta şeffaflığı hedeflerken kullanımın nerede serbest olduğuna sınır koymaktadır. Kullanım sınavlar sırasında yasaktır, ödev ve etkinlik hazırlığında şeffaflık sağlandığı sürece serbest bırakılabilir; sınır böylece araca değil ölçme anına çekilmiştir.
Desteklenen bir pilot proje, üretken yapay zekânın ileri ve yükseköğretimde ölçmeye getirdiği güçlükleri ve fırsatları incelemektedir. Sorunun bir politika genelgesi yerine desteklenen bir araştırma projesine yerleştirilmesi, ölçme tasarımının dayatılmadan önce sınanabilmesini sağlamaktadır.
Öğretim elemanlarına yönelik yönerge, ChatGPT kullanımını doğrudan uzaktan ölçmeyle ilişkilendirmektedir. Bu eşleştirme uzaktan öğretim kurumunda önem taşır: ölçme zaten uzaktan yapıldığı için araç sorusu sınav sorusundan ayrılamamaktadır.
Bir sohbet robotu kayıt, sınav ve mezuniyet sorularını yanıtlamaktadır. Kurum, kullanımdaki asistanın üretken değil kural tabanlı olduğunu açıkça belirtmekte; büyük dil modellerinin akademik ve akademik olmayan destek hizmetlerine katılması Açıköğretim Fakültesi Öğrenci İşleri Bölümünde ayrı bir araştırma olarak yürümektedir.
Ekim 2024'ten bu yana devreye alınan ve genişletilen uygulamalar arasında öğrenciler için yapay zekâ tabanlı erken uyarı sistemleri, yapay zekâ destekli geri bildirim, empatik konuşma ajanları, otomatik değerlendirme pilotları ve kişiselleştirilmiş öğrenme desteği araçları bulunmaktadır. Bu yelpaze, tek tek araçlardan tek bir proje altında toplanan bir portföye geçen bir kurumu göstermektedir.
Kaynağın adlandırmadığı bir kurumdaki pilot projeler iki kurumsal aracı denemektedir: öğrencilere çalışma arkadaşı olarak destek vermesi amaçlanan bir dijital asistan ve personelin içerik üretip yeniden düzenlemesine destek olması amaçlanan bir modül yazım asistanı. Bu ikili, aynı kurumun öğrenenler için bir araç, onların öğrenmesini tasarlayan personel için başka bir araç kurduğu deseni yinelemektedir.
Minerva adlı sohbet robotu 2023'ten bu yana üniversite sayfalarında kullanılmaktadır. Üçüncü turda katılımcılar hâlâ tanıdıkları kurumsal uygulama olarak onu adlandırmakta; bu da Minerva'yı ortaklıkta turlar boyunca adıyla anılan az sayıdaki asistandan biri yapmaktadır.
Öğrenci rehberinin personel karşılığı akademisyen ve araştırmacılara seslenmektedir. Öğretim tarafında öğrenme çıktıları, öğrenme yönetim sistemi içindeki işlemler, ölçme ve rubrikler, erişilebilirlik ve kapsayıcılık ele alınmaktadır. Araştırma tarafında literatür taramasına hazırlık, yapılandırılmış okuma notları, çeviri, yöntem ve raporlama kontrol listeleri ile kaynakça uyum denetimi yer almaktadır. Veri minimizasyonu, şeffaflık beyanı ve kurumsal politika uyumu öneri değil yükümlülük sayılmaktadır.
Öğretim elemanları ve öğrenenler için geliştirilen kaynaklar arasında öğrenme yönetim sisteminde barındırılan öğretimde yapay zekâ kursu, bir deney ortamı ve materyalleri öğretim elemanlarının kendi derslerine katabildiği bölgesel bir merkez bulunmaktadır. Personel gelişiminin, personelin zaten ders verdiği sistemin içinde sunulması katılımın önündeki bir engeli kaldırmaktadır.
Üniversite çalışmasında yapay zekânın temellerine ilişkin materyalleri toplayan bir çalışma alanı 2025'te öğretim elemanları, araştırmacılar ve destek personeli için yayımlanmış ve yeni materyal geldikçe güncellenmektedir. Yaşayan bir çalışma alanı, sabit rehberin karşılayamadığı bir güçlüğe karşılık verir: araçlar belgelerin gözden geçirilmesinden daha hızlı değişmektedir.
Eğitimde yenilik rektör yardımcılığı, birkaç sütun üzerine kurulu bir eğitim ve farkındalık programı yürütmekte; buna genel kullanıcı, öğretim elemanı ve öğrencilere dönük kılavuzlar ile öğretim, idari ve hizmet personeline yönelik kurslar eşlik etmektedir. Programın bir rektör yardımcılığına bağlanması ona bütçe kalemi ve kalıcı bir sahip kazandırmaktadır.
Üniversite düzenli olarak güncellenen bir belge kümesi tutmaktadır: yapay zekâ kılavuzu, eylem önerileri, yapay zekâ sistemlerinin kullanımına ilişkin hizmet sözleşmesi ve işleme faaliyetleri kaydı. Bu bileşim, tavsiye niteliğindeki rehberi ve veri koruma belgelendirmesini aynı kurumsal pakette buluşturmaktadır.
Nisan 2024'te rektörlükçe yayımlanan politikaya, çalışmalarda yapay zekâ tabanlı uygulamaların kullanımına ilişkin yönergeler eşlik etmektedir. Belgenin rektörlük düzeyinde çıkarılması, benimsenmenin tek tek fakültelere bırakılması yerine kurumun tamamını kapsamasını sağlamaktadır.
2025'te devreye alınan çerçeve; eğitim, idare ve destek hizmetleri genelinde yapay zekâ bütünleşmesi için kurum içi rehber sunmakta ve üniversiteyi yapay zekâ etkin bir kuruma dönüştürmeyi hedeflediğini belirtmektedir. Bir yıl önce politika hâlâ tartışılırken kararın tek tek öğretim elemanlarına bırakılmasıyla açılan boşluğa karşılık vermektedir.
Öğrenme tasarımı ve bilişim desteğinde araç pilotları ile personel, öğrenci ve kamuya açık seminerlerin yanında bir yapay zekâ kurulu oluşturulmuştur. Seminerlerin üniversite dışına açılması ortaklıkta alışılmış değildir ve yapay zekâ okuryazarlığını kurum içi değil kamusal bir mesele saymaktadır.
Kurum çapında politika hâlâ tartışılırken üniversite, her öğretim elemanının öğrenme etkinliklerinde yapay zekânın hangi düzeyde uygulanacağına karar vermesini ve tümüyle dışarıda bırakabilmesini öngören bir ara kural benimsemiştir. Bu düzenleme, politika boşluğunda dersleri işler tutar; bedeli, öğrencinin derse göre değişen kurallarla karşılaşmasıdır.
Kurumun tamamını kapsayan bir yönlendirme kurulu Ekim 2024'te oluşturulmuştur; üniversite o sırada yürürlükte bir kurumsal uygulama bulunmadığını bildirmektedir. Sıralamanın kendisi bir bulgu oluşturmaktadır; zira yönetişim yapısı, herhangi bir uygulama hayata geçirilmeden önce kurulmuştur.
Kurum çapında yapay zekâ politikası ve yönergeleri geliştirmek üzere bir çalışma grubu kurulmuş, belgelerin 2026'da hazır olacağı bildirilmiştir. Politikanın değil grubun kaydedilmesi başlı başına bulgudur: ikinci turda kurumun öğretim elemanı yönergeleri vardır ama kurumsal bir belgesi yoktur.
Öğrenciler öğrenmelerini desteklemek için ve aksi belirtilmedikçe ölçme hazırlığında üretken yapay zekâ kullanabilmekte, ancak kullanımı beyan etmek zorundadır. Politika izni; gizli bilgi, kişisel veri ve telifli ölçme içeriğine ilişkin üç yasakla birlikte kurar ve aşırı bağımlılığın beceri gelişimini engelleyebileceği uyarısını yapmaktadır.
Mayıs 2025'te yayımlanan kütüphane kılavuzu, yapay zekâ araçlarının kullanımını şeffaf kılacak yapılar önermektedir: hangi araçlar, hangi amaçla, ne ölçüde kullanılmıştır. İlgili bir dergi politikası ise yazarlığın yapay zekâya atfedilemeyeceğini, kullanımın dil ve okunabilirliği iyileştirmekle sınırlı olduğunu, kullanıldıysa belirtilmesi gerektiğini ve üretilenin geçerliliğinden yazarın sorumlu kaldığını bildirmektedir.
Aralık 2023 tarihli bilgi güvenliği yönergesi, kullanıcıları öncelikle üniversite cihazında ve üniversite kimlik bilgileriyle oturum açarak Microsoft Copilot ile çalışmaya yönlendirmektedir. Belge, veri açığını yasak içerik listeleyerek değil etkileşimin nerede gerçekleşeceğini belirleyerek yönetir.
Kurum yapay zekâ kılavuzunu Nisan 2025'te, eylem önerilerini Temmuz 2025'te güncellemiş; her ikisi de tavsiye niteliğindedir. Kapsayıcı bir yapay zekâ stratejisi ile sınavlarda yapay zekâ kullanımına ilişkin yönergeler geliştirilme aşamasındadır. Yanlarında ise veri mahremiyetini güvence altına alan zorunlu bir iç öğrenme analitiği yönetmeliği durmaktadır; kümedeki tek bağlayıcı belge budur.
Yeni ölçme yaklaşımları, görevleri yapay zekâ kullanımına dayanıklı tutmayı, akademik dürüstlüğü korumayı ve farklı ihtiyaçlara farklılaştırılmış destek vermeyi amaçlamaktadır. Personel kapasitesi sorumlu kullanım, etik ve kapsayıcılık eğitimleriyle geliştirilmekte; kurum üst düzey rehberden somut uygulamaya geçişi bildirmektedir.
2023'te, yükseköğretimde veri analitiği ve yapay zekâ alanındaki gelişmeleri araştırmak ve proje yürütmek üzere ayrı bir araştırma birimi kurulmuş, çeşitli eğitim düzeylerinde eğitim verilmesi planlanmıştır. Kurum, anket sırasında birimin altyapı kurulumunun sürdüğünü bildirmektedir.
Üniversite; geri bildirim merkezi, otomatik notlandırma, kişiselleştirilmiş destek ve sürükleyici iş birliği merkezini çeşitli modellere test erişimiyle birlikte sunan deney ortamları yürütmektedir. Bu düzenleme, kurumsal yaygınlaştırma kararından önce araçların denenebileceği sınırlı bir alan vermektedir.
Bir yönetici, ticari bir modele erişimin hem öğretim hem idari personelin tamamına açıldığını anlatmakta ve bunu yalıtılmış ya da deneysel kullanımdan üniversite geneline yayılmış bütünleşmeye geçiş olarak çerçevelemektedir. Herkese açık erişim, hakkaniyet sorusunu kimin abonelik ödeyebildiğinden kurumun neyi lisansladığına kaydırmaktadır.
Makro
Ulusal politika22 uygulamaBir öğrenci, ülkedeki her üniversitenin artık yapay zekâya ilişkin dersler sunduğunu bildirmekte; aynı turdaki bir öğretim elemanı da yapay zekâ içeriğinin müfredatlara katıldığını ve buna adanmış araştırma merkezlerinin kurulduğunu anlatmaktadır. İki bağımsız beyan aynı ulusal hareketi farklı konumlardan tarif etmektedir.
Bir destek personeli, alanda sertifika programlarının, ön lisans ve lisans derecelerinin üniversitelerde mevcut olduğunu ve her yıl çok sayıda bilimsel etkinlik düzenlendiğini bildirmektedir. Beyan, tek tek dersler düzeyinde değil dereceler düzeyinde bir sağlamayı kaydetmektedir.
Bir ortaklık çıktısı, üretken yapay zekâ ile öğrenme tasarımı için çözümleme ve planlamadan etkinlik tasarımına, oradan geliştirme ve üretime uzanan aşamalarla kurulmuş bir çerçeve ortaya koymaktadır. Malzemede var olan bir tasarımın içindeki araç kullanımını düzenlemek yerine doğrudan müfredat tasarımına seslenen tek belgedir.
Bir öğretim elemanı, ulusal standart yabancı dil sınavının sorularının artık yapay zekâ ile üretildiğini bildirmektedir. Beyan kısadır ama ulusal bir ölçme kurumunun üretken araçları başkalarının kullanımını düzenlemek yerine soru üretiminde kullandığını işaretlemektedir.
Almanya, yapay zekâ alanında araştırma ve bilgi düzeyini genişletmek için belirli projeleri desteklemekte, AI Campus platformu da bunlar arasında yer almaktadır. Ortaklık platformu önce ulusal bir uygulama, sonra dört federal girişimden biri olarak kaydetmekte; Kuzey Ren-Vestfalya'daki bölgesel merkez aktarım ve ağ kurma işlerini toplamaktadır.
Ocak 2025'te yayımlanan hükûmet eylem planı, yapay zekânın ülke genelindeki potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için bir yol haritası ortaya koymaktadır. Politika değil ulusal uygulamadaki değişiklik olarak kaydedilmesi, ulusal tartışmanın düzenlemeden yaygınlaştırmaya kaydığı anı işaretlemektedir.
İspanyol rektörler konferansı fırsatlar, riskler, etik ve değerlendirmeyi kapsayan öneriler yayımlamıştır. Belge yasa değildir ama üniversite sistemine yön verir; ortak ilkeler, yetkinlik tanımları, kurum içi tartışma süreçleri, erişimde hakkaniyet ve ekolojik maliyetin değerlendirilmesini önerirken uygulamayı açıkça tek tek üniversitelere bırakmaktadır.
Hükûmetin Mart 2025'te onayladığı kanun taslağı, ulusal düzenlemeyi AB Yapay Zekâ Yasası ile uyumlu hâle getirmektedir. İkinci turda ortaya çıkışı, gözlem döneminde Avrupa düzenlemesinin ulusal mevzuata yayılmasının en açık örneklerinden biridir.
Ulusal eğitim ajansı ve bakanlığın Nisan 2025'te yayımladığı materyal, 2025 yılına ilişkin mevzuat ve önerileri bir araya getirmekte ve eğitim alanında çalışanlar, araştırmacılar ile diğer paydaşlarla birlikte hazırlanmıştır. Ortak, içerdiği politikaları bağlayıcı değil tavsiye niteliğinde kaydetmektedir.
Ulusal bir uzmanlık komitesi kurulmuş, eğitimde üretken yapay zekâ ve büyük dil modelleri üzerine seminer ve atölyeler düzenlenmiştir. Komite ile kamuya açık etkinliklerin birlikte yürümesi, eğitime özgü bir çerçevenin henüz bulunmadığı yerde ulusal etkinliğin aldığı biçimdir.
Konfederasyona ilişkin ilkeler 1 Temmuz 2025'te yayımlanmış, eğitimde yapay zekâ raporu bir gün sonra gelmiştir. Bir önceki turda bu ülke için hiçbir ulusal politika kaydedilmemişken iki belgenin iki gün içinde ortaya çıkması belirgin bir hız değişimini işaretlemektedir.
Katılımcılar, Avrupa Yapay Zekâ Yasası ile Eylül 2025 tarihli ulusal mevzuatın, okullara yönelik bakanlık rehberlerinin ve 2024-2026 dönemini kapsayan ulusal yapay zekâ stratejisinin birlikte işlediği bir çerçeve tarif etmektedir. Katılımcıların kullanımı yöneten olarak bildirdiği şey, Avrupa ve ulusal belgelerin bu katmanlanmasıdır.
Bir yönetici, ulusal yapay zekâ stratejisini, 2025-2029 dönemi için eğitimde yapay zekâ politika belgesi ve eylem planını ve araştırma kurumunun üretken yapay zekâ rehberlerini birleştiren bir ulusal çerçeve tarif etmektedir. Aynı beyan, eğitimde üretken yapay zekâya özgü tümüyle standartlaşmış bir düzenlemenin bulunmadığını ve kurumsal politikaların sorumluluğunun üniversitelerde kaldığını belirtmektedir.
Düzenleme, üçüncü turda ülkeler arasında en sık adlandırılan tek belgedir ve katılımcılar nerede çalışırsa çalışsın ona atıf yapmaktadır. Biçim ve bağlayıcılık bakımından birbirinden hayli farklı ulusal çerçevelerin altında ortak dayanak katmanı işlevi görmektedir.
Bir destek personeli, Avrupa düzenlemesinin ulusal olarak 2 Ağustos 2026'da yürürlüğe gireceğini, yasakların ise şimdiden uygulandığını bildirmektedir. Kurumların planlama yapmak zorunda olduğu ayrım, kademeli uygulama ile tam yürürlük arasındaki farktır.
Yükseköğretim Kurulu, Mayıs 2024'te yükseköğretim kurumlarında bilimsel araştırma ve yayın faaliyetlerinde üretken yapay zekâ kullanımına ilişkin bir etik kılavuz yayımlamıştır. Ortak, kılavuzun tavsiye niteliğinde olduğunu bildirmekte; bağlayıcı kurumsal kurala çevrilmesi her üniversiteye kalmaktadır.
Eylül 2024'te belirlenen ilkeler, üniversiteler dâhil bütün kamu kurumlarına gönderilmiştir. Belge yükseköğretime eğitim politikası üzerinden değil kamu yönetimi mevzuatı üzerinden ulaşmakta; bu da sektöre ayrı bir giriş yolu oluşturmaktadır.
Merkezî bir portal, Kuzey Ren-Vestfalya'daki bütün üniversitelere üretken yapay zekâ uygulamaları sunmakta ve hem personel hem öğrenciler tarafından erişilebilmektedir. Bu düzenleme tedarik, erişim ve maliyet sorularını her üniversitenin ayrı ayrı pazarlık etmesine bırakmak yerine eyalet sistemi düzeyinde yanıtlamaktadır.
Ulusal bir pilot, ticari bir asistanın eğitim sürümünü öğretmen eğitimiyle ve 2025 sonundan başlayan aşamalı öğrenci erişimiyle devreye almaktadır. Ortaklıkta kural yerine araç sağlayan az sayıdaki ulusal belgeden biridir.
Kalite güvence kuruluşu, eğitim sektörünün akademik standartları koruyarak üretken yapay zekâyı kullanmasına yardım etmeyi amaçlayan kaynakları derlemekte ve araçlara ilişkin ek rehber yayımlamaktadır. Belge mevzuat yoluyla değil kalite güvencesi yoluyla işlemektedir.
Değerlendirici, hakem ve panel üyelerinin değerlendirme faaliyetlerinde üretken yapay zekâ kullanması açıkça yasaklanmış, başvuru sahiplerine ise yanlılık ve veri koruma konusunda dikkatli olmaları önerilmiştir. Değerlendiriciye yasak, başvurana tavsiye biçimindeki bu asimetri başlı başına bir politika tasarımı tercihidir.
Ekim 2024'te Yükseköğretim Kurulu ile Savunma Sanayii Başkanlığı iş birliğiyle başlatılan program, savunma sanayisinde yapay zekâyı lisans bitirme projeleri ve lisansüstü tez çalışmaları hâline getirmektedir. Düzenleme yoluyla değil müfredat yoluyla işleyen ulusal bir araçtır.
15Kaynak rapor
Sentezin dayandığı belgeler. Ağırlık üç ortaklık raporu ile iki kurumsal rehberdedir; kalan belgeler doğrulama için gözden geçirilmiştir. Her belgenin nasıl okunduğu ve neye katkı verdiği kendi sayfasındadır.
ADMIT (Erasmus+, EADTU), 2024
ADMIT (Erasmus+, EADTU), 2025
ADMIT (Erasmus+, EADTU), 2024
ADMIT anketinin üçüncü turu; Mart–Temmuz 2026 arasında on bir ortak üniversiteden dört paydaş grubunda 1.570 katılımcıdan toplanmıştır. Veriler yalnız anketle toplanmış, nitel malzeme içerik çözümlemesiyle tümevarımlı olarak incelenmiş ve alıntılar takma adlarla birebir korunmuştur.
ADMIT (Erasmus+, EADTU), 2024
ADMIT (Erasmus+, EADTU), 2025
ADMIT (Erasmus+, EADTU), 2025
ADMIT (Erasmus+, EADTU), 2025
ADMIT (Erasmus+, EADTU), 2025
ADMIT (Erasmus+, EADTU), 2025
ADMIT (Erasmus+, EADTU), 2025
Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Fakültesinin öğrencilere dönük rehberi. Üretken yapay zekâyı otorite değil taslak üreten bir yardımcı olarak konumlandırır, komut kurmayı öğretir, kullanımı Bloom taksonomisinin basamaklarına yerleştirir ve dört bağlayıcı uygulama koyar: kişisel bilgiyi paylaşmama, kritik bilgiyi en az iki kaynaktan doğrulama, ders yönergesine uyma ve kullanımı beyan etme.
Anadolu University, Open Education Faculty, 2026
Üretken yapay zekâ üzerine kurulu iki yıllık bir ön lisans programının yayımlanmış tanıtım sayfası; burada ortaklık raporu değil birincil kurumsal kaynak olarak kullanılmıştır.
16Kaynak İzi
Sentezdeki her iddia dayandığı kaynağa, sayfaya ve orada geçen cümleye bağlanır. Alıntılar kaynak belgede aranarak karşılaştırılmıştır.
Report on trends in policies and practices on the use of LLM and generative AI in the partnership: Report 1
30 alıntıIn 2023, the Data Analytics and Artificial Intelligence Research Unit was established. The infrastructure setup of the unit is still ongoing.
İkinci cümle birimin tam işler sayılmasını engeller; olgunluk duyurudan değil kaynağın bildirdiğinden kodlanmaktadır.
A rule-based AI chatbot is being used for non-academic (administrative) support to answer student questions about enrolment, examinations, graduation, and more.
Cümle sınıflandırma için belirleyici ayrımı taşır: işleyen sistem kural tabanlıdır, dolayısıyla hayata geçmiş bir üretken yapay zekâ uygulaması sayılamamaktadır.
This is a required document.
Beyan formu, bir işlemi belirlediği için altyapı olmadan aktarılan uygulamanın en açık örneğidir.
The Graduate Education Institute has updated its Thesis Writing Guide in 2024, requiring students to sign a 'Generative Artificial Intelligence Usage Declaration' form.
Cümle hem aracı (beyan formu) hem de bağlayıcı niteliğini kurar; bu uygulamayı tavsiye niteliğindeki beyan rehberlerinden ayıran şey budur.
Experimental environments (for use and research of LLMs, GenAI and Learning Analytics): Feedback Centre,
Kurumun kendi ifadesindeki "deneysel" nitelemesi bu kaydın olgunluk tavanını belirlemektedir.
An institution-wide steering committee has just been installed (oct 2024)
Tarih ve "just" ifadesi uygulamayı başlangıcına sabitler; olgunluk kodlamasının yansıttığı da budur.
Rector (15.4.2024): Policy on the use of artificial intelligence at the University of Jyväskylä
Belgeyi çıkaran makamın rektörlük olması, sınıflandırmanın dayandığı kurum çapında kapsamın kanıtıdır.
Students may use Generative AI to support their learning.
İzin veren açılış cümlesi, bu politikayı ortaklıktaki yasak eksenli belgelerden ayıran şeydir.
Primarily use Microsoft's Copilot's AI-based conversation on a university device and while logged in to the Edge browser with university credentials!
Talimat cihazı, tarayıcıyı ve kimlik bilgilerini adlandırır; sınıflandırmanın dayandığı somut denetim düzeneği budur.
Service agreement on the use of AI systems at the
Adı geçen hizmet sözleşmesi, kurumun yapay zekâ kullanımını yalnız tavsiye rehberiyle değil sözleşmeyle de düzenlediğini göstermektedir.
One of the key initiatives is a pilot project titled "Developing robust assessment in the light of Generative AI developments".
Adı geçen pilot uygulamanın kendisidir; ölçme tedbiri olarak sınıflandırma da bildirilen başlığına ve amacına dayanmaktadır.
Personalized learning: Creation of personalized AI-aided learning is mentioned in the plan for the academic year 2025
"Planda anılmaktadır" ifadesi iddiayı sınırlar: bu, işleyen değil planlanmış bir müfredat tedbiridir.
Virtual assistant: Chatbot called ‘Minerva’ is in use in the university webpages (2023-)
Kurum asistanı kullanımda olarak kaydeder ve tarihlendirir; uygulamayı kuran da budur.
there is a policy that teachers can decide the level of application of AI in learning activities.
Cümle karar yetkisini tek tek öğretim elemanına yerleştirir; bunu bir öğretim uygulaması değil yönetişim düzenlemesi yapan da budur.
A teacher's guidelines to chatGPT and remote assessments (for teachers)
Başlığın kendisi aracı uzaktan ölçmeyle birleştirir; kaydın öğretim uygulaması değil ölçme altında sınıflandırılmasının dayanağı budur.
the Vice-rectorate for Educational Innovation has developed a training and awareness programme called ‘Use of Generative Artificial Intelligence’
Üniversite içindeki adı geçen sahip, programın yerel bir girişim değil kurumsal bir taahhüt olduğunu ortaya koymaktadır.
These guidelines are all advisory.
Ulusal belgelerin eksenin solundaki yeri, ağırlıklarına ilişkin bir çıkarımdan değil bu ifadeden alınmıştır.
funding of specific projects to expand the level of research and knowledge in
Kayıt, platformun arkasındaki düzenek olarak ulusal desteği belirtir.
artificial intelligence in the defense industry will be addressed as senior projects at the
Burada adlandırılan düzenek, ders çalışmaları ve tezler, programı yönetişim değil ortaklık ve müfredat alanına yerleştirmektedir.
The Turkish Higher Education Council published the 'Ethical Guide on the Use of Generative Artificial Intelligence in Scientific Research and Publication Activities in Higher Education Institutions' in May 2024
Kayıt belgenin varlığını, çıkaran makamı ve tarihini kurmaktadır.
which has been sent to all public institutions, including universities
Üniversitelere gönderilmiş olması, bir kamu yönetimi belgesini yükseköğretim uygulaması bakımından ilgili kılmaktadır.
These resources aim to help the education sector use Generative AI as a positive tool while maintaining academic standards.
Bildirilen amaç belgeyi akademik standartlara bağlar; kalite güvencesi altında sınıflandırmanın dayanağı budur.
Assessors, reviewers, and panellists are explicitly prohibited from using Generative AI tools in their assessment activities.
Açık bir yasak, ortaklıkta kaydedilen az sayıdaki bağlayıcı ulusal tedbirden biridir; kaydın en yüksek olgunlukta kodlanmasının sebebi budur.
The main aim of this report is to map the awareness, challenges and opportunities of policies and practices among students, teachers, IT support/staff and administrative staff
Kaynak aracın bildirilen amacı bu hücrenin sınırını çizer. Raporlar politika ve uygulama farkındalığını haritalamak üzere kurulmuştur; bir dersin ya da programın nasıl yeniden tasarlandığına ilişkin bir anlatım soruların kapsamı dışında kalır ve yokluğu alandaki bir yokluk olarak okunamaz.
The population was composed by 1642 participants belonging to different categories and specifically: 16 administrative staff, 27 IT/support staff, 1284 students, and 315 teachers
Şekildeki birinci tur sayıları tablodan değil bu cümleden alınmıştır; böylece her sayı tek bir ifadeye karşı denetlenebilir.
This is a required document.
Kurumsal bir işlem rehberi yükümlülüğe çevirmektedir; aynı kuralın mezo düzeydeki durumu budur.
This is a required document.
Sıralamanın son adımı bu cümlede görünür: kurumsal bir işlem, bireysel bir teslime yükümlülük bağlar.
These guidelines are all advisory.
Tavsiye niteliği, kaydın düzenleme değil rehber olarak kodlanmasının sebebidir ve kurumsal karşılığa çevrilme ihtiyacını açıklamaktadır.
Switzerland There aren’t any
Birinci turdaki kayıt, değişimin okunduğu temel çizgidir; o olmadan 2025 belgeleri başlangıç değil süreklilik gibi görünürdü.
Assessors, reviewers, and panellists are explicitly prohibited from using Generative AI tools in their assessment activities.
Malzemede açık yasak olarak tanımlanan tek ulusal belge budur; eksenin bağlayıcı ucundaki yerini sabitleyen de budur.
Report on trends and policies and practices on the use of LLMs and generative AI in the partnership: Report 2
36 alıntıThere are pilot projects happening to trial institutional tools such as AIDA (Artificial Intelligence Digital Assistant) to support students as a study buddy, and AIMWA (Artificial Intelligence Module Writing Assistant) to support staff
Her iki araç adlandırılmış ve muhatapları ayrılmıştır; kaydı, eşli belgelere uygulanan düzey atama kuralı bakımından kullanılabilir kılan da budur.
students consistently reported significantly lower awareness of institutional policies than all other groups
Şekil, raporun bu iki yıl için verdiği ortalamaları çizer; bu cümle de raporun aynı sayıları kendi okumasıdır.
students reported significantly lower awareness of national policies than teachers
Şekildeki ulusal seri, raporun 2025 için bildirdiği ortalamaları yeniden verir; bu cümle de onlardan çıkarılan grup karşılaştırmasını ifade etmektedir.
All universities in Spain now offer courses related to AI.
Sistem çapında sağlamaya ilişkin bir ifade; kaydı makro düzeye yerleştiren de budur.
Artificial intelligence is applied as part of study modules, and study modules related to artificial intelligence are offered to teachers and students
Cümle müfredat değişiminin her iki yönünü tek bir yan cümlede kaydeder; kaydın belgelediği de budur.
Academically, certificate programs, associate degree and undergraduate programs are available at universities
Derece türlerinin sıralanması, bunu tek tek ders bildirimlerinden ayıran şeydir.
There is also a mandatory internal Regulation of Learning Analytics to ensure data privacy.
"Zorunlu" sözcüğü bu belgeyi yanında sıralanan tavsiye niteliğindeki kılavuzlardan ayırır; kaydın döndüğü nokta da budur.
UOC introduced SofIA, its internal advisory framework and guidelines for integrating AI across educational, administrative, and support services
Çerçeve adlandırılmış ve kapsamı verilmiştir; devredilmiş takdirden kurumsal rehbere geçişin turlar boyunca izlenmesini sağlayan da budur.
A working group has been set up to develop an institution-wide AI policy and guidelines. They will be available in 2026.
Gelecek zaman kipi kaydı kabul değil hazırlık olarak sabitlemektedir.
It offers a central portal for generative AI applications to all universities in North Rhine-
Cümle portalın kapsamını kurar; onu kurumsal değil sistem düzeyinde bir uygulama yapan da budur.
the university has developed resources such as a Moodle (LMS) course titled “AI in teaching” aimed at teachers and tutors
Adı geçen kurs ve muhatabı, uygulamayı öğrenciye dönük bir sunum değil personel gelişimi olarak kurmaktadır.
The workspace is updated as new material is published.
Güncelleme taahhüdü, bunu tek seferlik bir yayından ayırır ve olgunluk kodlamasını desteklemektedir.
Establishment of AI committee, pilot tests of AI tools in learning design and IT support, seminars/workshops for staff, students and the general public
Muhataplar arasında kamunun sayılması, bu kaydı kurum içi personel gelişiminden ayıran ayrıntıdır.
practices have shifted from high-level guidance to concrete applications
Kurumun geçişe ilişkin kendi nitelemesi, kaydı rehber aşamasının üzerinde kodlamanın kanıtıdır.
the COFFEE tool offers personalized AI-driven formative feedback for text assignments using course-specific evaluation criteria and context
Betimleme geri bildirimi tek tek ders için belirlenen ölçütlere bağlar; uygulamayı kurumsal hizmetler arasına değil mikro düzeye yerleştiren de budur.
the COFFEE tool offers personalized AI-driven formative feedback for text assignments using course-specific evaluation criteria and context
Belge merkezî olarak sağlanmakta ancak ne söyleyeceği ders ders belirlenmektedir; düzey kuralının çözmek üzere yazıldığı durum budur.
authors cannot attribute authorship to AI; AI (or assisted technologies) may only be used to improve language or readability
Dergi kuralı, genel bir beyan ilkesini uygulanabilir bir yayın koşuluna çevirir; bu kaydı tavsiye niteliğindeki rehberin üzerine çıkaran da budur.
A module on "Critical AI Literacy for Learning" will be offered to the students from autumn 2025.
Belge öğrencilere sunulan bir modüldür; başka yerlerde kaydedilen personele dönük eğitimlerden ayıran da budur.
LIS uses LLMs and Generative AI for AI-based early-warning systems for students, AI-assisted feedback, empathic conversational agents
Sıralama portföyün genişliğini kurar; bunu eşgüdümlü bir kurumsal uygulama olarak okumanın dayanağı da budur.
In March 2025, the Spanish government approved a draft law
"Taslak" sözcüğü olgunluk iddiasını sınırlar, tarih de belgeyi gözlem dönemine yerleştirmektedir.
There are Guidelines on Artificial Intelligence for the Confederation published July 1st, 2025.
Belge ve tarihi kaydı kurmaktadır.
Policies introduced in this material are merely advisory than binding.
Burada kaydedilen tavsiye niteliği, ortaklıktaki ulusal belgelerin ender olarak bağlayıcı olduğu yolundaki genel bulguyu desteklemektedir.
Establishment of a National Specialized Committee (task force) on
Adı konmuş bir kurulun oluşturulması uygulamanın kendisidir; birlikte kaydedilen seminerler de sektöre ulaştığı kanalı göstermektedir.
Certain recommendations were made, but the implementation of practices was delegated to the universities
Devir, ulusal bir öneriyi kurumsal çeşitliliğe çeviren düzenektir; sentezin merkezî bulgularından biri de budur.
In January 2025 the government published the AI Opportunities Action Plan
Tarih ve adı geçen belge kaydı kurar; uygulamalar altında yer alması da sınıflandırmayı kurmaktadır.
Recommend the existence of an equal opportunities program in access to AI, or, alternatively, an access subsidy program for disadvantaged groups.
Burada incelenen ulusal belgelerde bir bölüşüm tedbirini adlandıran tek cümle budur ve onu bir öneri olarak adlandırır.
incorporation of AI-related content into curricula, and the establishment of dedicated AI research centers
Müfredata katılmayı doğrudan adlandıran bağımsız bir beyan; birincisini yinelemeden doğrulamaktadır.
There is also a mandatory internal Regulation of Learning Analytics to ensure data privacy.
Kurumun kendi kullandığı zorunlu sözcüğü, bu belgeyi bağlayıcı uca yaklaştırır; yanındaki kılavuzlar ise tavsiye ucunda kalmaktadır.
LIS uses LLMs and Generative AI for AI-based early-warning systems for students, AI-assisted feedback, empathic conversational agents
Portföy karşı örnektir: kendisini taşıyan veriye, platforma ve projeye bağlıdır.
The third pillar, AI Campus, (https://ki-campus.org/) democratizes access to AI education with its comprehensive online platform
İkinci tur aynı platformu dört adlandırılmış federal girişim arasına koyar; bu da olgunluk kodlamasını tek bir desteklenen projenin ötesine taşımaktadır.
students relied more heavily on informal learning methods such as peer collaboration and online resources, whereas staff groups had greater access to structured training through workshops, seminars, and institutional programs
İkinci rapor, üçüncü raporun öğrenen tarafından betimlediği sağlama farkını ölçer.
Participants also emphasized the importance of fact-checking AI-generated content and using it critically rather than copying outputs directly.
İkinci rapor aynı uygulamayı bir tur önce ve tüm gruplarda kaydeder; bu da onu yeni bildirilen değil süregelen bir uygulama olarak kurar.
technical and accessibility issues, including unequal access and lack of digital skills, were noted as barriers
Aynı sorunun talep yanı her turda belgelenmiştir; belge yokluğunu bir kapsam eksiği değil bir bulgu kılan da budur.
Research Question 2: For what specific educational purposes do the four groups of academic users currently use or plan to use LLMs and GenAI?
Müfredata en yakın soru, katılımcıların araçları ne için kullandığını sorar; bir programda neyin değiştiğini sormaz. Kullanım amacı ile tasarım revizyonu arasındaki bu ayrım, kesişimin üç tur boyunca boş kalmasının sebebidir.
The population was composed of 523 participants belonging to different categories and specifically: 24 administrative staff, 27 IT/support staff, 126 teachers, and 346 students
İkinci tur sayıları bu cümleden gelir; cümle aynı zamanda turun çevresindeki iki turdan ne kadar küçük olduğunu da göstermektedir.
students relied more heavily on informal learning methods such as peer collaboration and online resources, whereas staff groups had greater access to structured training through workshops, seminars, and institutional programs
İkinci rapor, üçüncü raporun betimlediği eşitsizliği ölçer; bu da bildirilen bir alışkanlığı, sağlamadaki belgelenmiş bir farka dönüştürür.
Report on trends in policies and practices on the use of LLMs and generative AI in the partnership: Third report (draft)
40 alıntıYouTube and social media are the most common informal channel. They play a much larger role for students than for teachers.
Cümle hem kanalı hem gruplar arasındaki eşitsizliği adlandırır; hücreyi bir alışkanlık betimlemesinin ötesine taşıyan da budur.
YouTube and social media are the most common informal channel. They play a much larger role for students than for teachers.
Cümle hem kanalı hem de eşitsizliği adlandırır; kaydın yalnız bir alışkanlık betimlemesi değil bir hakkaniyet okuması taşımasını sağlayan da budur.
The most significant change has been that all UOC staff now have access to Gemini Pro.
Beyan erişimin kapsamını belirtir; bir tedarik kararını hakkaniyet tedbirine çeviren de budur.
EU AI Act is undoubtedly the single most-cited one, regardless of the country
Rapor atıfların ülkeler arası dağılımını nitelemekte; düzenlemenin ortak makro dayanak sayılmasını destekleyen de budur.
there is still no fully standardized, detailed regulation specifically for generative AI in education, leaving universities with significant responsibility to develop their own institutional policies
Beyan, çizimin anlattığı kaymayı ifade eder: işleyen kural koyma ulusal düzeyden kuruma geçmektedir.
The EU’s AI Regulation will take effect in Finland on August 2, 2026, but the prohibitions have already come into force.
Cümle tam yürürlük tarihini hâlihazırda uygulanan yasaklardan ayırır; planlama bakımından anlamlı ayrım da budur.
which combines the European AI Act (EU 2024/1689) with recent national legislation (Law No 132 of 17 September 2025)
Katılımcı her iki katmanı ve numaralarını adlandırır; kaydın başka sözcüklerle aktarılmak yerine doğrulanabilmesini sağlayan da budur.
there is still no fully standardized, detailed regulation specifically for generative AI in education, leaving universities with significant responsibility to develop their own institutional policies
Belirtilen boşluk bulgunun kendisidir: ulusal belgeler vardır, ancak işleyen kural koyma kurumsal düzeye kaymıştır.
I always give information about where and what for I've used GenIA tools. And I never share protected data.
Beyan yer ve amaç olarak ifade edilmiş ve veri kuralıyla birlikte verilmiştir; katılımcıların ikisini birleştirme biçimi de budur.
No adding of personal data in the prompting that is sensitive for reasons of data protection or that are otherwise confidential.
Kural komut düzeyinde ifade edilmiştir; mikro düzeydeki kararın gerçekte alındığı yer de burasıdır.
their use is prohibited during exams, while it may be permitted for preparing assignments or activities if transparency is ensured
Cümle sınırı ölçme anına yerleştirir; kaydın belgelediği tasarım tercihi de budur.
I always give information about where and what for I've used GenIA tools. And I never share protected data.
Beyan, yer ve amaç bildirimi olarak ifade edilmiş ve veri kuralıyla birlikte verilmiştir; katılımcıların ikisini birleştirme biçimi de budur.
I always double-check academic texts in particular, especially for citations.
Katılımcı denetimin nesnesini adlandırır ve bu nesne en sık uydurulan ögedir; uygulamayı genel değil hedefli kılan da budur.
I always double-check academic texts in particular, especially for citations.
Katılımcı neyin denetlendiğini adlandırır ve bu, en sık uydurulan ögedir; uygulamayı genel bir dikkatli olma eğilimi değil hedefli bir işlem kılan da budur.
No adding of personal data in the prompting that is sensitive for reasons of data protection or that are otherwise confidential.
Kural komut düzeyinde ifade edilmiştir; bu düzeye ait kararın gerçekte alındığı yer de burasıdır.
I have assigned a voice to the AI and created several agents specialising in different areas of expertise. I use models that reflect my teaching style.
Anlatım bir kullanımı değil bir yapılandırmayı ifade eder; onu çıktı denetlemeye ilişkin genel desenden ayıran ve bir öğretim uygulaması kaydı hâline getiren de budur.
I've learned how effective prompts work and that the effort involved in explaining to the AI what it should do can sometimes be a learning experience in itself.
Katılımcı öğrenmeyi işin ifade edilmesinde bulur; bu, hiçbir katılımcının bireysel kullanım için ileri sürmediği kadar güçlü bir pedagojik iddiadır.
I regularly use them to prepare teaching materials, support literature reviews and design learning activities.
Cümle, önceki turlarda eksik olan anlatımdır ve hücrenin yalnız açıklanmak yerine okunabilmesini sağlayan da odur.
I have assigned a voice to the AI and created several agents specialising in different areas of expertise. I use models that reflect my teaching style.
Anlatım bir kullanımı değil bir yapılandırmayı ifade eder; bu kesişimdeki diğer iki kaydın atmadığı adım da budur.
I regularly use them to prepare teaching materials, support literature reviews and design learning activities.
Cümle, öğrenme etkinliği tasarımını bir rutin olarak adlandırır; önceki turlarda eksik olan anlatım tam olarak budur ve müfredat satırının artık mikro düzeyde okunabilmesinin sebebi de odur.
Instead of having AI do my homework for me, I use it to ask for ideas that can guide me in the right direction
Öğrencinin kurduğu karşıtlık uygulamanın kendisidir: araç işin yerine değil önüne yerleştirilmiştir.
Rather than using the raw output, I always apply a 'human-in-the-loop' approach to ensure the final content meets professional standards.
Alıntı uygulamayı bir istek değil rutin olarak ifade eder; mikro düzeyde bir uygulama olarak kaydedilmesini sağlayan da budur.
Questions for standardized exams are now being generated using artificial intelligence
Beyan, üretken bir aracı ulusal bir ölçme sürecinin içine yerleştirir; ortaklıkta başka hiçbir kayıt bunu yapmamaktadır.
Greece has launched pilot initiatives, such as the “AI in Schools” program, introducing ChatGPT Edu with teacher training and phased student access starting in late 2025
Beyan programı, aracı, eğitimi ve erişim takvimini adlandırır; bunu bir niyet değil uygulama olarak kaydetmeye yetmektedir.
informal training acts as a complement not a substitute
Raporun öğretim elemanı grubu için kendi vardığı sonuç, kaydın örgün sağlamanın gereksiz olduğuna kanıt olarak okunmasını engeller.
Use of Ki-connect.nrw has increased, as has the individual use of various LLMs
Bir tur sonraki bağımsız doğrulama, süregelen işleyişi duyurudan ayırmaktadır.
I always review answers/content generated thoroughly before using it for any materials that will be given to others.
Denetim, içeriğin yazardan ayrıldığı ana bağlanmıştır; onu bir tutum değil bir uygulama kılan da budur.
temporary chats to avoid storage, use of official AI platforms that are in line with University policies
İki ek tedbir, uygulamanın yalnız içeriğe ilişkin bir yasak değil aynı zamanda bir mekân ve ayar seçimi olduğunu gösterir.
The only rule I can identify is to cite the LLMs used and specify their applications for academic work.
Bir öğrenci, kuralı onu sağlayan hiçbir belge yokken adlandırır; bu da uygulamayı bir yönergeye uymaktan ayırır.
confidentiality has become a habit, rather than a mere policy
Raporun kendi nitelemesi, tedbiri onu şart koşan belgeler altında yeniden saymak yerine buraya yerleştiren şeydir.
I know how to prompt better, I know how to maintain an extended conversation better.
Bir alışverişi sürdürmek, istek kurmaktan ayrı bir beceri olarak adlandırılır; kaydın dayandığı ayrım da budur.
The university uses a general AI chatbot (Minerva).
İki tur sonra aynı asistanı adlandıran bir katılımcı, tek seferlik bir duyuruyu değil süregelen işleyişi doğrulamaktadır.
Coffee (LLM feedback system) and many more LMS plugins that help teachers and learners prepare lessons
Bir tur sonraki bağımsız beyan, aracın yalnız betimlenmiş değil kullanımda olduğunu doğrulamaktadır.
the dominant framing is augmentation, not replacement
Raporun kendi nitelemesi, bunun yalıtılmış bir tutum değil baskın desen olduğunu kurmaktadır.
Faster generation of tests and materials. Using the appropriate prompts makes it very useful and quick.
İkinci bir öğretim elemanı aynı işi ürettiği şey üzerinden betimler; bu da deseni bireysel değil paylaşılan bir desen olarak kurar.
Faster generation of tests and materials. Using the appropriate prompts makes it very useful and quick.
İkinci bir öğretim elemanı aynı işin ürünlerini adlandırır; bu da deseni tekil değil paylaşılan bir desen olarak kurar.
The population comprised 1570 participants across different categories: 25 Administratoristrative staff, 26 IT/support staff, 176 teachers, and 1343 students
Üçüncü tur sayıları çalışma taslağındaki bu cümleden gelir; cümle dizgi hatası dâhil olduğu gibi aktarılmıştır.
The only rule I can identify is to cite the LLMs used and specify their applications for academic work.
Bir öğrenci aynı kuralı, onu sağlayan hiçbir kurumsal belge yokken ifade eder; bu da uygulamanın yalnızca bir yönergenin gölgesi olmadığını gösterir.
confidentiality has become a habit, rather than a mere policy
Raporun kendi nitelemesi, uygulamayı onu şart koşan kurumsal belgeler altında yeniden saymak yerine mikro düzeye yerleştiren şeydir.
I was mostly using chatgpt earlier. Now, i try different ai tools like gemini, notebooklm etc.
Tek asistandan birkaçına geçiş bir öğrenci tarafından ifade edilmiş, aynı geçiş personelce de betimlenmiştir; bu da farklılaşmanın tek bir grupla sınırlı olmadığını gösterir.
Report on the LLM-ed framework for Learning Design
1 alıntıAnalysis and Planning
Çerçevenin kendi yapısında adlandırılan ilk aşama; belgenin bir aracın kullanımını değil tasarım sürecini düzenlediğini göstermektedir.
A Guide to the Use of Generative Artificial Intelligence for Students
2 alıntıÖnemli bilgilerin en az iki güvenilir kaynaktan kontrol edilmesinin
İki kaynak kuralı, bu rehberi dikkatli olmaya çağıran genel bir tavsiyeden ayıran işletilebilir ögedir.
Ders yönergesi izin vermiyorsa beyan yazmak yerine ÜYZ kullanılmaz.
Cümle, beyan ile yasağın karşılaştığı durumu çözer ve bunu suskunluk lehine değil kullanmama lehine çözmektedir.
A Guide to the Use of Generative Artificial Intelligence for Academics
2 alıntıTemel yaklaşım, teknolojiyi ne “kurtarıcı” ne de “tehdit” olarak görmek
Bildirilen konum hem savunuyu hem yasağı dışarıda bırakır; rehberin tutumları değil iş akışlarını düzenleyebilmesini sağlayan da budur.
çift yönlü doğrulama, veri minimizasyonu ve kurumsal politika uyumu zorunlu kabul edilmelidir
Bu üçünün öneri değil zorunluluk olarak adlandırılması, belgeyi tavsiye niteliğindeki rehberin üzerine çıkarmaktadır.
Associate degree programme in AI-Assisted Coding, Open Education Faculty
1 alıntıhızla dijitalleşen iş dünyasının ihtiyaç duyduğu, yapay zekâ destekli yazılım geliştirme becerilerine sahip nitelikli insan gücünü yetiştirmeyi amaçlamaktadır
Bildirilen amaç yapay zekâ destekli geliştirme terimleriyle yazılmıştır; kaydı bir araç kararı değil müfredat kararı yapan da budur.
17Kaynakça
Kaynakça APA 7 biçimindedir ve kaynak dili korunur.
- Bektik, D., Edwards, C., Whitelock, D., & Antonaci, A. (2024). Use of LLM tools within higher education: Report 1 (Research Report No. 2.1). Zenodo.doi:10.5281/zenodo.14501259
- Bektik, D., Edwards, C., Whitelock, D., & Antonaci, A. (2025). Use of LLM tools within higher education: Report 2 (Research Report No. 2.2). Zenodo.doi:10.5281/zenodo.17747509
- Bozkurt, A., & Öncü, S. E. (2026). Akademisyenler için üretken yapay zekâ kullanma rehberi. Anadolu Üniversitesi.doi:10.5281/zenodo.19105348
- Bozkurt, A., & Öncü, S. E. (2026). Öğrenciler için üretken yapay zekâ kullanma rehberi. Anadolu Üniversitesi.doi:10.5281/zenodo.19105334
- Carbonel, H., Triantafyllopoulos, L., Kalles, D., Kameas, A., Jullien, J. M., & Antonaci, A. (2024). Taxonomy of the ethical issues related to the use of LLM and generative AI systems in higher education (Research Report No. 5.2). Zenodo.doi:10.5281/zenodo.17864328
- Guàrdia, L., Maina, M., Cabrera, N., Fanni, L., & Antonaci, A. (2025). Report on the LLM-ed framework for learning design (Research Report No. 4.1). Zenodo.doi:10.5281/zenodo.17201073
- Koçdar, S., Uçar, H., Aydın, C. H., Uotinen, V., Waselius, T., Michael, L., & Antonaci, A. (2024). Report on trends in policies and practices on the use of LLMs and generative AI in the partnership: First report (Research Report No. 3.1). Zenodo.doi:10.5281/zenodo.14501248
- Pastor-Vargas, R., Vilhelm, M., Tobarra-Abad, Ll., Sánchez-Elvira Paniagua, A., Castrillo de Larreta-Azelain, M., & Antonaci, A. (2025). Report on policies relating to the use of LLM tools within higher education (Research Report No. 2.3). Zenodo.doi:10.5281/zenodo.17864908
- Triantafyllopoulos, L., Panagiotopoulos, A., Takouli, V., Kalles, D., Kameas, A., & Antonaci, A. (2025). Institutional self-assessment tool (Research Report No. 5.4). Zenodo.doi:10.5281/zenodo.17864328
- Triantafyllopoulos, L., Takouli, V., Kalles, D., Kameas, A., & Antonaci, A. (2025). Guide of ethical use of LLM and generative AI systems in higher education (Report No. 5.3). Zenodo.doi:10.5281/zenodo.17864302
- Waselius, T., Uotinen, V., Koçdar, S., Uçar, H., Michael, L., & Antonaci, A. (2025). Report on trends in policies and practices on the use of LLMs and generative AI in the partnership: Second report (Research Report No. 3.2). Zenodo.doi:10.5281/zenodo.17747527
18İndirilebilir Sürümler
Rapor iki biçimde ve iki dilde indirilebilir. Belgeler her istekte o anki içerikten üretilir.