Kaynak rapor · R3

Ortaklıkta büyük dil modelleri ve üretken yapay zekâ kullanımına ilişkin eğilim, politika ve uygulama raporu: Üçüncü rapor (taslak)

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.

Okuma durumu

Bir belgenin nasıl okunduğu, ondan ne çıkarılabileceğini belirler. Bu ayrım burada gizlenmez.

Bu belge baştan sona okunmuştur. Sentezdeki 17 kayıt ve 40 alıntı buradan çıkarılmıştır.

Sayfasız çalışma taslağı; baştan sona okundu ve uygulama kayıtları buradan da çıkarıldı.

Görev 2.2 eksenlerinde katkısı

Belgeden çıkan kayıtların düzey ve alan dağılımı. Dağılım belgenin ne sorduğunu da anlatır: bir belge yalnız sorduğu şeyi bulur.

Belgeden 17 kayıt çıkmıştır. Düzey bakımından bunlar mikro düzeyde 9, mezo düzeyde 2, makro düzeyde 6 biçiminde dağılmaktadır.

Alan bakımından ağırlık Yönetişim, Strateji ve Politika, Öğretim Uygulaması, Ölçme ve Akademik Dürüstlük alanlarındadır.

Bu belgeden çıkan kayıtlar

Her kayıt kendi sayfasında künyesi, anlatısı ve dayanağıyla durur.

MikroSınıf ve öğrenme tasarımı
Öğretim materyalinin hazırlanması ve öğrenme etkinliğinin araçla tasarlanması

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.

Multiple countries
Modelin ses ve uzmanlaşmış ajanlar yoluyla öğretim üslubuna göre yapılandırılması

Bir 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.

Multiple countries
Öğretimde kullanılmadan önce her yapay zekâ çıktısının insan denetiminden geçirilmesi

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.

Multiple countries
Öğrencilerin yapay zekâyı ödevi bitirmek yerine öz değerlendirme için kullanması

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.

Multiple countries
Kaynak ve sayıların akademik çalışmaya girmeden önce denetlenmesi

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.

Multiple countries
Kullanıcının kendi kurduğu komut becerisi ve genişleyen araç dağarcığı

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.

Multiple countries
Araçların sağlanan eğitimle değil akranlar, meslektaşlar ve açık video yoluyla öğrenilmesi

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.

Multiple countries
Aracın nerede ve ne için kullanıldığının beyanı ve dışarı verilmeden önce denetim

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.

Multiple countries
Kişisel ve gizli verinin komutun dışında tutulması

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.

Multiple countries
MezoKurumsal yönetişim
Sınavlarda yapay zekâyı yasaklayan, ödevlerde şeffaflıkla izin veren etik kullanım politikası

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.

Open University of Cyprus · Cyprus
Tüm personele ticari bir modele kurum çapında erişim

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.

Universitat Oberta de Catalunya · Spain
MakroUlusal politika
Ulusal standart sınavda yapay zekâ ile üretilen sorular

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.

Measuring, Selection and Placement Centre (ÖSYM) · Türkiye
Avrupa düzenlemesinin yanında ulusal yapay zekâ mevzuatı

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.

Italian ministries · Italy
Araştırma rehberleriyle birlikte eğitimde yapay zekâ politika belgesi ve eylem planı

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.

Turkish national authorities · Türkiye
Ortaklığın ortak dayanağı olarak Avrupa Yapay Zekâ Yasası

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.

European Union · European Union
Avrupa düzenlemesinin yürürlüğe girişi ve hâlihazırda uygulanan yasaklar

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.

European Union · Finland
Öğretmen eğitimi ve aşamalı öğrenci erişimiyle Okullarda Yapay Zekâ pilotu

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.

Government of Greece · Greece

Birebir alıntı

Bu belgeden alınan cümleler, geçtikleri sayfayla birlikte. Kayıtların dayandığı yer burasıdır.

YouTube and social media are the most common informal channel. They play a much larger role for students than for teachers.
Learning the tools through peers, colleagues and public video rather than through provision, desteklediği kayıt · R3, s. 3.1.5
YouTube and social media are the most common informal channel. They play a much larger role for students than for teachers.
AI Literacy and Professional Development · Micro, desteklediği kayıt · R3, s. 3.1.5
The most significant change has been that all UOC staff now have access to Gemini Pro.
Institution-wide access to a commercial model for all staff, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.1
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
How advisory national guidance becomes an institutional obligation, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.15
which combines the European AI Act (EU 2024/1689) with recent national legislation (Law No 132 of 17 September 2025)
National AI legislation alongside the European regulation, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.15
The EU’s AI Regulation will take effect in Finland on August 2, 2026, but the prohibitions have already come into force.
Entry into force of the European regulation with prohibitions already applying, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.15
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
AI in education policy document and action plan alongside research guidelines, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.15
EU AI Act is undoubtedly the single most-cited one, regardless of the country
The European AI Act as the shared reference across the partnership, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.15
I always give information about where and what for I've used GenIA tools. And I never share protected data.
Ethical Frameworks and Responsible Use · Micro, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.3
I always double-check academic texts in particular, especially for citations.
Assessment and Academic Integrity · Micro, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.3
their use is prohibited during exams, while it may be permitted for preparing assignments or activities if transparency is ensured
Ethical use policy prohibiting AI in examinations and permitting it in assignments, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.3
No adding of personal data in the prompting that is sensitive for reasons of data protection or that are otherwise confidential.
Data Protection, Privacy and Security · Micro, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.3
No adding of personal data in the prompting that is sensitive for reasons of data protection or that are otherwise confidential.
Keeping personal and confidential data out of the prompt, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.3
I always give information about where and what for I've used GenIA tools. And I never share protected data.
Declaring where and for what the tool was used, and reviewing before release, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.3
I always double-check academic texts in particular, especially for citations.
Checking references and figures before they enter academic work, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.3
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.
Teaching Practice · Micro, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.5
I regularly use them to prepare teaching materials, support literature reviews and design learning activities.
Curriculum and Learning Design · Micro, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.5
I regularly use them to prepare teaching materials, support literature reviews and design learning activities.
Preparing teaching materials and designing learning activities with the tool, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.5
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.
Prompting skill built by the user, and a widening repertoire of tools, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.5
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.
Configuring the model to a teaching style through voice and specialised agents, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.5
Instead of having AI do my homework for me, I use it to ask for ideas that can guide me in the right direction
Students using AI for self-assessment instead of task completion, desteklediği kayıt · R3, s. 3.3.3
Rather than using the raw output, I always apply a 'human-in-the-loop' approach to ensure the final content meets professional standards.
Human-in-the-loop checking of every AI output before use in teaching, desteklediği kayıt · R3, s. 3.3.3
Questions for standardized exams are now being generated using artificial intelligence
AI-generated items in a national standardised examination, desteklediği kayıt · R3, s. 3.3.4
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
AI in Schools pilot with teacher training and phased student access, desteklediği kayıt · R3, s. 3.3.4
informal training acts as a complement not a substitute
Learning the tools through peers, colleagues and public video rather than through provision, desteklediği kayıt · R3, s. 3.1.5
Use of Ki-connect.nrw has increased, as has the individual use of various LLMs
KI:connect.nrw, a shared regional portal for generative AI, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.1
temporary chats to avoid storage, use of official AI platforms that are in line with University policies
Keeping personal and confidential data out of the prompt, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.3
confidentiality has become a habit, rather than a mere policy
Data Protection, Privacy and Security · Micro, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.3
I always review answers/content generated thoroughly before using it for any materials that will be given to others.
Declaring where and for what the tool was used, and reviewing before release, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.3
The only rule I can identify is to cite the LLMs used and specify their applications for academic work.
Ethical Frameworks and Responsible Use · Micro, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.3
I know how to prompt better, I know how to maintain an extended conversation better.
Prompting skill built by the user, and a widening repertoire of tools, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.5
Coffee (LLM feedback system) and many more LMS plugins that help teachers and learners prepare lessons
COFFEE, course-specific formative feedback on written assignments, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.8
The university uses a general AI chatbot (Minerva).
Minerva, a virtual assistant on the university web pages, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.8
the dominant framing is augmentation, not replacement
Human-in-the-loop checking of every AI output before use in teaching, desteklediği kayıt · R3, s. 3.3.3
Faster generation of tests and materials. Using the appropriate prompts makes it very useful and quick.
Preparing teaching materials and designing learning activities with the tool, desteklediği kayıt · R3, s. 3.4
Faster generation of tests and materials. Using the appropriate prompts makes it very useful and quick.
Curriculum and Learning Design · Micro, desteklediği kayıt · R3, s. 3.4
The population comprised 1570 participants across different categories: 25 Administratoristrative staff, 26 IT/support staff, 176 teachers, and 1343 students
Respondents by stakeholder group across the three rounds, desteklediği kayıt · R3, s. 2.2
confidentiality has become a habit, rather than a mere policy
Keeping personal and confidential data out of the prompt, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.3
The only rule I can identify is to cite the LLMs used and specify their applications for academic work.
Declaring where and for what the tool was used, and reviewing before release, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.3
I was mostly using chatgpt earlier. Now, i try different ai tools like gemini, notebooklm etc.
Prompting skill built by the user, and a widening repertoire of tools, desteklediği kayıt · R3, s. 3.2.5