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.
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 countriesBir 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 countriesÖğretim 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 countriesÖğrenciler 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 countriesÖğrenciler 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 countriesHer 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 countriesÖrgün 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 countriesBütün 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 countriesHer 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 countriesÜniversite 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 · CyprusBir 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 · SpainBir 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) · TürkiyeKatılımcılar, 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 · ItalyBir 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 · TürkiyeDüzenleme, 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 UnionBir 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 · FinlandUlusal 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 · GreeceBirebir 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.
YouTube and social media are the most common informal channel. They play a much larger role for students than for teachers.
The most significant change has been that all UOC staff now have access to Gemini Pro.
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
which combines the European AI Act (EU 2024/1689) with recent national legislation (Law No 132 of 17 September 2025)
The EU’s AI Regulation will take effect in Finland on August 2, 2026, but the prohibitions have already come into force.
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
EU AI Act is undoubtedly the single most-cited one, regardless of the country
I always give information about where and what for I've used GenIA tools. And I never share protected data.
I always double-check academic texts in particular, especially for citations.
their use is prohibited during exams, while it may be permitted for preparing assignments or activities if transparency is ensured
No adding of personal data in the prompting that is sensitive for reasons of data protection or that are otherwise confidential.
No adding of personal data in the prompting that is sensitive for reasons of data protection or that are otherwise confidential.
I always give information about where and what for I've used GenIA tools. And I never share protected data.
I always double-check academic texts in particular, especially for citations.
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.
I regularly use them to prepare teaching materials, support literature reviews and design learning activities.
I regularly use them to prepare teaching materials, support literature reviews and design learning activities.
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.
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.
Instead of having AI do my homework for me, I use it to ask for ideas that can guide me in the right direction
Rather than using the raw output, I always apply a 'human-in-the-loop' approach to ensure the final content meets professional standards.
Questions for standardized exams are now being generated using artificial intelligence
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
informal training acts as a complement not a substitute
Use of Ki-connect.nrw has increased, as has the individual use of various LLMs
temporary chats to avoid storage, use of official AI platforms that are in line with University policies
confidentiality has become a habit, rather than a mere policy
I always review answers/content generated thoroughly before using it for any materials that will be given to others.
The only rule I can identify is to cite the LLMs used and specify their applications for academic work.
I know how to prompt better, I know how to maintain an extended conversation better.
Coffee (LLM feedback system) and many more LMS plugins that help teachers and learners prepare lessons
The university uses a general AI chatbot (Minerva).
the dominant framing is augmentation, not replacement
Faster generation of tests and materials. Using the appropriate prompts makes it very useful and quick.
Faster generation of tests and materials. Using the appropriate prompts makes it very useful and quick.
The population comprised 1570 participants across different categories: 25 Administratoristrative staff, 26 IT/support staff, 176 teachers, and 1343 students
confidentiality has become a habit, rather than a mere policy
The only rule I can identify is to cite the LLMs used and specify their applications for academic work.
I was mostly using chatgpt earlier. Now, i try different ai tools like gemini, notebooklm etc.