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.
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.
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.
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.
Bir 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.
Bir 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.