Öğretmenler ve Eğitim Ekipleri için AI Eğitimi

Dil modellerinin çalışma prensiplerini, bilgi üretme olasılıklarını ve halüsinasyon mekanizmasını eğitim bağlamında inceliyoruz. Araştırmalardaki kanıtlanmış zaman tasarrufları ile abartılı vaatleri birbirinden ayırıyoruz. Hangi işlerin yapay zekaya bırakılabileceğini, hangilerinin mutlaka uzman denetiminde kalacağını ve hangi kararların yalnızca insana ait olduğunu gösteren CLEAR görev testini uyguluyoruz.

• Dil modellerinin olasılık ve bağlam penceresi mantığı, halüsinasyonları ve müfredat dışı sapmaları yakalamak
• EEF ve NFER araştırma verileri ışığında ders hazırlığında gerçek zaman tasarrufu sınırları
• CLEAR görev testi ile görev uygunluk değerlendirmesi: devredilecek, denetlenecek ve insanda kalacak işler
• Not verme, kabul, rehberlik, disiplin ve özel eğitim kararlarında insan sorumluluğu
• Hatalı bir ders rehberini kaynakla karşılaştırarak denetleme ve düzeltme uygulaması

Rastgele komut yazımı yerine kurumsal eğitim süreçlerinde tekrar kullanılabilir iş akışları tasarlıyoruz. Hedef, bağlam, kaynaklar, görev, format ve kontrol adımlarını içeren GCSTFC çerçevesini öğreniyoruz. Modeli kapalı müfredat paketlerine bağlayarak kaynakta bulunmayan konularda uydurmak yerine sınırını bildirmesini sağlayan temellendirme tekniklerini hayata geçiriyoruz.

• Genel istemlerden yapılandırılmış pedagojik iş akışına geçiş: GCSTFC yöntemi
• Modeli kapalı kaynak paketlerine bağlamak ve kaynak dışı üretimlerde bilgi yok yanıtını zorunlu kılmak
• Zümre ve kurum standartlarına uygun çıktı sözleşmeleri, uzunluk ve biçim kontrolleri
• İlk taslağı adım adım iyileştirme, kusurlu çıktıları gerekçeli revizyonla dönüştürme
• Kötü niyetli yönlendirmelere ve uydurma müfredat taleplerine karşı karşıt testler uygulama

Öğretmenin haftalık hazırlık yükünün en büyük kısmını oluşturan ders materyalleri ve ölçme-değerlendirme süreçlerini uygulamalı olarak yeniden kurguluyoruz. Tek bir onaylı ana çalışma kâğıdından üç farklı öğrenme seviyesine uygun materyal türetiyoruz. Sınav sorularını kazanım matrisine bağlarken, soru puanlarının toplamını bağımsız kontrol adımlarıyla doğruluyoruz. Çok modlu yapay zeka ile görsel şema analizi ve erişilebilir alternatif metinler üretiyoruz.

• Öğrenme kazanımları ve kavram yanılgılarıyla eşleşen ana ders planı ve çalışma kâğıdı hazırlama
• Tek bir ana materyalden üç farklı öğrenme düzeyine uygun alıştırma seti türetme
• Kazanım standardını düşürmeden okuma yükünü hafifletme, sözlük desteği ve genişletme görevleri
• Sekiz maddelik kazanım matrisine bağlı sınav soruları ve analitik puanlama rubriği tasarımı
• Sayısal ve analitik konularda bağımsız kontrol toplamları ile soru puanı ve zorluk sağlama disiplini
• Çok modlu yapay zeka ile ders şemalarını denetleme, etiket kontrolü ve erişilebilir betimleme üretimi

Öğrenci ödevlerine verilen geri bildirimleri, karne görüşlerini, veli bilgilendirme notlarını ve idari toplantı tutanaklarını ele alıyoruz. Yapay zekanın öğrenci hakkında niyet veya kişilik çıkarımı yapmasını engelleyip, yalnızca rubrikteki somut kanıtlara dayanan ilk taslaklar üretmesini sağlıyoruz. Veli iletişiminde olgular ile destek adımlarını netleştiren, öğretmen onaylı metinler geliştiriyoruz.

• Öğrencinin kişiliğine veya niyetine değil, yalnızca teslim edilen ödev kanıtına dayalı geri bildirim
• Modelin varsayımlarını ayıklama ve öğretmenin onaylayacağı gelişim adımlarını belirleme
• Karne görüşlerinde ve öğrenci değerlendirmelerinde kişisel eğitimci üslubunu koruma
• Hassas durumlarda veli bilgilendirme notu: gözlemlenen olgular, destek yolları ve onay sınırı
• Zümre toplantı tutanaklarından ve idari notlardan net karar, sorumlu ve tarih dökümü çıkarma
• Zaman kazancını daha fazla metin üretmeye değil, öğrenciyle yüz yüze iletişime yönlendirme

KVKK, MEB etik düzenlemeleri, YÖK standartları ve Avrupa Birliği Yapay Zeka Yasası kapsamında veri güvenliği sınırlarını belirliyoruz. Öğrenci kişisel verilerinin korunması, veri minimizasyonu ve kurumsal onay yollarını inceliyoruz. Yapay zeka tespit yazılımlarının güvenilmezliğini, Reading ve Vanderbilt örnekleri üzerinden inceleyerek, ödev süreçlerini dedektör bağımlılığından kurtaran süreç odaklı dürüstlük modellerini kuruyoruz.

• 6698 sayılı KVKK ve 15 soruda üretken yapay zeka rehberi ışığında veri minimizasyonu
• MEB 2025-2029 politikası, 2026 etik kılavuzu ve YÖK standartları doğrultusunda şeffaflık ve bildirim
• AB Yapay Zeka Yasası (EU AI Act) çerçevesinde eğitimde yüksek riskli sistem sınırları
• Yapay zeka tespit yazılımlarının teknik sınırları, yüksek hata oranları ve çok dilli öğrenci önyargısı
• Süreç odaklı değerlendirme: ara taslak teslimi, kaynak günlüğü, sözlü savunma ve kullanım beyanı
• Derin sahte (deepfake) ve siber zorbalık olaylarında delil güvenliği ve çocuk koruma müdahale adımları

Eğitim sonrasında kurum içinde kalıcı bir yetkinlik oluşturmak için gerekli yönetişim modelini kuruyoruz. Başarılı kullanım örneklerini kurum geneline yayacak öncü eğitimciler ağını yapılandırıyor, başlangıç iş yükünü ölçüyor ve 90 günlük somut bir pilot sözleşmesi hazırlıyoruz. Pilot sürecini lisans sayısıyla değil, çıktı kalitesi, hata oranları ve zaman kazancıyla takip ediyoruz.

• Lisans dağıtımının ötesine geçen kurumsal benimseme göstergeleri: kullanım sıklığı ve materyal kalitesi
• Öncelikli pilot dersleri, zümreleri veya idari birimleri belirleme kriterleri
• RACI matrisi ile sponsor, süreç sahibi, zümre başkanı ve bilişim sorumluluklarını tanımlama
• Başlangıç iş yükü ölçümü, haftalık zümre kliniği ve pedagojik sapmalarda pilot durdurma kriterleri
• Kuruma özel hazırlanan 30, 60 ve 90 günlük uygulama ve değerlendirme yol haritası