Bir matematik sorusunun altında doğru cevap duruyor. İşlem temiz, sonuç yerli yerinde. Kâğıtta silgi kırıntısı yok; kalem, uzun bir uğraşın izini bırakmamış. Öğrenci başını kaldırdığında soru bitmiş, fakat öğrenme gerçekten başlamış mı, bunu henüz bilmiyoruz.

Eğitimin en sessiz meselesi burada saklı: İnsan, önündeki işi tamamladığında mı öğrenir, yoksa bir daha karşılaştığında kendi başına çözebilecek gücü kazandığında mı

Yapay zekâ, bu ayrımı her gün biraz daha görünür kılıyor. Birkaç saniyede metin yazıyor, hesap yapıyor, seçenekleri karşılaştırıyor. Eskiden saatler alan işler kısalıyor; bilgiye ulaşmak kolaylaşıyor. Ne var ki cevabın kısalması, insanın o cevaba ulaşmak için ihtiyaç duyduğu düşünce yolunu da kısaltırsa, kazandığımız zamanın karşılığında ne kaybettiğimizi hesaplamak zorlaşır.

Yükseköğretim Kurulu öncülüğünde hazırlanan Dijital Üniversite Platformu'nun 3 Kasım'da başlayacak olması bu nedenle önemli. Yapay zekâ, veri analizi ve sürdürülebilirlik alanlarındaki 16 modülle çevrim içi ve ücretsiz eğitim sunacak platform, Türkiye'nin dijital yetkinliklerini genişletme arayışının somut adımlarından biri. 2026-2030 Yapay Zekâ Eylem Planı da nitelikli insan kaynağını, hesaplama ve veri altyapısını, güvenilir yapay zekâyı ve teknolojik kapasiteyi güçlendirmeyi hedefliyor.

Bu adımların değerini, kaç kişinin yeni bir programı açabildiğiyle ölçemeyiz. Asıl ölçü, o programın yardımı olmadan da düşünebilen, üretilen sonucu sınayabilen ve gerektiğinde ona itiraz edebilen insanların yetişip yetişmediğidir.

Alıştırmanın gösterdiği

Bu kaygının elle tutulur bir karşılığı var. 2025'te Proceedings of the National Academy of Sciences dergisinde yayımlanan bir araştırmada, Türkiye'de bir lisede yaklaşık bin öğrenciyle yürütülen saha deneyi incelendi. Matematik alıştırmalarında genel amaçlı GPT-4 kullanan öğrencilerin performansı yükseldi. Ancak öğrenciler daha sonra yapay zekâya erişmeden sınava girdiklerinde, bu gruptaki sonuçlar kontrol grubuna göre yüzde 17 daha düşük çıktı. Öğrenmeyi destekleyecek ipuçları sunacak biçimde tasarlanan yapay zekâ öğreticisi kullanıldığında ise bu olumsuz etki büyük ölçüde ortadan kalktı.

Tek bir okulda, belirli bir ders ve uygulama üzerinden yürütülen bu araştırma, her öğrenciye ya da her yapay zekâ aracına ilişkin kesin hüküm vermiyor. Fakat eğitim açısından önemli bir farkı ortaya koyuyor: Soruyu öğrenci adına çözen araçla, öğrencinin soruyu çözme becerisini geliştiren araç aynı sonucu doğurmayabilir.

Bir problemin çözümünü ekranda görmek, zihnin o çözümü kurduğu anlamına gelmiyor. Bir metni akıcı biçimde teslim etmek, içindeki düşünceyi kavramakla eşdeğer değil. Öğrenme, cevabın ekranda belirdiği anda değil; insan o cevabın neden doğru olduğunu açıklayabildiğinde, yanlışını fark ettiğinde ve öğrendiğini başka bir durumda kullanabildiğinde kendini gösteriyor.

Bu ayrımın meslek hayatında da karşılığı var. Bir mühendisin ekranda gördüğü hesap, bir hekimin önüne gelen analiz, bir çiftçinin tarlasına ilişkin aldığı tahmin ya da bir kamu kurumunun kullandığı veri modeli karar sürecine katkı sunabilir. Ancak sonucun hangi varsayımlara dayandığını, hangi koşullarda yanıltıcı olabileceğini bilmek gerekir. Çünkü yanlış bir cevap, düzgün cümlelerle sunulduğunda daha az yanlış olmaz; hatta ikna edici görünmesi, hatanın fark edilmesini geciktirebilir.

Teknolojiyi kullanmak, yönünü belirlemek

Türkiye açısından mesele, yeni araçları benimsemekle sınırlı değil. Teknolojik kapasite; araştırmacı yetiştirmek, kendi çözümlerini geliştirmek, güvenilir veri altyapısı kurmak, kritik sistemleri denetleyebilmek ve uluslararası rekabette söz sahibi olmak demek. Başka ülkelerin geliştirdiği teknolojilerden yararlanmak elbette gerekli. Bilim, sınırların ötesinde ilerliyor; bilgi alışverişi ülkeleri zayıflatmak yerine güçlendirebilir. Fakat dışarıdan alınan bir imkânı kendi ihtiyaçlarına göre değerlendirebilmekle, o imkâna bütünüyle bağımlı hâle gelmek arasında önemli bir mesafe bulunuyor.