Kurucu
September 14, 2026
22 min read
Bir eğitim teknolojisi sağlayıcısı YAZEK beyanını kurum adına veremez. Fakat kurumun doğru beyanda bulunmasını, verdiği beyanı ürün içinde fiilen uygulamasını ve ürün değiştikçe bu beyanın hâlâ doğru olup olmadığını sınamasını mümkün kılabilir. Serinin bu son yazısı, “YAZEK’e hazır ürün” ifadesini bir pazarlama sloganından çıkarıp sağlayıcı, ürün ekibi ve eğitim kurumu arasında kullanılabilecek model bir tasarım şartnamesine dönüştürmeyi öneriyor.
Bir EdTech ürününün tanıtım sunumunda şu cümleyle karşılaşmak artık şaşırtıcı değildir: “Ürünümüz YAZEK uyumludur.” Cümle güven verici görünür; fakat hukuken hangi sonucu anlattığı belirsizdir. Millî Eğitim Bakanlığının Yapay Zekâ Uygulamaları Etik Beyan Sistemi, ürünlere uygunluk sertifikası veren veya araçları önceden onaylayan bir mekanizma değildir. Bakanlığın güncel açıklamasına göre “güvenli yapay zekâ araçları listesi” de bulunmamaktadır. Beyanın konusu platformun ticari adı değil; öğretmenin o platformla gerçekleştireceği somut yapay zekâ uygulamasının niteliği ve kapsamıdır.[1]
Bu ayrım, sağlayıcıyı YAZEK tartışmasının dışına çıkarmaz. Aksine rolünü daha kesin tanımlar. Bir kurum; ürünün hangi veriyi işlediğini, neyi ürettiğini, hangi model veya üçüncü taraf bileşenle çalıştığını, öğretmenin neyi değiştirebildiğini ve yeni sürümün önceki kullanımı nasıl etkilediğini bilmiyorsa etik beyanındaki cevapların doğruluğunu güvence altına alamaz. Ürünün arayüzü kurumsal politikaya aykırı davranışı kolaylaştırıyor, önemli işlevleri kapatmaya izin vermiyor veya olay anında gerekli kayıtları üretmiyorsa en iyi hazırlanmış politika dahi ekranda karşılık bulmaz.
Bu nedenle sağlayıcının kurabileceği meşru ve güçlü vaat “hukuka uygunluğu garanti ediyoruz” değildir. Daha doğru vaat şudur:
Ürünümüz, eğitim kurumunun somut kullanımını doğru tanımlayabilmesi, kendi kurallarına göre sınırlandırabilmesi, insan denetiminde işletebilmesi, sonuçlarını kanıtlayabilmesi ve değişiklik hâlinde yeniden değerlendirebilmesi için gerekli ürün kabiliyetlerini sağlar.
Bu yazıda YAZEK’e hazırlık olarak adlandırılan nitelik budur. Bu ifade resmî bir MEB statüsü veya sertifika değildir. YAZEK ilkelerini ürün yaşam döngüsüne tercüme etmek için önerilen bir tasarım ve güvence modelidir.
Bu dizinin önceki yazıları farklı birer boşluğu ele aldı: YAZEK beyanının yaşayan kurumsal uyum sistemine bağlanması; kullanım öncesi etki değerlendirmesi; öğrenciyi geçmiş verisine hapseden profillere karşı açık gelecek güvencesi; yapay zekâ tedarik sözleşmesinin görünürlük ve müdahale aracı hâline gelmesi; notlandırmada gerekçeli insan sahiplenmesi ile etkili itirazın kurulması. Son aşamada artık bu meseleleri yeniden açıklamak değil, onlardan ürün gereksinimi çıkarmak gerekir.
Seride kurulan hukuki çıktıların her biri ürüne bir sonuç sorusu ve bir karşılık doğurur. Somut kullanım senaryosu esas alındığında ürün, hangi modülünün hangi amaç ve hedef grup için kullanıldığını ayırabilmeli; karşılığı senaryo kimliği ve ayrı yapılandırma profilidir. Etki değerlendirmesi kullanım sınırlarını ve durdurma eşiklerini belirlediğinde kurumun kararı ürün içinde uygulanabilmeli; karşılığı politika kumandaları, özellik kapıları ve durdurma yetkisidir. Öğrencinin geleceği tek bir çıkarıma kapanmamalıysa çıkarımın ömrü, ikinci kullanımı ve etkisi sınırlandırılabilmeli; karşılığı amaç ayrımı, süre sonu, yeniden değerlendirme ve algoritmasız yoldur. Sözleşme değişiklik, denetim ve çıkış hakkını güvenceye aldığında bu haklar teknik olarak kullanılabilir olmalı; karşılığı sürüm bildirimi, kanıt ihracı, geri alma ve taşınabilirliktir. İnsan denetimi gerekçe, yetki ve itiraz gerektirdiğinde insan ürün üzerinde gerçekten karar verebilmeli; karşılığı inceleme yüzeyi, özgün insan işlemi, düzeltme ve ikinci bakış desteğidir.
Bu eşleme basit bir “legal gereksinimler listesi” değildir. Ürün yol haritası, kurum politikası ve tedarik sözleşmesi aynı kullanım senaryosuna bağlanmadığında üç ayrı gerçeklik doğar: Kurum bir şeyi beyan eder, sözleşme başka bir şeyi vaat eder, yazılım ise üçüncü bir şeye izin verir. YAZEK’e hazırlığın asıl hedefi bu üç gerçekliği aynı sisteme dönüştürmektir.
Aynı ürün öğretmenin kapalı bir ortamda materyal taslağı hazırlamasında, öğrenciyle doğrudan konuşan bir öğretim asistanı olarak kullanılmasında ve öğrenci çalışmasını değerlendirmesinde aynı hazırlık düzeyine sahip değildir. Dahası, aynı modül iki kurumda farklı veri alanları, yetkiler, saklama süreleri ve insan denetimi kurallarıyla çalışabilir. Bir ürün bugün kullanılan model sürümünde yeterli kanıt sunarken yarın sessizce eklenen yeni bir işlevle önceki güvenceyi zayıflatabilir.
Bu nedenle hazırlık şu ilişkinin niteliğidir:
YAZEK’e hazırlık = ürün kabiliyeti × somut kullanım senaryosu × kurumsal yapılandırma × güncel sürüm × kanıt sürekliliği
Çarpanlardan biri yoksa ürün adına yapıştırılan genel bir “uyumlu” etiketi kalan açığı kapatamaz. Güvenli varsayılanlara sahip bir ürün yanlış amaçla kullanılabilir; doğru amaç için alınmış kurumsal karar yeni sürümde geçerliliğini yitirebilir; iyi yapılandırılmış bir sistem kanıt üretmediği için olay sonrasında denetlenemez.
Bu noktada beyana elverişlilik kavramı önerilebilir. Beyana elverişli ürün, YAZEK formunu otomatik dolduran ürün değildir. Kurumun beyan edeceği olguları açıkça gösteren, verilen cevabın ürün içindeki teknik karşılığını kuran ve bu karşılığın yaşam döngüsü boyunca bozulup bozulmadığını görünür kılan üründür. Dört yetenek birlikte bulunmalıdır:
Doğru beyanı mümkün kılma: Amaç, hedef grup, veri, model işlevi, karar etkisi ve sınırlara ilişkin güvenilir bilgi sağlama.
Beyanı çalıştırma: Kurumun belirlediği kullanım sınırlarını ayar, rol, izin, özellik kapısı ve güvenli varsayılanlar yoluyla uygulama.
Beyanı ispatlama: Hangi yapılandırmanın, modelin ve insan işleminin hangi anda geçerli olduğunu ölçülü kayıtlarla gösterebilme.
Beyanı canlı tutma: Ürün veya kullanım değiştiğinde önceki değerlendirmenin gözden geçirilmesi gerekip gerekmediğini kuruma bildirme ve gerektiğinde kullanımı güvenli biçimde dondurma.
İlk yetenek olmadan beyan tahmine, ikincisi olmadan niyet beyanına, üçüncüsü olmadan ispat sorunu yaşayan bir iddiaya, dördüncüsü olmadan da kısa sürede eskiyen bir fotoğrafa dönüşür.
Kurumsal yapay zekâ politikaları çoğu zaman doğru fiiller kullanır: sınırlandırılır, denetlenir, kaydedilir, gerektiğinde durdurulur. Ürün tasarımının görevi, bu fiillerin ekrandaki ve sistem mimarisindeki karşılığını sormaktır. Öğrenci verisinin yalnızca belirli amaçla kullanılacağı yazıyorsa amaç dışı kullanımı hangi teknik ayrım önleyecektir? Nihai kararın öğretmende olduğu belirtiliyorsa öğretmen öneriyi görmeden, değiştirmeden veya kendi gerekçesini kurmadan tek tıkla kabul edebilecek midir? Belirli bir işlev yasaklanmışsa kurum yöneticisi bu işlevi bütün kullanıcılar için kapatabilecek midir?
Burada kontrol–kanıt simetrisi denilebilecek bir ilke gerekir:
Her önemli politika kuralı ürün içinde uygulanabilir bir kontrole; her önemli kontrol de çalıştığını gösterecek ölçülü ve erişilebilir bir kanıta bağlanmalıdır.
Bir özellik kapatılamıyorsa kurumsal yasak kırılgandır. Bir ayar sürüm ve zaman bilgisiyle kayda geçmiyorsa sonradan doğrulanamaz. Bir uyarı kime ulaşacağı tanımlanmadan üretiliyorsa müdahale değildir. Bir kayıt hiçbir yetkili tarafından anlaşılır biçimde dışarı alınamıyorsa hesap verebilirliğe değil, veri yığınına dönüşür.
Bu yaklaşım “ne kadar çok log, o kadar çok uyum” anlamına gelmez. Özellikle çocukların davranışlarını ayrıntılı biçimde kaydetmek yeni bir gözetim riski yaratabilir. Tasarım; olayın ve kararın denetlenmesi için gerekli kanıt ile öğrencinin gereksiz davranışsal izlenmesi arasındaki farkı gözetmelidir. Kanıt mimarisi de veri minimizasyonuna, rol temelli erişime, saklama sınırına ve güvenli silmeye tabi olmalıdır.
Eğitimde yüksek etkili bir yapay zekâ işlevi tek bir güvenceye emanet edilemez. “Çıktı öğretmen tarafından kontrol edilmelidir” uyarısı, arayüz öğretmeni otomatik kabule itiyorsa yeterli değildir. İçerik filtresi, zararlı çıktı gerçekleştiğinde kimin haberdar olacağını ve nasıl müdahale edeceğini çözmez. Sözleşmedeki bildirim hükmü, ürün yeni modele çoktan geçirilmişse kurumu geriye dönük olarak korur.
YAZEK’e hazır tasarım bu yüzden altı katmanı birlikte kurmalıdır.
1. Tanımla: Amaç, hedef grup, veri, yapay zekâ rolü ve yasak kullanımlar senaryo düzeyinde belirlenir. Katman başarısız olursa tanımsız veya kapsam dışı kullanımda özellik kapısı ve yönetici uyarısı onu örter. 2. Sınırla: Güvenli varsayılan, rol/izin, veri alanı ve işlev kısıtı uygulanır. Aykırı deneme olay kaydı ve sorumlu kişiye bildirimle görünür kılınır. 3. Gözet: Yetkili insanın ön izleme, değiştirme, reddetme ve durdurma yetkisi gerçek kılınır. Olağandışı kabul örüntüleri, hata kümeleri ve itirazlar süreç incelemesine taşınır.
4. Kanıtla: Sürüm, yapılandırma, çıktı ve özgün insan işlemi amaca uygun ölçüde kaydedilir. Kanıt eksikliğinde kararın etkisi sınırlanır veya yüksek etkili işlev çalıştırılmaz. 5. Düzelt: Hata, itiraz ve olay sonucu bağlı kayıtlara ve türev çıktılara yayılır. Toplu hata hâlinde kullanımın askıya alınması ve geri alınması mümkün kılınır. 6. Yenile veya çık: Değişiklik sınıflandırılır, yeniden test edilir, kurum bilgilendirilir; süreklilik ve veri çıkışı sağlanır. Güvence korunamıyorsa önceki sürüme dönülür, işlev kapatılır veya sağlayıcıdan güvenli çıkış çalıştırılır.
Bu mimari hatayı imkânsız kılmayı vaat etmez. Daha gerçekçi ve hukuken daha değerli bir hedef kurar: Hatanın tek bir kontrolden geçip görünmeden öğrenciye sonuç olarak ulaşmasını zorlaştırır; ulaştığında ise tespit, düzeltme ve öğrenme kapasitesi sağlar.
Aşağıdaki şartname, MEB tarafından yayımlanmış bir teknik standart değildir. YAZEK, Eğitimde Yapay Zekâ Uygulamaları Etik Kılavuzu ve MEB’in geliştirici/servis sağlayıcı tavsiyelerindeki beklentilerin ürün yaşam döngüsüne çevrilmesi için geliştirilmiş bir modeldir.[2] Sağlayıcılar bunu ürün gereksinim belgesine ve sürüm kapısına; eğitim kurumları ön yeterlilik, pilot ve kabul testine; politika yapıcılar ise ileride ortak bir güvence şeması kurulmasına başlangıç noktası olarak kullanabilir.
Şartnamenin değerlendirme birimi şirket veya platformun tamamı değil, ürün + modül + sürüm + kullanım senaryosu + kurumsal yapılandırma birleşimidir. Her gereksinim için “var/yok” cevabından daha fazlası aranır: kontrolün sahibi, kapsamı, test yöntemi, ürettiği kanıt, bilinen sınırlılığı ve yeniden inceleme tarihi.
YH-01 — Senaryo kimliği, her yapay zekâ işlevi için amaçlanan kullanımı, hedef yaş/grubu, pedagojik işlevi, veri kategorilerini, çıktıyı ve karar etkisini açıkça tanımlar; desteklenmeyen kullanımları belirtir. Kabul sorusu, kurumun ürün adından bağımsız olarak neyi beyan ettiğini tek kayıtta gösterip gösteremediğidir; üretilecek kanıt sürüm bağlı ürün/sistem kartı ve senaryo pasaportudur. YH-02 — Kurumsal politika kumandası, kurumun modül, kullanıcı rolü, sınıf/şube, veri alanı, üretim modu ve karar etkisine göre kullanım kuralı belirlemesini sağlar; riskli işlevler varsayılan olarak kapalı tutulabilir. Kabul sorusu, kurumsal kararın kullanıcı tavsiyesinden çıkıp sistem davranışına dönüşüp dönüşmediğidir; kanıt yapılandırma özeti, yetki matrisi ve değişiklik geçmişidir. YH-03 — Veri ve bileşen sınırı, gerekli olmayan veri alanlarının kapatılmasını, eğitim verisinin model eğitimi/ürün geliştirme gibi ikincil kullanımlardan ayrıştırılmasını ve alt sağlayıcı ile model bağımlılıklarının görünür olmasını ister. Kabul sorusu, kurumun hangi verinin hangi bileşene ve hangi amaçla gittiğini denetleyip denetleyemediğidir; kanıt veri akış özeti, bileşen kaydı ve saklama/silme doğrulamasıdır.
YH-04 — Çocuk ve pedagoji için güvenli varsayılan, yaş ve işlevle orantılı içerik güvenliği, erişilebilirlik, bilişsel yük ve etkileşim sınırlarını ürünün varsayılan davranışına yerleştirir; pedagojik faydayı test edilebilir hedefe bağlar. Kabul sorusu, ürünün yalnızca zararlı içeriği mi engellediği, yoksa öğrenme ilişkisinin niteliğini de koruyup korumadığıdır; kanıt yaş/grup bazlı test raporu, erişilebilirlik sonucu ve pedagojik doğrulama kaydıdır. YH-05 — İnsan kontrol yüzeyi, yetkili kişinin girdiyi ve yapay zekâ çıktısını görmesini, belirsizliği anlamasını, öneriyi değiştirmesini, reddetmesini, açıklama eklemesini ve sistemi durdurmasını sağlar; arayüz otomatik kabule yöneltmez. Kabul sorusu, insanın gerçekten karar verip vermediği, yoksa model sonucunu onaylayan son tık olup olmadığıdır; kanıt insan işlemi izi, geçersiz kılma testi ve yetki doğrulamasıdır. YH-06 — Bildirim, açıklama ve düzeltme taşıyıcılığı, yapay zekâ rolünü kullanıcıya yaşa uygun biçimde gösterir; sonuçla bağlantılı anlaşılır bilgi üretir; kurumun başvuru/itiraz kanalına geçiş ve düzeltmeyi bağlı çıktılara yayma imkânı sağlar. Kabul sorusu, öğrenci veya velinin yalnızca “yapay zekâ kullanıldı” bilgisini değil, kendi sonucuna nasıl temas ettiğini anlayıp anlayamadığıdır; kanıt bildirim örnekleri, karar bağlamı özeti ve düzeltme yayılım kaydıdır.
YH-07 — Ölçülü gözlemlenebilirlik, model/sürüm, aktif yapılandırma, kritik olay, yapay zekâ çıktısı ve insan müdahalesini riskle orantılı biçimde kaydeder; kurum bunları anlaşılır formatta dışarı alabilir. Kabul sorusu, olay anındaki sistemi bugünkü sistemle karıştırmadan incelemenin mümkün olup olmadığıdır; kanıt zaman damgalı kanıt paketi, denetim ihracı ve erişim kayıtlarıdır. YH-08 — Değişiklik etkisi yönetimi, model, veri akışı, işlev, arayüz veya alt sağlayıcı değişikliğini kullanım senaryosuna etkisine göre sınıflandırır; gerekli test ve kurum bildirimi tamamlanmadan riskli değişiklik etkinleşmez. Kabul sorusu, yeni sürümün eski değerlendirmenin varsayımlarını sessizce bozup bozamadığıdır; kanıt değişiklik etki bildirimi, karşılaştırmalı test ve kurum kararıdır. YH-09 — Olay, geri alma ve çıkış, kurumun kullanımı askıya almasını, hatalı toplu çıktıları belirleyip düzeltmesini, önceki güvenli sürüme/iş akışına dönüşü ve kullanılabilir formatta veri/kanıt ihracını mümkün kılar. Kabul sorusu, ürün güvenli çalışmadığında eğitim faaliyeti ve öğrenci hakkının sağlayıcıya kilitlenmeden korunup korunamadığıdır; kanıt olay dosyası, geri alma testi, süreklilik ve çıkış paketidir.
Bu dokuz gereksinimin hepsi her kullanımda aynı yoğunlukta uygulanmaz. Öğrenciye doğrudan temas etmeyen, kişisel veri işlemeyen ve karara etki etmeyen bir öğretmen aracında kayıt ve onay katmanları daha hafif olabilir. Buna karşılık not, seviye, kabul, disiplin, rehberlik veya öğrenci profiline temas eden bir işlevde “ürün deneyimi zorlaşıyor” gerekçesiyle temel kontroller kaldırılamaz. Orantılılık, korumayı ortadan kaldırmak değil; kontrolün yoğunluğunu kullanımın hata maliyetine göre ayarlamaktır.
EdTech sağlayıcılarının sık yaptığı tasarım hatası, ürünü tek bir kullanım amacı varmış gibi sunmaktır. Oysa üretken içerik, öğretim asistanı, öğrenme analitiği ve değerlendirme işlevleri aynı arayüzde birleşebilir. “Eğitim için yapay zekâ” kadar geniş bir amaç, ne beyanı ne testi ne de sorumluluk dağılımını taşır.
Her modül bu nedenle bir senaryo kimliği taşımalıdır: amaç, hedef yaş ve ihtiyaç grubu, ders/öğrenme işlevi, girdiler, çıktılar, çıktının insan kararındaki yeri, desteklenen ve yasaklanan kullanımlar. Kurum, bu kimliği kendi uygulamasına bağlayıp bir yapılandırma profili oluşturabilmelidir. Böylece kurumun “bu araç yalnızca geri bildirim taslağı üretir; not önermez” kararı, kullanım kılavuzunda kalan bir cümle değil, not önerme işlevinin kapalı olduğu teknik durum hâline gelir.
Bu kontrol düzlemi sağlayıcıya da stratejik avantaj verir. Her müşteri için kod çatallamak yerine aynı ürün üzerinde doğrulanabilir risk profilleri sunulur. Hukuk ekibinin yazdığı sınırlar ürün yöneticisinin kabul kriterine, kurumun politikası ise yönetici ayarına dönüşür.
Klasik yazılım büyüme mantığı daha fazla etkileşim, daha uzun kullanım ve daha zengin veri toplamayı başarı göstergesi sayabilir. Çocuklara yönelik eğitim ürününde ise bu göstergeler tek başına değer değildir. Ekran süresini, duygusal bağlılığı veya öğrencinin sistemi kendi yerine düşünmek için ne ölçüde kullandığını artıran tasarım ticari etkileşimi yükseltirken eğitsel amacı zayıflatabilir.
MEB’in geliştirici, üretici ve servis sağlayıcılara yönelik tavsiyeleri; veri minimizasyonu ve tasarımdan itibaren mahremiyetin yanında çocukların bilişsel, duygusal ve sosyal gelişimine uygun tasarımı, ekran süresi ve mola işlevlerini, içerik filtreleme ve moderasyonu, pedagojik/etik testleri ve erişilebilirliği aynı sorumluluk alanında toplar.[3] Bu birliktelik önemlidir: Çocuk güvenliği yalnızca içerik moderasyonu, veri koruma da yalnızca gizlilik metni değildir. Ürünün neyi teşvik ettiği, hangi davranışı kolaylaştırdığı ve hangi veriyi hiç toplamamayı seçtiği tasarım kararıdır.
Karşılaştırmalı bir örnek olarak İngiltere Eğitim Bakanlığının Ocak 2026’da güncellediği üretken yapay zekâ ürün güvenliği standartları, sağlayıcıların amaç ve hedef grubu açıkça belirtmesini; iddialarını kanıtla desteklemesini; çocuk güvenliği ve şeffaflığı tasarımda öncelemesini; yeni model ve sürümleri yayımdan önce sınamasını öngörür. Standartlar ayrıca öğrenciye doğrudan tam çözüm vermek yerine kademeli ipucu sunma, gerçek bir öğrenci çabası arama ve tam çözüme geçişte sürtünme veya öğretmen onayı oluşturma gibi doğrudan pedagojik tasarım tercihleri önerir.[4] Bunlar Türk hukuku bakımından bağlayıcı kurallar değildir; fakat “güvenli EdTech ürünü”nün salt siber güvenlikten ibaret olmadığını gösteren yararlı bir politika örneğidir.
İnsan denetimi bir organizasyon şemasında, itiraz hakkı da iletişim formunda bırakıldığında ürün bunları desteklemiyor olabilir. Yetkili kişinin model önerisini değiştirebildiği; ancak asıl öğrenci çalışmasını göremediği bir ekran gerçek inceleme sağlamaz. “Reddet” düğmesi bulunup iş yükü nedeniyle yüzlerce çıktının tek seferde kabul edilmesi varsayılan yol yapılmışsa biçimsel kontrol, fiilî belirleyiciliği örter.
YAZEK’e hazır ürün, arayüzü kararın önemine göre tasarlar. Yüksek etkili kullanımda toplu otomatik kabulü sınırlayabilir; yapay zekâ önerisi ile insanın eklediği gerekçeyi ayırabilir; belirsizlik veya veri eksikliği bulunduğunda kararı zorunlu incelemeye gönderebilir. Öğrenci ve veliye sunulan açıklama ise modelin kaynak kodunu veya genel ürün broşürünü tekrar etmek yerine somut sonuçta kullanılan girdiler, ölçütler, yapay zekânın rolü ve düzeltme yoluna ilişkin anlaşılır bir bağlam sağlamalıdır.
Burada ürün itiraz merciinin yerine geçmez. Başvuruyu kimin hangi sürede inceleyeceği kurumun hukuki ve idari düzenidir. Ürünün görevi, kurumun bu yolu etkili işletmesini engellememek; ilgili karar anını korumak, gerekli dosyayı çıkarabilmek, düzeltmeyi türetilmiş sonuçlara iletmek ve ilk otomatik cevabı “ikinci inceleme” diye sunmamaktır.
Sağlayıcının kuruma yıl başında gönderdiği güvenlik raporu, belirli bir sınıfta üç ay sonra hangi model ve ayarların kullanıldığını tek başına göstermez. Bu nedenle ürün her onaylı kullanım profili için uyum kanıt paketi üretebilmelidir. Paket, kurumun bütün öğrenci verisini sağlayıcıya açan yeni bir gözetim havuzu değil; belirli iddiaları doğrulamaya yetecek ölçülü kayıtların yapılandırılmış ihracıdır.
Asgari paket şu bileşenlerden oluşabilir:
ürün, modül, model/alt model ve sürüm kimliği;
etkin kullanım senaryosu ile kurum yapılandırmasının zaman damgalı özeti;
geçerli rol ve izinler ile yüksek etkili işlevlerin açık/kapalı durumu;
ilgili testlerin kapsamı, tarihi, sonucu, bilinen sınırlılıkları ve geçerlilik süresi;
kritik olay, uyarı ve insan müdahalesine ilişkin ölçülü kayıt;
son değişikliklerin senaryoya etkisi ve bekleyen kurum işlemleri;
gerekli hâllerde karar, itiraz ve düzeltme dosyasına bağ kurulmasını sağlayan referanslar.
Bu paket yeni bir politika veya sözleşme eki değildir; onların çalıştığını gösterecek çalışma zamanı çıktısıdır. Kamuya açık ürün kartı, müşteriye özgü yapılandırma özeti ve yalnızca yetkili denetçiye açılacak ayrıntılı olay dosyası şeklinde üç erişim düzeyine ayrılması, ticari sır ile şeffaflık ve öğrenci mahremiyeti arasında daha doğru denge kurabilir.
Yapay zekâ ürünlerinde klasik “sürüm numarası” tek başına yeterli değildir. Sağlayıcı arayüzü değiştirmeden temel modeli, sistem talimatını, içerik filtresini, veri saklama davranışını veya alt sağlayıcıyı değiştirebilir. Kullanıcı açısından aynı görünen ürünün hata örüntüsü, veri akışı veya karar üzerindeki etkisi değişmiş olabilir.
Öte yandan her hata düzeltmesini yeni YAZEK beyanına bağlamak da doğru değildir. YAZEK’in güncel açıklaması; yeni modül veya özelliğin mevcut uygulamanın kapsamını, öğretimsel amacını ya da hedef kitlesini değiştirmemesi hâlinde yeniden beyan gerekmediğini belirtir. Aynı uygulama için kapsam, eğitsel amaç, kullanılan yapay zekâ aracı veya hedef kitle değişmiyorsa tekrar beyan aranmadığı da açıklanmaktadır.[5]
Sağlayıcının görevi kurum adına hukuki sonucu ilan etmek değil, değişikliğin karar için gerekli olgularını görünür kılmaktır. Bunun için dört seviyeli bir değişiklik sınıflandırması kullanılabilir.
D0 — Teknik bakım, senaryo varsayımlarını etkilemeyen hata veya yamadır; ürün tarafında kayıt ve rutin test, kurum tarafında bilgi amaçlı sürüm kaydı yeterlidir. D1 — Güvence etkisi, filtre, doğruluk, erişilebilirlik veya insan kontrolünü etkileyen değişikliktir; hedefli regresyon testi ve kanıt paketi güncellemesi gerekir, risk sahibine bildirim ve gerekirse kabul testi beklenir. D2 — Kullanım etkisi, veri akışı, model, çıktı türü, karar ağırlığı veya desteklenen kullanıcı grubunda anlamlı değişikliktir; etkinleştirme öncesi etki analizi, özellik kapısı ve açık kurum kararı aranır, EYZED/politika/sözleşme incelemesi ile YAZEK güncelleme ihtiyacı kurumca değerlendirilir. D3 — Sınır aşımı, yasak kullanımın açılması, güvence kaybı veya kabul edilmeyen yüksek risktir; varsayılan blokaj, sürüm dondurma ya da geri alma gerekir, kurum kullanımı başlatmama/durdurma ve yeniden karar yoluna gider.
Bu modelde kurum bildirim yağmuruna tutulmaz; değişiklik susturulmaz da. Bildirimin zamanı, içeriği ve gerektirdiği eylem değişikliğin gerçek etkisine bağlanır. “Önemli değişiklik” böylece yalnızca sözleşmede yoruma açık bir ifade olmaktan çıkar, ürün ekibinin yayımdan önce cevaplaması gereken bir sınıflandırma sorusuna dönüşür.
Bir kurumun ürünü durdurabilmesi, sağlayıcıyla ilişkisini sonlandırabilmesi veya yapay zekâ kullanılmayan iş akışına dönebilmesi istisnai kriz senaryosu değil, insan denetiminin altyapısıdır. Geri alma yetkisi bulunmayan “onay”, pratikte sağlayıcının yol haritasına bağımlılıktır. Kullanım sona erdiğinde karar kayıtlarını anlaşılır formatta alamayan, öğrenci verisinin ve türetilmiş profillerin silinmesini doğrulayamayan kurum ise geçmiş işlemlerinin hesabını veremez.
Bu nedenle çıkış; veri taşınabilirliği kadar eğitim sürekliliğini de kapsamalıdır. Ürün kapandığında sınav, geri bildirim veya destek süreci nasıl devam edecektir? Hangi kayıt kurumda kalacak, hangi türetilmiş çıktı geçersizleşecek, hangi entegrasyon anahtarı iptal edilecek, silme nasıl kanıtlanacaktır? Bu sorular ürün piyasaya çıktıktan sonra değil, ilk mimari kararda ele alınmalıdır.
Bir kontrol listesindeki kutuların işaretlenmesi, gerçek kullanımın güvenli olduğunu tek başına göstermez. Daha güçlü yöntem, güvence dosyası yaklaşımıdır. Sağlayıcı her ürün–senaryo profili için şu zinciri kurar:
İddia → dayandığı varsayım → uygulanan kontrol → test/çalışma kanıtı → bilinen sınırlılık → sorumlu kişi → geçerlilik süresi
Örneğin “öğretmen nihai kararı verir” iddiasının dayanağı yalnızca kullanım koşullarındaki bir cümle olamaz. İddiaya; öğretmenin asıl çalışmayı ve model önerisini ayrı görebildiği, sonucu değiştirebildiği, toplu otomatik kabulün sınırlandığı, yetkisiz rolün kararı kesinleştiremediği ve bu davranışların kabul testinde doğrulandığı kanıtlar bağlanmalıdır. Bilinen sınırlılık, belirli entegrasyonda insan işlemi kaydının dış sisteme geçmemesi ise bu açıkça yazılmalı ve giderilene kadar kullanım profili daraltılmalıdır.
Bu yöntem pazarlama dilini de disipline eder. İngiltere’nin ürün güvenliği standartlarının ürün etkisi ve kabiliyetine ilişkin iddiaları sağlam ve şeffaf kanıta bağlama yaklaşımı burada öğreticidir.[6] YAZEK açısından da aşağıdaki dil ayrımı korunmalıdır.
“MEB onaylı yapay zekâ ürünü” ifadesi, yalnızca gerçekten verilmiş, kapsamı belli bir resmî onay varsa ve tam kapsamıyla kullanılabilir. “YAZEK sertifikalı/uyumlu” yerine, belirtilen kullanım senaryolarında kurumun YAZEK değerlendirme ve izleme sürecini destekleyen ürün kabiliyetleri sunduğu söylenebilir. “KVKK uyumunu garanti eder” yerine, belirtilen veri akışı ve yapılandırmada kurumun veri koruma tedbirlerini uygulamasını desteklediği; taraf rollerinin ve hukuki sebeplerin ayrıca belirlendiği belirtilmelidir. “İnsan her zaman kontroldedir” cümlesi, hangi rolde, hangi anda, hangi bilgi ve değiştirme/durdurma yetkisiyle insan kontrolü bulunduğunun açıklanmasıyla değiştirilmelidir. “Tam güvenli ve tarafsız” iddiası yerine test kapsamı, karşılaştırma grupları, hata sınırları, bilinen risk ve yeniden test tarihi yayımlanmalıdır.
MEB’in sağlayıcılara yönelik etik uyum sertifikaları ve bağımsız denetime açıklık tavsiyesi bu ayrımla çelişmez.[3] Bağımsız bir denetim veya sertifika değerli kanıt olabilir; fakat kapsamı, standardı, tarihi ve incelenen sürümü belirtilmeden YAZEK tarafından verilmiş bir ürün onayı gibi sunulamaz.
YAZEK’e hazırlık tek bir “geçti/kaldı” puanı yerine olgunluk düzeyiyle de izlenebilir.
Düzey 0 — Vaat odaklı üründe genel etik/uyum beyanları vardır; kullanım senaryosu ve kanıt belirsizdir, kurum iddiayı somut kullanımına bağlayamaz. Düzey 1 — Belgelenmiş üründe ürün kartı, veri akışı, test ve sınırlılıklar tanımlıdır; fakat kurumsal politika ürün davranışını değiştirmez. Düzey 2 — Yapılandırılabilir üründe rol, veri ve işlev sınırları kurumca ayarlanabilir; esas açık, ayarların ve insan işlemlerinin çalıştığı yeterince kanıtlanamamasıdır. Düzey 3 — Gözlemlenebilir ve müdahale edilebilir üründe ölçülü kayıt, uyarı, düzeltme, durdurma ve ihracat çalışır; fakat yeni sürüm ve olaylar güvenceyi kendiliğinden yenilemez. Düzey 4 — Yaşam döngüsüyle yönetilen üründe değişiklik etkisi, regresyon testi, kurum yeniden kararı, olaydan öğrenme, geri alma ve çıkış aynı sisteme bağlıdır; kalan risk kullanım bağlamında açıkça yönetilir.
Olgunluk düzeyi de bir uygunluk hükmü değildir. Ürünün kurumun uyum kapasitesine ne kadar teknik destek verebildiğini gösterir. Düşük etkili bir senaryo daha hafif kontrollerle kabul edilebilirken, yüksek etkili bir karar işlevi için üçüncü veya dördüncü düzeydeki kabiliyetlerin bulunmaması durdurma nedeni olabilir.
YAZEK bugün esas olarak beyan sahibi ile eğitim kurumu arasındaki etik yönetişim hattını görünür kılmaktadır. Bir sonraki politika sorusu, beyanın dayandığı ürün bilgisinin ortak ve karşılaştırılabilir bir biçimde nasıl sunulacağıdır. Her kurumun aynı sağlayıcıdan farklı formatlarda bilgi istemesi hem okul kapasitesini tüketir hem küçük EdTech şirketleri için öngörülemez talepler doğurur.
Burada önerilen şartname zamanla ortak bir EdTech ürün güvence şeması için çekirdek oluşturabilir. Böyle bir şema:
YAZEK’e ürün sertifikası işlevi yüklemeden, beyan sahibinin ihtiyaç duyduğu asgari sağlayıcı veri alanlarını standardize edebilir;
ürün–modül–sürüm–senaryo kimliğini makinece okunabilir bir formatta kurarak kurum envanteri ile sağlayıcı sürüm kaydını eşleştirebilir;
düşük ve yüksek etkili kullanımlar için farklı kanıt düzeyleri belirleyebilir;
değişiklik etki bildirimini ortak sınıflara bağlayabilir;
bağımsız testlerin, pilot sonuçlarının ve bilinen sınırlılıkların karşılaştırılabilir biçimde sunulmasını sağlayabilir;
küçük sağlayıcıları yüzlerce farklı form doldurmaya zorlamak yerine bir kez üretilen kanıtın kontrollü yeniden kullanımına imkân verebilir.
Karşılaştırmalı düzenlemeler de yönün ürün yaşam döngüsüne doğru olduğunu göstermektedir. NIST’in üretken yapay zekâ profili risklerin model, uygulama, somut kullanım ve ekosistem düzeylerinde farklılaşabileceğini; yönetişim, içerik kökeni, kullanıma almadan önce test ve olay bildiriminin yaşam döngüsü boyunca birlikte ele alınmasını önerir.[7] Avrupa Birliği Yapay Zekâ Tüzüğü ise kapsamına giren yüksek riskli sistemlerin sağlayıcıları için kalite yönetimi, teknik dokümantasyon, otomatik kayıtlar, uygunluk değerlendirmesi ve düzeltici faaliyetler öngörür; eğitimde erişim, öğrenme çıktılarının değerlendirilmesi, seviye belirleme ve sınav davranışının izlenmesine yönelik bazı kullanımları yüksek risk alanında sayar.[8] Bu düzenlemeler Türkiye’deki her EdTech ürünü için doğrudan yükümlülük oluşturduğu varsayımıyla aktarılamaz. Ancak düzenleyici yönün “etik ilkeleri ilan etme” aşamasından “ürünün yaşam döngüsü boyunca kanıt üretme” aşamasına geçtiğini gösterir.
Ortak şemanın en önemli faydası, hukuk ve ürün ekiplerinin aynı nesne üzerinde çalışmasını sağlamasıdır. Hukukçu soyut ilkeyi ve kabul edilmeyecek sonucu tanımlar; pedagog eğitsel yararı ve gelişim etkisini sınar; güvenlik/veri ekipleri teknik kontrolleri kurar; ürün yöneticisi bunları gereksinim ve sürüm kapısına çevirir; kurum ise somut kullanımın yapılandırmasını ve artık riskini üstlenir. Disiplinler birbirinin alanına geçmeden aynı güvence dosyasına katkı verir.
YAZEK’e hazır tasarım, eğitim kurumunun sorumluluğunu sağlayıcıya devretmez. Pedagojik amacı, hukuki dayanağı, hedef grubu, öğretmen yetkisini ve nihai kullanım kararını kurum belirler. YAZEK beyanının doğruluğu da beyan sahibinin ve kurumsal yönetişimin sorumluluğundadır.
Fakat bunun tersi de geçerlidir: Kurumun nihai sorumlu olması, sağlayıcının ürün içindeki bilgi asimetrisini “müşteri ayarı” diyerek dışsallaştırmasına izin vermez. Model ve alt sağlayıcı seçimi, varsayılan veri davranışı, test kapsamı, arayüzün otomasyon yanlılığı yaratması, değişiklik zamanlaması ve teknik geri alma kapasitesi sağlayıcının kontrol alanındadır.
Doğru çizgi şu iki cümleyi aynı anda kurar:
Sağlayıcı kurum adına uygunluk kararı veremez. Kurum da sağlayıcının açıklamadığı veya teknik olarak kontrol ettirmediği riski anlamlı biçimde yönetemez.
Bu nedenle ürün geliştirme sürecinde hukuk/uyum incelemesinin yeri son kullanıcı sözleşmesinin yazıldığı gün değildir. Ürün hipotezi kurulurken kullanım sınırı; veri mimarisi çizilirken amaç ayrımı; arayüz tasarlanırken insanın gerçek yetkisi; sürüm yayımlanırken değişiklik etkisi; ürün sonlandırılırken öğrenci ve kurum kayıtlarının geleceği birlikte karara bağlanmalıdır.
YAZEK, eğitimde yapay zekâ yönetişimi için önemli bir eşik yarattı: Kullanılan aracın adından önce somut uygulamanın amacı, kapsamı, hedef grubu ve öğrenciye etkisi soruluyor. Bu eşik şimdi sağlayıcı tarafında tamamlanmalıdır. Çünkü kurumun etik beyanı, ürünün bilgi ve kontrol kapasitesinden daha doğru olamaz.
YAZEK’e hazır EdTech ürünü; form alanlarını doldurmaya yardım eden değil, formda verilen cevabın ürün içinde karşılığını üreten üründür. Kurumun yasakladığını kapatabilir, izin verdiğini sınırları içinde çalıştırabilir, insanın gerçekten müdahale etmesini sağlar, olay anını ölçülü biçimde korur, hatayı türev sonuçlara kadar düzeltebilir ve yeni sürüm eski beyanı etkilediğinde bunu zamanında görünür kılar. Güvence sürdürülemiyorsa durabilir, geri dönebilir ve kurumun çıkmasına izin verir.
Serinin sonunda ortaya çıkan sonuç bir belge listesi değil, tek bir yönetim ilkesi olmalıdır:
Uyum, ürünün yanında taşınan dosya değil; ürünün izin verdiği, engellediği, kaydettiği, düzelttiği ve gerektiğinde yapmayı reddettiği davranışların mimarisidir.
EdTech sağlayıcıları bakımından bundan sonraki stratejik adım, genel bir “YAZEK uyumluyuz” açıklaması hazırlamak değil; her ürün–senaryo profili için YAZEK’e hazırlık boşluk analizi yürütmek, YH-01–YH-09 gereksinimlerini ürün yol haritasına bağlamak ve kanıtları sürümle birlikte yaşayan bir güvence dosyasında toplamaktır. Eğitim kurumları bakımından ise soru “Bu üründe yapay zekâ var mı?”dan “Bu ürün bizim verdiğimiz beyanı teknik olarak doğru, denetlenebilir ve geri alınabilir kılıyor mu?”ya çevrilmelidir.
Bu soruya verilecek açık ve kanıtlı cevap, yalnızca YAZEK sürecini kolaylaştırmaz. Sağlayıcının ürün disiplinini, kurumun satın alma kalitesini ve öğrencinin dijital eğitim karşısındaki hukuki güvencelerini aynı mimaride buluşturur.
Kaynaklar ve çevrim içi açıklamalar 10 Eylül 2026 itibarıyla incelenmiştir. “YAZEK’e Hazırlık Ürün Şartnamesi” bu yazıda geliştirilen, resmî olmayan bir model önerisidir. Çalışma genel nitelikte hukuki ve kurumsal değerlendirme içerir; belirli bir ürün veya kullanım için kurumun statüsü, veri akışı, sözleşme zinciri, hedef grubu, teknik mimarisi ve yürürlükteki düzenlemeler ayrıca incelenmelidir.
