Kurucu
September 14, 2026
24 min read
YAZEK, öğretmenin çevrim içi bir form doldurduğu dar bir idari işlem değildir. Sistem; yapay zekâ aracının seçilmesinden öğrenci verisinin işlenmesine, ölçme ve değerlendirmeden insan denetimine, tedarikçi sözleşmelerinden itiraz mekanizmalarına kadar uzanan kurumsal bir uyum mimarisinin görünür kapısıdır. Eğitim kurumları bakımından asıl soru artık “Yapay zekâ kullanıyor muyuz?” değil, “Hangi kullanım senaryosunu, hangi veriyle, kimin sorumluluğunda ve hangi güvencelerle yürütüyoruz?” sorusudur.
Bir öğretmenin öğrencilerinin kompozisyonlarına daha hızlı geri bildirim verebilmek için üretken yapay zekâdan yararlandığını düşünelim. Öğretmen isimleri siler, metinleri sisteme yükler, modelden anlatım bozukluklarını göstermesini ve taslak bir puanlama önermesini ister. İlk bakışta bu, öğretmenin mesleki takdir alanında kalan pratik bir verimlilik tercihi gibi görünebilir.
Oysa aynı işlem en az yedi ayrı soruyu beraberinde getirir: Öğrenci metni kişisel veri içeriyor mu? İsimlerin silinmesi gerçekten anonimleştirme için yeterli mi? Metinler hizmet sağlayıcının modelini geliştirmek amacıyla yeniden kullanılacak mı? Veri yurt dışına aktarılıyor mu? Öğrenci, değerlendirmede yapay zekâ kullanıldığını biliyor mu? Öğretmen modelin önerisini esas alırsa ölçme ve değerlendirmenin sorumlusu kimdir? Öğrencinin sonuca itiraz edebilmesi için hangi kayıtlar saklanacaktır? Bunlara fikrî haklar, akademik dürüstlük, çocukların dijital esenliği, siber güvenlik ve tedarik sözleşmesi de eklendiğinde, tek bir “prompt” kurumun hukuk, bilişim, pedagojik tasarım ve yönetim katmanlarının tamamına temas eder.
Millî Eğitim Bakanlığı tarafından 2 Şubat 2026’da kullanıma açılan Yapay Zekâ Uygulamaları Etik Beyan Sistemi (YAZEK) tam da bu kesişimde duruyor.[1] YAZEK’in en önemli etkisi, yapay zekâ kullanımını görünür ve izlenebilir bir kurumsal faaliyete dönüştürmesidir. Bu yönüyle sistem, yalnızca etik farkındalık aracı değil; eğitim kurumlarının politika, prosedür, rol, kayıt ve kontrol setlerini yeniden düşünmesini gerektiren bir uyum tetikleyicisidir.
Bu yazının temel tezi şudur: YAZEK’e uygunluk, tek başına bir formun usulüne uygun doldurulmasıyla sağlanamaz. Form, ancak arkasında işleyen bir yapay zekâ yönetişim sistemi varsa anlamlıdır. Aksi hâlde beyan vardır fakat doğrulanabilir bir uyum yoktur.
YAZEK münferit bir dijitalleşme projesi değildir. Sistem; Haziran 2025’te yürürlüğe giren Eğitimde Yapay Zekâ Politika Belgesi ve Eylem Planı (2025–2029), 22 Ekim 2025 tarihli Yapay Zekâ Uygulamaları Etik Kurulu Yönergesi ve Ocak 2026’da yayımlanan Eğitimde Yapay Zekâ Uygulamaları Etik Kılavuzu üzerine kurulmuştur.[2] Bu kronoloji önemlidir. Önce politika hedefi belirlenmiş, ardından görev ve yetkileri düzenleyen örgütsel yapı kurulmuş, etik ilkelerin uygulamaya nasıl aktarılacağı açıklanmış ve nihayet beyan ile izleme süreci dijital bir sisteme bağlanmıştır.
Ortaya çıkan yapı dört katmanlıdır:
Kanuni yükümlülükler: Başta 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK), 1739 sayılı Millî Eğitim Temel Kanunu, çocukların korunmasına ilişkin hükümler, fikrî haklar, sözleşme ve tüketici hukuku ile siber güvenlik yükümlülükleri.
İdari yönetişim: MEB Yapay Zekâ Uygulamaları Etik Üst Kurulu ile il, ilçe ve okul düzeyindeki kurul ve ekiplerin görevleri.
Etik ve operasyonel standartlar: Kılavuzdaki sekiz ilke, değerlendirme soruları, beyan koşulları ve inceleme süreçleri.
Kurumsal uygulama: Her eğitim kurumunun kendi araç envanteri, kabul edilebilir kullanım kuralları, veri işleme süreçleri, tedarikçi kontrolleri, eğitimleri ve olay yönetimi.
Bu katmanlar birbirinin alternatifi değildir. Örneğin bir uygulamanın YAZEK kapsamında beyan edilmiş olması KVKK’ya uygunluğu otomatik olarak sağlamaz; KVKK’ya uygun bir veri işleme faaliyeti de pedagojik bakımdan adil, açıklanabilir veya nitelikli olduğu sonucunu kendiliğinden doğurmaz. Aynı şekilde etik açıdan sorunlu bir kullanımın mutlaka kişisel veri ihlali teşkil etmesi gerekmez. Hukuki sebep bulunmasına rağmen öğrencileri sistematik olarak dezavantajlı hâle getiren bir sınıflandırma buna örnektir.
YAZEK’in kapsamı da dar yorumlanmamalıdır. Sistem, MEB’e bağlı eğitim kurumlarındaki eğitim, öğretim ve yönetim süreçlerinde kullanılan yapay zekâ uygulamalarını; resmî ve özel okulları, bilim ve sanat merkezlerini ve halk eğitimi merkezlerini kapsayacak biçimde tasarlanmıştır. Öğretmenler kadar geliştiriciler ve kurumsal projeleri yürüten birimler de bu mimarinin parçasıdır.[3]
Eğitim teknolojilerinde sık rastlanan hata, riski ürün adına bakarak belirlemektir: Bir araç ya “güvenli” ya da “sakıncalı” kabul edilir. Oysa aynı üretken yapay zekâ aracı, öğretmenin öğrenci verisi kullanmadan ders planı için fikir üretmesinde görece düşük riskli; öğrenci kompozisyonlarını puanlamasında ise yüksek etkili bir kullanım olabilir. Bir görüntü üretme aracı, tarih dersinde temsili bir afiş tasarlarken başka; gerçek bir öğrencinin yüzünü işleyerek sentetik video üretirken bambaşka hukuki sonuçlar doğurur.
Bu nedenle YAZEK’in örtük fakat güçlü yaklaşımı, uyum nesnesini “ürün”den “kullanım senaryosu”na taşır. İnceleme birimi şu bileşenlerin birleşimidir:
Amaç + kullanıcı grubu + veri + model işlevi + karar üzerindeki etki + teknik ve sözleşmesel koşullar
Bu formül kurumsal politika bakımından belirleyicidir. Araç envanteri tek başına yeterli değildir; her aracın hangi ders, idari süreç veya öğrenci grubu için, ne tür verilerle ve ne ölçüde karar desteği sağlayarak kullanıldığı da kaydedilmelidir. Aracın adı değişmese bile amaç, hedef kitle, veri kategorisi veya değerlendirme üzerindeki etkisi değiştiğinde risk değerlendirmesi yenilenmelidir. YAZEK’in aynı uygulama için yeniden beyan gerekip gerekmediğini kullanımın kapsamı, pedagojik amacı, araç ve hedef kitle değişikliklerine bağlaması da bu mantığın sonucudur.
YAZEK hakkında kurulması gereken ilk hukuki cümle şudur: Sistem bir ön izin veya ruhsat mekanizması değil, esas itibarıyla bir öz değerlendirme ve etik beyan mekanizmasıdır. Öğretmen, soruları yanıtlayıp beyanı tamamladıktan sonra uygulamaya geçebilir; okul düzeyindeki ekip ise her başvuruyu önceden onaylayan bir merci olarak tasarlanmamıştır. Buna karşılık ekip, açık bir kişisel veri, güvenlik veya etik risk görürse uygulamanın başlatılmaması ya da durdurulması yönünde uyarıda bulunabilir.
Bu ayrım, sorumluluğu ortadan kaldırmak yerine dağıtır ve kayıt altına alır. Beyanda bulunan kişi, verdiği bilgilerin doğruluğundan ve fiilî uygulamanın beyana uygun yürütülmesinden sorumludur. Okul yönetimi gözetim ve kurumsal organizasyondan, tedarik birimi sözleşmesel güvencelerden, bilişim görevlileri teknik kontrollerden, ilgili idari birimler ise kendilerine verilen inceleme ve koordinasyon görevlerinden kaçınamaz.
YAZEK bakımından üç yanlış eşitliği özellikle reddetmek gerekir.
İlki, beyanın izinle eşitlenmesidir. Beyan, kullanıcının yaptığı öz değerlendirmeyi ve üstlendiği sorumluluğu kayda geçirir; idarenin her kullanım için verdiği bir uygunluk ruhsatı değildir. İkincisi, sistem kaydının hukuka uygunluk belgesi sayılmasıdır. Kayıt izlenebilirlik sağlar; fakat KVKK, fikrî haklar, sözleşme, siber güvenlik ve eğitim mevzuatı yönünden ayrıca değerlendirme gerekir. Üçüncüsü, beyan gerekmediğinde yükümlülük kalmadığı varsayımıdır. YAZEK dışında kalan bir kullanımda da kişisel veri, gizli bilgi, telif, akademik dürüstlük, güvenlik ve pedagojik sorumluluklar devam eder.
Bu çerçeve, “formu doldurduk, risk kapandı” yaklaşımını imkânsız kılar. YAZEK güvenli liman değil, hesap verebilirliğin başlangıç kaydıdır.
YAZEK’in güncel açıklamaları, beyanı özellikle üç hâlde gerekli görmektedir: Öğrencinin yapay zekâ sistemiyle doğrudan etkileşime girmesi; öğrenciye ait ödev, ses, görüntü, rapor veya not gibi verilerin işlenmesi; ölçme-değerlendirme ya da karar destek süreçlerinde yapay zekâdan yararlanılması. Buna karşılık öğretmenin öğrenci verisi kullanmaksızın kendi ders hazırlığı, materyal geliştirmesi veya mesleki gelişimi için yaptığı kullanımlar ile okul veya öğretmen yönlendirmesi olmadan öğrencinin bireysel tercihiyle gerçekleştirdiği kullanımlar YAZEK beyanının dışında tutulmaktadır.[4]
Ancak bu sınırlar, diğer yükümlülükleri ortadan kaldırmaz. Aşağıdaki örnekler, YAZEK eşiğine dair bir ilk değerlendirme ile beyanın dışında ayrıca incelenmesi gereken alanları birlikte okumayı gerektirir.
Doğrudan etkileşim, öğrenci verisi veya ölçme-değerlendirme/karar desteği söz konusuysa beyan kural olarak gerekir. Öğrencinin okul yönlendirmesiyle bir sohbet botunu kullanması doğrudan etkileşim nedeniyle beyana gider; yaş uygunluğu, aydınlatma, veri minimizasyonu, zararlı içerik, dijital esenlik ve erişilebilirlik ise ayrıca incelenir. Ödev, ses kaydı, görsel, gelişim raporu veya notların sisteme yüklenmesi öğrenci verisi işlendiği için beyana gider; KVKK hukuki sebebi, veri güvenliği, saklama-silme, yurt dışı aktarım ve tedarikçi rolü ayrıca değerlendirilir. Yapay zekâ ile puanlama, seviye gruplama veya yönlendirme ölçme-değerlendirme ya da karar desteği nedeniyle beyana gider; insan denetimi, açıklanabilirlik, ayrımcılık testi ile itiraz ve düzeltme mekanizmaları ayrıca kurulmalıdır.
Buna karşılık bazı kullanımlar YAZEK formunun dışında kalsa da hukuken boşluk yaratmaz. Öğretmenin öğrenci verisi olmaksızın ders planı için fikir alması kural olarak beyana gitmez; fakat çıktı doğruluğu, telif, hizmet koşulları ve kurumsal gizlilik durur. Öğrencinin okuldan bağımsız, kendi tercihiyle bir araç kullanması kural olarak YAZEK beyanı gerektirmez; akademik dürüstlük, yaş koşulları, aile rehberliği ve dijital okuryazarlık yükümlülükleri devam eder. Yapay zekâ içermeyen bir eğitim yazılımı için YAZEK formu gerekmez; KVKK, bilgi güvenliği, tüketici ve sözleşme hukuku yükümlülükleri yine de uygulanır.
Buradaki “ilk değerlendirme” ifadesi bilinçlidir. Bir kullanımın gerçek kapsamı ancak somut veri akışı ve işlev incelenerek anlaşılabilir. Pazarlama metninde “kişiselleştirme”, “akıllı geri bildirim” veya “otomatik öneri” denilmesi, kullanılan sistemin ne yaptığı konusunda yeterli teknik açıklama değildir. Kurum, özelliğin yapay zekâ niteliğini ve karar üzerindeki gerçek etkisini sağlayıcıdan öğrenmelidir.
YAZEK’e Hazır EdTech ÜrünüYayınlarSeptember 14, 2026👤Sercan Koç
Eğitimde Yapay Zekâ Uygulamaları Etik Kılavuzu sekiz temel ilke benimser: insan merkezli ve hak temelli yaklaşım; eşitlik ve kapsayıcılık; şeffaflık ve açıklanabilirlik; mahremiyet, gizlilik ve veri yönetişimi; güvenilirlik, emniyet ve teknik sağlamlık; hesap verebilirlik ve insan denetimi; eğitsel değer ve nitelikli katkı; millî ve manevi değerlere uygunluk.[5]
Bu ilkeleri kurum duvarına asılan değerler listesi olarak okumak, düzenlemenin asıl işlevini ıskalar. Her ilke somut bir kontrol ailesine çevrilmelidir:
İnsan merkezli yaklaşım, öğrencinin yararının verimlilik hedefinden önce gelmesini; belirli kullanımlardan çekilme veya insanla muhatap olma imkânının tasarlanmasını gerektirir.
Eşitlik ve kapsayıcılık, farklı dil, engellilik, sosyoekonomik durum ve dijital erişim koşullarının test edilmesini; ücretli özelliklerin öğrenme fırsatlarında fiilî ayrım yaratmamasını gerektirir.
Şeffaflık ve açıklanabilirlik, öğrenci ve velinin yalnızca “yapay zekâ kullanılıyor” diye bilgilendirilmesini değil, sistemin hangi amaçla ve sonuca ne ölçüde etki ederek kullanıldığını anlayabilmesini gerektirir.
Mahremiyet ve veri yönetişimi, amaçla ilgisiz verinin hiç toplanmamasını, erişimin rol bazlı verilmesini, saklama süresinin belirlenmesini ve silmenin doğrulanmasını gerektirir.
Güvenilirlik ve teknik sağlamlık, sınıf öncesi test, hata ve halüsinasyon kontrolü, kötüye kullanım senaryoları, siber güvenlik ve iş sürekliliği planı gerektirir.
Hesap verebilirlik ve insan denetimi, bir kararın sonunda adı konulmuş bir sorumlu kişinin bulunmasını ve bu kişinin sistem önerisini gerçekten değiştirebilmesini gerektirir.
Eğitsel değer, teknolojinin sırf yeni olduğu için değil, tanımlı bir öğrenme ihtiyacına ölçülebilir katkı sunduğu için kullanılmasını gerektirir.
Değerlerle uyum ise yaşa, bağlama ve eğitim sisteminin temel amaçlarına uygun içerik kontrolünü gerektirir.
Dolayısıyla etik değerlendirme, “ilkelere uyacağız” taahhüdünden ibaret olamaz. Uyumun kanıtı; test sonucu, risk değerlendirmesi, veri akış şeması, bilgilendirme metni, insan kontrol kaydı, tedarikçi hükmü, olay tutanağı ve eğitim kaydı gibi doğrulanabilir belgelerde bulunur.
Yapay zekânın eğitim süreçlerine entegrasyonunda kritik hukuki sınırları, kişisel veri gizliliği zorluklarını ve kurumsal sorumlulukları inceleyin.
Üretken yapay zekâ kullanımında kişisel veri çoğu zaman klasik bir kayıt ekranından değil, serbest metin kutusundan sisteme girer. “Bu öğrencinin disleksi tanısı ve son üç sınav sonucu dikkate alındığında ona çalışma planı hazırla” biçimindeki bir komut, pedagojik talimat olduğu kadar sağlık ve başarı verisi içeren bir veri aktarımıdır. Öğretmen bir dosya yüklemese dahi prompt, eklenen bağlam, sohbet geçmişi, model çıktısı, kullanıcı hesabı ve teknik günlükler birlikte bir veri işleme zinciri oluşturabilir.
KVKK açısından değerlendirme, yalnızca nihai çıktıya bakılarak yapılamaz. Verinin toplanması, araca iletilmesi, saklanması, destek hizmeti için erişilmesi, model geliştirmede kullanılması, yurt dışına aktarılması ve silinmesi ayrı işlemler doğurabilir. Kişisel Verileri Koruma Kurumunun üretken yapay zekâ rehberi de yaşam döngüsünün her aşamasında işleme şartının ve Kanun’un 4. maddesindeki genel ilkelerin ayrıca değerlendirilmesini; veri sorumlusu ve veri işleyen rollerinin sözleşmedeki etiketten ziyade fiilî amaç ve vasıta belirleme yetkisine göre tespit edilmesini vurgular.[6]
Burada dört mesele özellikle önemlidir.
Eğitim kurumlarında öğrenci ile kurum arasındaki güç asimetrisi, “rıza aldık” cümlesini tek başına güvenli bir hukuki dayanak olmaktan çıkarır. Her işleme faaliyeti için KVKK’nın 5 veya şartları oluşuyorsa 6. maddesindeki uygun hukuki sebep somut olarak belirlenmelidir. Açık rıza gerekiyorsa belirli, bilgilendirmeye dayalı ve özgür iradeyle verilmiş olmalı; hizmetin zorunlu olmayan veri işlemesine bağlanması ayrıca sorgulanmalıdır.
Aydınlatma yükümlülüğü ile açık rıza da birbirine karıştırılmamalıdır. Aydınlatma, veri sorumlusunun yerine getirmesi gereken bağımsız bir yükümlülüktür; rıza ise yalnızca ilgili hukuki sebebe dayanılacaksa gündeme gelir. “Veli onam formu” adı altında ikisini tek metinde eritmek, uyumu güçlendirmek yerine belirsizleştirebilir.
Bir kompozisyondan ad ve okul numarasının çıkarılması, metindeki olaylar, konum, sağlık durumu veya aile bilgileri nedeniyle öğrencinin dolaylı olarak belirlenebilirliğini ortadan kaldırmayabilir. Böyle bir işlem çoğu zaman anonimleştirmeden ziyade maskeleme veya takma ad kullanımı niteliğindedir. Gerçek anonimleştirmede kişiyle bağın makul yöntemlerle yeniden kurulamaz hâle gelmesi gerekir.
YAZEK açıklamalarının, isimler çıkarılmış olsa dahi öğrenci ödevleri ve benzeri içerikleri beyan kapsamına alması bu nedenle ihtiyatlı bir operasyonel eşik oluşturur. Ancak terminoloji bakımından iki rejim ayrılmalıdır: YAZEK, öğrenci materyali söz konusu olduğunda geniş bir beyan yükümlülüğü kurabilir; KVKK bakımından ise verinin gerçekten anonim olup olmadığı teknik ve bağlamsal bir inceleme gerektirir. Kurumun kendi verdiği “anonim” etiketi belirleyici değildir.
Özel eğitim ihtiyacı, sağlık bilgisi, dinî inanç veya öğrencinin yaşamına ilişkin başka özel nitelikli veriler, kişiselleştirme amacıyla promptlara kolayca girebilir. Kamera ve ses kullanan araçlarda da veri kategorisi, işleme amacı ve teknik yöntem ayrıca incelenmelidir. Örneğin YAZEK açıklamaları, öğrencinin beden hareketlerini kamera aracılığıyla analiz eden bazı kullanımları biyometrik veri riski içinde değerlendirir. KVKK bakımından ise her görüntünün otomatik olarak biyometrik veri sayılmadığı; işlemenin kişiyi benzersiz biçimde tanımlamaya yönelik teknik niteliğinin somut olayda araştırılması gerektiği unutulmamalıdır. Bu ayrım riski küçültmez; doğru hukuki rejimin kurulmasını sağlar.
Sunucunun yeri, alt hizmet sağlayıcılar, uzaktan destek erişimi, model eğitimi altyapısı ve yedekleme düzeni araştırılmadan aktarım haritası çıkarılamaz. KVKK’nın 9. maddesi uyarınca yeterlilik kararı, uygun güvence mekanizmaları veya arızi hâllerden hangisinin uygulanabildiği belirlenmeli; standart sözleşme gibi mekanizmaların şekil ve bildirim koşulları yerine getirilmelidir. Sağlayıcının internet sitesindeki genel “GDPR uyumluyuz” ifadesi, Türkiye’deki aktarım rejimine uygunluğun kanıtı değildir.
Bu nedenle her yüksek etkili kullanım için kısa bir veri koruma etki değerlendirmesi yapılması iyi uygulamanın ötesinde, hesap verebilirliğin makul aracıdır. Kişisel Verileri Koruma Kurumu da yüksek riskli yapay zekâ projelerinde mahremiyet etki değerlendirmesini, tasarımdan itibaren mahremiyeti ve proje özelinde veri koruma programını tavsiye etmektedir.[7]
Yapay zekâ eğitimde en fazla ölçme, sınıflandırma ve yönlendirme süreçlerinde hukuki ağırlık kazanır. Bir sistem öğrenciyi başarı düzeyine göre gruplandırabilir, yazılı metnini puanlayabilir, devamsızlık verilerinden risk tahmini üretebilir veya disiplin konusu olabilecek davranışları işaretleyebilir. Bu çıktılar “yalnızca tavsiye” diye adlandırılsa bile öğretmenin ya da idarenin kararını fiilen belirliyorsa yüksek etkili bir karar desteği söz konusudur.
KVKK’nın 11. maddesi, ilgili kişiye işlenen verilerin münhasıran otomatik sistemler vasıtasıyla analiz edilmesi suretiyle kişinin aleyhine bir sonucun ortaya çıkmasına itiraz etme hakkı tanır. Eğitimde bu hükmün önemi açıktır: Not, seviye, program kabulü, rehberlik yönlendirmesi veya disiplin gibi sonuçlar öğrencinin eğitim hayatını doğrudan etkiler.
“İnsan denetimi var” diyebilmek için öğretmenin çıktıdan sonra onay düğmesine basması yeterli değildir. Anlamlı insan denetimi en az şu unsurları gerektirir:
Denetleyen kişi modelin amacını, sınırlarını ve hata türlerini anlayacak yeterliliğe sahip olmalıdır.
Kararı değiştirmek için gerçek yetkisi ve inceleme yapacak zamanı bulunmalıdır.
Model çıktısını dayanak veri ve diğer pedagojik gözlemlerle karşılaştırabilmelidir.
Hangi hâllerde çıktıyı reddedeceği veya ikinci inceleme isteyeceği önceden tanımlanmalıdır.
Öğrenciye anlaşılır bir gerekçe verilebilmeli ve erişilebilir bir itiraz yolu sunulmalıdır.
İlk çıktı, insanın düzeltmesi ve nihai karar gerektiği ölçüde kayda alınmalıdır.
Aksi hâlde insan, algoritmik öneriyi meşrulaştıran bir “lastik mühür”e dönüşür. YAZEK’in şeffaflık, açıklanabilirlik, hesap verebilirlik ve insan denetimi ilkeleri birlikte okunduğunda, kurumların yalnızca karar merciini değil, kararın nasıl sorgulanacağını da tasarlaması gerekir.
YAZEK mimarisinde etik ihlal iddiaları için okul düzeyinden başlayan bir inceleme zinciri öngörülmüştür. Kimliği belirli başvurucunun yazılı dilekçesi okul yönetimine iletilir; okul ekibinin incelemesi, il veya ilçe kuruluna itiraz ve ardından Üst Kurul aşaması belirli sürelerle yapılandırılmıştır. Yönergeye göre okul ekibinin incelemesi ve ilk itiraz aşaması için on beşer günlük, Üst Kurul aşaması için bir aylık süre söz konusudur. İnceleme sürecinin gizliliği de esastır.[8]
Bu iç başvuru yolu değerlidir; ancak öğrencinin ve velinin KVKK kapsamındaki başvuru haklarının, idari başvuru ve dava yollarının, özel okul ilişkisinden doğabilecek sözleşmesel hakların veya diğer kanuni imkânların yerine geçmez. Kurumsal prosedür bu kanalları birbirine karıştırmamalıdır. Bir veri ihlali iddiasını yalnızca “etik şikâyet” dosyasına çevirmek, veri sorumlusunun Kurula bildirim gibi ayrı yükümlülüklerini ortadan kaldırmaz. Benzer şekilde not itirazı ile etik ihlal iddiası aynı olaydan doğsa dahi farklı yetki ve sonuçlara sahip olabilir.
Başvurunun yalnızca kâğıt üzerinde var olması da yeterli değildir. Öğrenci ve veli; yapay zekânın kullanıldığını, neye etki ettiğini, kime ve nasıl başvuracağını önceden ve yaşa uygun bir dille öğrenmelidir. Erişilebilir olmayan itiraz yolu, teorik bir güvencedir.
YAZEK’in sık sorulan sorular bölümündeki en kritik açıklamalardan biri, MEB tarafından onaylanmış bir “güvenli yapay zekâ araçları listesi” bulunmadığıdır. Araç seçiminin kullanıcıya bırakılması, sorumluluğun ortadan kalktığı anlamına gelmez; aksine kurumun ürün inceleme ve tedarikçi durum tespiti kapasitesini önemli hâle getirir.
Bir EdTech sağlayıcısının yalnızca pedagojik vaatleri değerlendirilmemelidir. Satın alma veya ücretsiz deneme aşamasında en az şu soruların cevabı alınmalıdır:
Hangi veri kategorileri, hangi amaçlarla ve ne kadar süreyle işleniyor?
Promptlar, dosyalar ve çıktılar temel hizmet dışında model eğitimi veya ürün geliştirme için kullanılıyor mu; bu kullanım kapatılabiliyor mu?
Veri sorumlusu/veri işleyen rolleri fiilî işleyişe uygun biçimde nasıl kuruluyor?
Veri hangi ülkelerde tutuluyor; alt işleyenler kimler; değişiklikler nasıl bildiriliyor?
Silme talebi ana sistem, yedekler ve günlüklerde nasıl uygulanıyor ve doğrulanıyor?
Erişim kontrolü, şifreleme, güvenlik testi, olay bildirimi ve zafiyet yönetimi hangi standartlara dayanıyor?
Ürün çocuklar için hangi yaş eşiğini, ebeveyn/veli mekanizmasını ve içerik güvenliği kontrollerini öngörüyor?
Model veya hizmet koşulları değiştiğinde kuruma önceden haber veriliyor mu?
Çıktıların ve yüklenen içeriklerin fikrî hak rejimi nedir; sağlayıcı hangi kullanım lisanslarını talep ediyor?
Veriler ve kurumsal içerikler taşınabilir formatta dışarı alınabiliyor mu; hizmet sonlandırıldığında doğrulanabilir silme ve geçiş desteği var mı?
Ücretsiz bir aracın kurum bütçesinden ödeme gerektirmemesi, maliyetsiz olduğu anlamına gelmez. Bedel veri, bağımlılık, reklam, sınırlı kontrol veya hizmet sürekliliği riski biçiminde ortaya çıkabilir. Öğretmen El Kitabı’nın araçların zaman içinde ad, fiyatlandırma, özellik ve erişim koşullarını değiştirebildiğine ilişkin yaklaşımı hukuk bakımından da önemlidir: Teknik değişiklik aynı zamanda risk profilinin değişmesidir.[9]
Bu nedenle sözleşme imzalandıktan sonra inceleme bitmez. Kurum; sürüm değişikliklerini, alt işleyen listesini, gizlilik politikasını, varsayılan ayarları ve model davranışını periyodik olarak izlemelidir. Kritik bir sağlayıcı için alternatif araç ve veri taşıma planı da eğitim sürekliliğinin parçasıdır.
Kurumunuzdaki yapay zekâ entegrasyonları için nasıl sağlam sözleşmeler yapılandıracağınızı, çıkış haklarını nasıl güvenceye alacağınızı ve sözleşmesel izlenebilirliği nasıl sağlayacağınızı öğrenin.
Yapay zekâ kullanımının veri koruma gündemi, fikrî haklar ve akademik dürüstlük sorunlarını gölgelememelidir. Öğretmenin ders kitabı sayfalarını, yayınevi materyallerini veya üçüncü kişilere ait görselleri bir modele yüklemesi; öğrencinin kendi metnini üretken yapay zekâya dönüştürmesi; kurumun model çıktısını ticari içerikte kullanması farklı hak ve lisans meseleleri doğurur.
5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunu bakımından eser sahipliği, eseri meydana getiren gerçek kişi ve insanın hususiyetini taşıyan fikrî ürün ekseninde ele alınır.[10] Bununla birlikte belirli bir yapay zekâ çıktısının korunup korunmadığı, insanın yaratıcı katkısının niteliği ve yoğunluğu, kullanılan girdiler, düzenleme süreci ve somut çıktı üzerinden değerlendirilmelidir. “Yapay zekâ çıktılarının telifi yoktur” veya “promptu yazan otomatik olarak eser sahibidir” gibi mutlak cümleler güvenilir hukuki politika oluşturmaz.
Akademik dürüstlük bakımından da yalnızca “yasak” ile “serbest” arasında iki seçenek yoktur. Kurumun kabul edilebilir kullanım politikasında en az dört kategori tanımlanabilir:
Serbest kullanım: Fikir üretme, alıştırma oluşturma veya dil düzeltme gibi, öğrenme çıktısını ikame etmeyen kullanımlar.
Açıklama şartlı kullanım: Yapay zekâ katkısının araç, amaç ve kapsam belirtilerek beyan edilmesi gereken kullanımlar.
Öğretmen iznine bağlı kullanım: Belirli ödev veya proje için önceden izin ve süreç kaydı gerektiren kullanımlar.
Yasak kullanım: Öğrencinin kendi kazanımını ölçmesi gereken çalışmanın bütünüyle modele yaptırılması, kişi taklidi/deepfake, sınav güvenliğini ihlal veya başkasına ait kişisel verinin yüklenmesi gibi kullanımlar.
Bu kategoriler yaş düzeyine, dersin amacına ve ölçülen kazanıma göre farklılaştırılmalıdır. Ayrıca kurum, yalnızca öğrenciyi denetleyen bir rejim kuramaz. Öğretmenin yapay zekâ ile oluşturduğu materyali doğrulama, kaynağı kontrol etme ve gerektiğinde kullanımı açıklama yükümlülüğü de politikanın parçasıdır. Adil bir akademik dürüstlük sistemi, öğretmen ve öğrenciye simetrik olmasa bile karşılıklı sorumluluk yükler.
YAZEK formunda verilen cevapların kurumsal gerçeklikle uyumlu olması için cevapların dayanacağı politika ve prosedürler önceden kurulmalıdır. Tek bir “Yapay Zekâ Politikası” başlıklı belge her ihtiyacı karşılamaz. Etkili yapı, birbiriyle bağlantılı bir politika setidir.
Kullanımı görünür kılan çekirdek, yapay zekâ kabul edilebilir kullanım politikası, araç ve kullanım senaryosu envanteri ile ön kullanım etki değerlendirmesidir. İlki izinli, koşullu ve yasak senaryoları ile öğrenci, öğretmen ve idare rollerini belirler; kullanım kuralları, katkı beyanı ve onay matrisi üretir. Envanter, hangi aracın hangi amaçla kim tarafından kullanıldığını gösterir ve güncel envanter, kullanım sahibi ile risk seviyesi kaydı bırakır. Etki değerlendirmesi hukuki, pedagojik, teknik ve çocuk hakları risklerini birlikte tartar; risk formu, test sonucu, azaltıcı tedbir ve artık risk kararı üretir.
Veri ve tedarik katmanı kişisel veri uyum paketi ile tedarik ve sözleşme standardına yaslanır. Uyum paketi hukuki sebep, aydınlatma, saklama, aktarım, hak talepleri ve güvenliği yönetir; veri işleme envanteri, metinler, saklama-silme planı ve aktarım kaydı üretir. Tedarik standardı sağlayıcı ve alt işleyenler üzerindeki asgari güvenceleri kurar; durum tespiti dosyası, veri koruma eki, hizmet seviyesi ve çıkış hükümleri bırakır.
Kararın denetlenmesi insan denetimi ve karar itiraz prosedürü ile akademik dürüstlük ve fikrî haklar politikasında somutlaşır. İlki, yapay zekâ destekli kararların kim tarafından ve nasıl kontrol edileceğini belirler; inceleme kaydı, gerekçe, düzeltme ve itiraz sonucu üretir. İkincisi, yapay zekâ katkısının sınırlarını, beyanını ve içerik kullanımını düzenler; öğrenci/öğretmen rehberi, rubrik ve katkı beyanı bırakır.
Setin sürekliliği olay ve ihlal yönetimi, yetkinlik ve eğitim programı, değişiklik ve yaşam döngüsü yönetimi ile iş sürekliliği ve çıkış planına bağlıdır. Olay yönetimi hatalı çıktı, ayrımcılık, veri ihlali ve etik şikâyeti doğru kanala yönlendirir; olay kaydı, bildirim, düzeltici faaliyet ve kök neden analizi üretir. Eğitim programı öğretmen, yönetici, öğrenci ve veli için role dayalı yapay zekâ okuryazarlığı sağlar; katılım kaydı, yeterlilik ölçümü ve güncel içerik bırakır. Yaşam döngüsü yönetimi model, amaç, veri, kullanıcı, sözleşme veya sürüm değişikliklerinde yeniden değerlendirme sağlar; sürüm kaydı, değişiklik tetikleyicisi ve yenilenen beyan/değerlendirme üretir. Çıkış planı aracın kapanması, ücretlenmesi veya erişilemez hâle gelmesinde eğitimin devamını korur; alternatif süreç, veri dışa aktarma ve doğrulanmış silme planı bırakır.
Bu setin hazırlanması hukuk biriminin tek başına yürüteceği bir yazım faaliyeti değildir. Pedagojik amaç öğretmen ve eğitim tasarımcıları; veri akışı bilişim ve bilgi güvenliği; sözleşme tedarik ve hukuk; çocuk etkisi rehberlik/psikolojik danışmanlık; erişilebilirlik ise özel eğitim uzmanlığıyla birlikte değerlendirilmelidir. Hukukun rolü, bu uzmanlıkları son aşamada “onaylamak” değil, karar noktalarını ve delil düzenini baştan tasarlamaktır.
YAZEK, okul müdürü başkanlığındaki okul yapay zekâ uygulamaları etik ekibi ile il/ilçe kurulları ve on bir üyeli Üst Kurul üzerinden çok katmanlı bir yapı kurar. Bu resmî yapı, kurum içindeki operasyonel görev dağılımıyla tamamlanmalıdır.
İşlevsel bir model üç hatta düşünülebilir:
Kullanım sahibi: Öğretmen, bölüm veya proje ekibi; amacı ve veri ihtiyacını tanımlar, ilk risk sorularını yanıtlar, fiilî kullanımı beyana uygun yürütür.
Uzman kontrolü: Okul etik ekibi, hukuk/KVKK, bilişim güvenliği, pedagojik kalite ve satın alma işlevleri; kendi uzmanlık alanındaki kontrolü yapar, koşul koyar ve izler.
Kurumsal gözetim: Okul yönetimi ile ilgili il/ilçe ve merkez yapıları; sistemik riskleri, tekrar eden olayları, politika etkinliğini ve kaynak ihtiyacını değerlendirir.
Bu sınıflandırma Yönerge’de adı konulmuş yeni bir kurul modeli değil, mevcut görevleri işler hâle getirecek operasyonel bir yaklaşımdır. Her kullanım için bir “kullanım sahibi”, her yüksek risk için bir “risk kabul mercii” ve her olay için bir “olay koordinatörü” belirlenmedikçe, sorumluluk kurum şemasında dağılıp kaybolur.
Eğitim kurumu YAZEK’i yıllık bir form kampanyası olarak değil, sürekli bir döngü olarak işletmelidir:
Öğretmenlere yalnızca satın alınmış kurumsal ürünler sorulmamalı; ücretsiz hesaplar, tarayıcı eklentileri, LMS içindeki yapay zekâ özellikleri, öğrenci projelerinde kullanılan araçlar ve idari birimlerin otomasyonları da envantere alınmalıdır. “Gölge yapay zekâ”, görünmeyen veri akışlarının en önemli kaynağıdır.
Kurum kendi iç risk modelini kurabilir. YAZEK’in resmî ilkelerini değiştirmemek kaydıyla; öğrenciyle doğrudan etkileşim, özel nitelikli veri, kamera/ses, profil çıkarma, ölçme-değerlendirme, büyük ölçek ve dış sağlayıcı aktarımı gibi tetikleyicilere göre düşük, orta ve yüksek inceleme seviyeleri belirlenebilir. Böylece her kullanım aynı bürokratik yükle karşılaşmaz.
Pedagojik fayda, daha az veri kullanan alternatifler, KVKK hukuki sebebi, çocuk hakları etkisi, ayrımcılık, açıklanabilirlik, güvenlik, fikrî haklar ve sözleşme birlikte ele alınır. Risk yalnızca tanımlanmaz; sorumlu kişi, bitiş tarihi ve doğrulama yöntemi olan tedbire dönüştürülür.
YAZEK formu, tamamlanmış değerlendirmenin özeti olmalıdır. Pilot kapsamı, hedef kitle, insan denetimi, bilgilendirme ve geri çekilme ölçütleri önceden belirlenir. Yüksek etkili uygulamalarda sınırlı pilot, tam yaygınlaştırmadan daha sağlıklı delil üretir.
Hata oranı, öğrenci/veli şikâyeti, itirazların sonucu, farklı gruplar üzerindeki performans, veri olayı, model/sözleşme değişikliği ve pedagojik kazanım izlenir. Amaç, araç, veri veya hedef kitle değişmişse YAZEK beyanı ve kurum içi değerlendirme yenilenir. Kullanımdan kaldırma da yaşam döngüsünün parçasıdır; hesaplar, veriler, entegrasyonlar ve yetkiler kapatılmalıdır.
Bir eğitim kurumu aşağıdaki sorulara belgeyle cevap verebiliyorsa, YAZEK’i gerçek bir uyum sistemine dönüştürme yolundadır:
Kurumda öğrenciler ve çalışanlar tarafından kullanılan yapay zekâ araçlarının ve özelliklerinin güncel envanteri var mı?
Her kullanımın pedagojik amacı, sahibi, hedef kitlesi ve işlediği veri kategorileri tanımlı mı?
Hangi senaryonun YAZEK beyanı gerektirdiğine ilişkin yazılı ve örnekli bir iç rehber var mı?
Sağlayıcının veriyi model eğitimi, analiz veya reklam için kullanıp kullanmadığı doğrulandı mı?
KVKK hukuki sebebi, aydınlatma, saklama ve yurt dışı aktarım düzeni kullanım başlamadan önce belirlendi mi?
Yapay zekâ destekli puan, sınıflandırma veya yönlendirmeyi gerçekten gözden geçirecek yetkin ve yetkili kişi kim?
Öğrenci veya veli, kullanımın sonucuna itiraz ettiğinde hangi kayıt üzerinden, hangi sürede ve kim tarafından inceleme yapılacak?
Model, fiyat, lisans, alt işleyen veya veri politikası değiştiğinde bunu fark edecek bir izleme mekanizması var mı?
Yapay zekâ katkısının ne zaman serbest, ne zaman açıklanması zorunlu ve ne zaman yasak olduğu yaş ve ders bazında açık mı?
Araç yarın kapanırsa veya risk kabul edilemez hâle gelirse veri nasıl çıkarılacak, silinecek ve eğitim nasıl devam edecek?
Bu sorulardan birine verilen “bilmiyoruz” cevabı otomatik olarak mevzuat ihlali anlamına gelmez; fakat kontrol boşluğunu gösterir. Uyum programının öncelik listesi de tam olarak bu boşluklardan çıkar.
Dijital düzenleme araçlarının önemli bir özelliği, statik metinlerden daha hızlı değişebilmeleridir. Nitekim Ocak 2026 tarihli Etik Kılavuz, son onaydan sonra formun değiştirilemeyeceğini ve silinemeyeceğini belirtirken; 8 Eylül 2026 itibarıyla YAZEK’in güncel sık sorulan sorular bölümü, nihai onaydan sonra üç günlük bir düzenleme penceresi bulunduğunu, bu süre geçince hatalı beyan için yeni form gerektiğini açıklamaktadır.[11]
Bu farklılık rejimi değersizleştiren bir çelişki olarak değil, uyumun yeni bir özelliği olarak okunmalıdır: Artık kurumlar yalnızca mevzuat sürümünü değil, dijital prosedürün ve arayüzün sürümünü de izlemelidir. Bir beyan dosyasında şu bilgiler saklanmalıdır:
Beyanın tarihi ve kim tarafından verildiği,
O tarihte uygulanan form/soru seti ve kılavuz sürümü,
Kullanılan aracın model ve mümkünse sürüm bilgisi,
Gizlilik politikası ve hizmet koşullarının o tarihteki nüshası,
Sonraki değişiklikler ve yeniden değerlendirme kararı.
Başka bir ifadeyle ekran görüntüsü, sürüm kaydı ve değişiklik günlüğü artık hukuki delil mimarisinin parçasıdır. YAZEK, yalnızca uygulamaları değil, uyum sisteminin kendisini de yaşam döngüsü yaklaşımıyla yönetme ihtiyacını gösterir.
Türkiye’deki her eğitim kurumu veya yapay zekâ sağlayıcısı Avrupa Birliği Yapay Zekâ Tüzüğü’ne otomatik olarak tabi değildir; ülkesel ve maddi kapsam ayrıca incelenmelidir. Bununla birlikte AB düzenlemesi, eğitimde yapay zekâ bakımından küresel yönü gösteren yararlı bir karşılaştırma ölçütüdür. Eğitim kurumlarına erişimi veya kişinin eğitim ve meslek hayatını etkileyen değerlendirmeleri belirleyen bazı sistemlerin yüksek riskli kabul edilmesi; risk yönetimi, veri yönetişimi, kayıt, dokümantasyon, insan gözetimi, doğruluk ve siber güvenlik yükümlülükleri öngörülmesi dikkat çekicidir. Eğitim kurumlarında duygu tanımaya yönelik belirli kullanımların yasaklanması ise çocukların iç dünyasını teknolojiyle “okuma” iddiasına karşı güçlü bir sınır çizer.[12]
Bu karşılaştırma iki nedenle Türkiye’deki EdTech ekosistemi için önem taşır. Birincisi, Avrupa pazarına ürün sunan veya oradaki öğrencileri etkileyen bir sağlayıcı bakımından doğrudan kapsam analizi gerekebilir. İkincisi, ihale ve özel okul sözleşmelerindeki beklentiler çoğu zaman yürürlükteki asgari mevzuattan önce gelişir. Açıklanabilirlik, kayıt tutma, insan denetimi ve teknik dokümantasyon kapasitesi bugünden inşa edilmeyen bir ürün, yarının tedarik zincirinde rekabet sorunu yaşayabilir.
YAZEK ile AB yaklaşımının ortak yönü, teknoloji adından çok kullanımın etkisine bakılmasıdır. Bu nedenle Türkiye’de oluşturulacak kurumsal politika seti yalnızca bugünkü beyan yükümlülüğünü karşılamamalı; risk temelli, kanıt üreten ve farklı düzenleyici ortamlara uyarlanabilir bir yönetişim altyapısı kurmalıdır.
Notu Kim Verdi?YayınlarSeptember 14, 2026👤Sercan Koç
YAZEK’in eğitim hukukundaki asıl yeniliği, yapay zekâyı soyut bir etik tartışmadan çıkarıp belirli bir öğretmenin, belirli bir öğrenci grubunun, belirli bir veri akışının ve belirli bir kararın içine yerleştirmesidir. Böylece “teknoloji tarafsızdır” kolaycılığı da “her yapay zekâ kullanımı tehlikelidir” genellemesi de yerini somut, risk temelli değerlendirmeye bırakır.
Sistemin güçlü yanı, beyan aracılığıyla görünürlük ve izlenebilirlik yaratmasıdır. Sınırı ise tam burada başlar: Görünürlük tek başına güvence değildir. Beyanın doğru olabilmesi için kurumun araç envanterine; hukuki sebep ve aktarım analizine; pedagojik etki değerlendirmesine; insan denetimi ve itiraz mekanizmasına; tedarikçi hükümlerine; akademik dürüstlük kurallarına; olay yönetimine; eğitim ve değişiklik kayıtlarına ihtiyacı vardır.
Bu nedenle eğitim kurumlarının önündeki iş, öğretmenlere “YAZEK formunu unutmayın” duyurusu göndermekten ibaret değildir. Yapılması gereken, YAZEK sorularını kurumun günlük karar düzenine çevirmektir: Hangi kullanım kabul edilebilir? Kim inceleyecek? Hangi veri asla yüklenmeyecek? Sağlayıcıdan hangi güvence istenecek? İnsan hangi kararda son söz sahibi olacak? Öğrenci nasıl bilgilendirilecek ve itiraz edecek? Değişiklik ne zaman yeni değerlendirme doğuracak?
Bu soruların cevapları tek belgede değil, birbirine bağlı ve düzenli olarak güncellenen bir politika setinde yaşar. Hukuk, pedagoji, bilgi güvenliği, satın alma ve çocuk gelişimi uzmanlığının aynı masada buluşması bu yüzden tercih değil, yapay zekâ uyumunun çalışma yöntemidir.
Kurumlar için en rasyonel ilk adım, mevcut politika ve uygulamaları YAZEK’in sekiz ilkesi ile veri koruma, tedarik, ölçme-değerlendirme ve olay yönetimi yükümlülüklerine karşı bir uyum boşluğu analizinden geçirmektir. Bu çalışma sonunda yalnızca eksik belgeler değil; sorumlusu bulunmayan kararlar, görünmeyen veri akışları ve yeniden değerlendirme gerektiren kullanım senaryoları da ortaya çıkar. Ardından risk sırasına bağlanmış bir politika, sözleşme, eğitim ve kontrol yol haritası hazırlanabilir.
YAZEK’e yapılacak en doğru yatırım, daha hızlı form doldurmak değil; kurumun her beyanını dayanaklarıyla açıklayabildiği, her yüksek etkili kararı insan gözetiminde tutabildiği ve her değişiklikte kendini yenileyebildiği bir kurumsal hafıza kurmaktır. Eğitimde güven, algoritmanın hatasız olduğu iddiasından değil; kurumun hatayı öngörme, açıklama, düzeltme ve hesabını verme kapasitesinden doğar.
Bu yazı genel hukuki değerlendirme niteliğindedir. Somut bir eğitim kurumu, proje veya yapay zekâ uygulaması bakımından veri akışı, tarafların fiilî rolleri, öğrenci grubu, kullanılan model ve güncel mevzuat ayrıca incelenmelidir.
