Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli’nde Üretken Yapay Zekâ: Dijital Bilgiyi Tanımanın Değişen Anlamı

Yıl 2026, Sayı: 77, 128 - 137, 31.01.2026

Sezan Sezgin , Aylin Sop , Öznur Bayar

Öz

Üretken yapay zekâ (ÜYZ), dijital okuryazarlığın dayandığı temel bir varsayımı dönüştürmüşmeye başlamıştır: Dijital bilgi artık çoğu durumda yalnızca aranıp bulunarak elde edilen bir içerik değil, giderek artan ölçüde sohbet arayüzleri üzerinden üretilen, biçimsel olarak tutarlı ve ikna edici fakat epistemik olarak kırılgan olabilen bir çıktı hâline gelmiştir. Bu dönüşüm, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli’nin (TYMM) okuryazarlıkları farkındalık–işlevsellik–eylemsellik düzeylerinde sarmal bir gelişim olarak kurgulayan yaklaşımını daha da kritik kılmaktadır. Bununla birlikte ÜYZ, özellikle dijital okuryazarlığın başlangıcı sayılabilecek TYMM’ de belirtilen “OB2.1: Dijital Bilgiye Ulaşma ve Dijital Bilgiyi Tanıma” bileşenini yeni bir düzleme taşır: Öğrenciler, görünüşte “yüksek kaliteli” çıktılarla eyleme geçebilir ancak bu çıktıları bilgi nesnesi olarak tanıma, bileşenlerine ayırma, oluşum mantığını kavrama ve mahremiyet sınırlarını uygulama becerileri eşzamanlı gelişmediğinde, eylemsellik öğrenmeye değil sadece “çıktı üretimine” hizmet edebilir. Bu kavramsal/editöryal yazı, TYMM’nin OB2.1 süreç bileşenlerini ÜYZ bağlamında yeniden yorumlayarak (i) bilgiye erişimin “arama”nın ötesine geçmesini, (ii) ÜYZ-araçlı bilgi nesnesinin bileşenlerini, (iii) “akla yatkınlık–doğruluk” ayrımını ve doğrulama zorunluluğunu, (iv) gizlilik/mahremiyetin “tasarım koşulu” hâline gelişini tartışmakta, ardından sınıf içi tasarım ve araştırma gündemi sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli , üretken yapay zekâ , dijital okuryazarlık , bilgi doğrulama

Generative AI in The Century of Türkiye Education Model: The changing meaning of recognizing digital knowledge

Öz

Generative AI (GenAI) has altered a foundational assumption behind digital literacy: that “digital information” is primarily retrieved from the web, evaluated, and then used. In classrooms, digital information is now increasingly generated in fluent, persuasive forms that can look complete while remaining epistemically fragile. This shift makes “The Century of Türkiye Education Model” (CTEM) emphasis on literacy as a spiral of awareness–functionality–actionability especially salient, but also exposes a new threshold problem: students may act on outputs they have not learned to recognize as information-with-provenance, uncertainty, and constraints. CTEM’s OB2.1 provides a precise entry point for addressing the GenAI disruption. This editorial argues that “recognizing digital information” must be reframed as recognizing (i) access pathways beyond search, (ii) the components of an AI-mediated information object, (iii) how such objects are produced (and why plausibility is not truth), and (iv) privacy-by-design as a non-negotiable condition. It concludes with an agenda for classroom design and research aligned with CTEM’s literacy architecture.

Anahtar Kelimeler

The Century of Türkiye Education Model , generative artificial intelligence , digital literacy , information verification

Kaynakça

• Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610–623.
• European Commission, Directorate-General for Education, Youth, Sport and Culture. (2022). Ethical guidelines on the use of artificial intelligence (AI) and data in teaching and learning for educators. European Commission.
• Kasneci, E., Seßler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., … Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274.
• Millî Eğitim Bakanlığı. (2026). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli: Okuryazarlık becerileri.
• OECD. (2023). OECD digital education outlook 2023: Towards an effective digital education ecosystem. OECD Publishing.
• OECD. (2026). OECD digital education outlook 2026: Exploring effective uses of generative AI in education. OECD Publishing.
• Sezgin, S. (2025). Yapay zekâ çağında dijital uçurumu yeniden düşünmek: Eğitime yönelik altı boyutlu bir kavramsal çerçeve. Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 13(17).
• UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.
• Weidinger, L., Mellor, J., Rauh, M., Griffin, C., Uesato, J., Huang, P.-S., … Gabriel, I. (2022). Taxonomy of risks posed by language models. Proceedings of the 2022 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 214–229.