ÜRETKEN YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ TÜRKÇE YAZMA EĞİTİMİNDE ÖĞRENCİ SESİ VE ETİK BEYAN: SÜREÇ TEMELLİ BİR MODEL ÖNERİSİ

Öz

Bu çalışma, üretken yapay zekâ destekli Türkçe yazma eğitiminde öğrenci sesi, özgünlük, yazarlık katkısı ve etik beyan sorunlarını süreç temelli bir model çerçevesinde ele almıştır. Araştırmanın amacı, yapay zekâ kullanımını yalnızca izin verilen ya da yasaklanan bir araç olarak değerlendirmek yerine, öğrencinin yazma sürecindeki düşünsel, dilsel, kişisel ve dönüştürücü katkısını görünür kılan uygulanabilir bir pedagojik model önermektir. Çalışma, insan katılımcılardan veri toplamaya dayalı ampirik bir araştırma değildir; kavramsal inceleme ve pedagojik model geliştirme yaklaşımıyla tasarlanmıştır. Bu doğrultuda süreç temelli yazma, üretken yapay zekâ destekli yazma, öğrenci sesi, yazarlık sorumluluğu, akademik dürüstlük, etik beyan ve prompt okuryazarlığına ilişkin alanyazın incelenmiş ve Türkçe yazma eğitimi bağlamında yorumlanmıştır. İnceleme sonucunda öğrencinin yapay zekâ destekli yazma sürecindeki katkısını değerlendirmek için düşünsel katkı, dilsel katkı, kişisel deneyim katkısı, dönüştürücü düzenleme, etik beyan ve süreç kanıtı olmak üzere altı boyutlu bir model geliştirilmiştir. Ayrıca kabul edilebilir ve sorunlu yapay zekâ kullanımları ayrıştırılmış; süreç odaklı değerlendirme rubriği, etik beyan formu ve sınıf içi kullanım akışı önerilmiştir. Sonuç olarak model, öğrencinin düşünmesini, seçim yapmasını, gerekçelendirmesini ve metnini yeniden düzenlemesini destekleyen sınırlı, şeffaf ve beyanlı bir yardımcı olarak kullanılmasını önermiştir.

Anahtar Kelimeler

• etik beyan
• öğrenci sesi
• süreç temelli yazma
• Türkçe yazma eğitimi üretken yapay zekâ

Destekleyen Kurum

Bu çalışma herhangi bir kurum veya kuruluş tarafından desteklenmemiştir.

Etik Beyan

Bu çalışmada ''Yükseköğretim Kurumları Bilimsel Araştırma ve Yayın Etiği Yönergesi '' kapsamında uyulması gereken tüm kurallara uyulmuştur. Yönergenin ikinci bölümü olan ''Bilimsel Araştırma Yayın Etiğine Aykırı Eylemler '' başlığı altında belirtilen eylemlerden hiçbiri gerçekleştirilmemiştir.

GENERATİVE AL-SUPPORTED TURKISH WRITING EDUCATION: STUDENT VOICE AND ETHICAL DISCLOSURE: A PROCESS-BASED MODEL PROPOSAL

Öz

This study addresses issues of student voice, originality, authorship contribution, and ethical disclosure in generative artificial intelligence-supported Turkish writing education within the framework of a process-based model. The aim of the study is to propose an applicable pedagogical model that makes visible students’ intellectual, linguistic, personal, and transformative contributions in the writing process, rather than evaluating the use of artificial intelligence merely as a permitted or prohibited tool. The study is not an empirical investigation based on data collected from human participants; rather, it was designed through a conceptual review and pedagogical model development approach. Accordingly, the literature on process-based writing, generative artificial intelligence-supported writing, student voice, authorship responsibility, academic integrity, ethical disclosure, and prompt literacy was reviewed and interpreted within the context of Turkish writing education. As a result of the review, a six-dimensional model was developed to evaluate students’ contributions in the artificial intelligence-supported writing process: intellectual contribution, linguistic contribution, personal experience contribution, transformative revision, ethical disclosure, and process evidence. In addition, acceptable and problematic uses of artificial intelligence were distinguished, and a process-oriented assessment rubric, an ethical disclosure form, and an in-class implementation flow were proposed. Consequently, the model recommends that artificial intelligence be used as a limited, transparent, and disclosed assistant that supports students’ thinking, decision-making, justification, and revision of their texts

Anahtar Kelimeler

• ethical disclosure
• student voice
• process-based writing
• Turkish writing education
• generative artificial intelligence

Destekleyen Kurum

This study was not supported by any institution or organization.

Etik Beyan

This study complies with all the rules required under the “Higher Education Institutions Scientific Research and Publication Ethics Directive.” None of the actions listed under the title “Actions Contrary to Scientific Research and Publication Ethics” in the second section of the Directive has been committed.

Kaynakça

1. Akkaya, A. & Beygirci, B. (2026). Makalelerde yapay zekâ varlığının değerlendirilmesi: yayınlanmış çalışmalardan elde edilen bulgular. Uluslararası Batı Karadeniz Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, 10(1), 1–31. https://doi.org/10.46452/baksoder.1899625
2. Alakuş, H. & Yılmaz, K. (2025). Bilimsel araştırmalarda yapay zekâ kullanımı etik ilkeleri. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14, 193–217. https://doi.org/10.33206/mjss.1663647
3. An, Y., Yu, J. H. & James, S. (2025). Investigating the higher education institutions’ guidelines and policies regarding the use of generative AI in teaching, learning, research, and administration. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 22(1), 1–23. https://doi.org/10.1186/s41239-025-00507-3
4. Atasoy, A. (2025). Yazma becerisini yapay zekâ odağında yeniden düşünmek: imkân ve ihtimaller. Alanyazın, 6(2), 143–157. https://doi.org/10.59320/alanyazin.1781293
5. Bal, M. & Arseven, T. (2025). Students’ writing skills and creativity in the age of artificial intelligence: a systematic review of creativity across diverse AI-supported writing contexts. Thinking Skills and Creativity, 60, 1–24. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2025.102118
6. Benzer, A. & Masun, A. F. (2024). Türkçe öğretiminde 2021–2023 yılları arasında yazma becerisi üzerine yapılan çalışmalardaki eğilimler. International Journal of Languages’ Education and Teaching, 12(1), 1–24.
7. Bittle, K. & Gayar, O. (2025). Generative AI and academic integrity in higher education: a systematic review and research agenda. Information, 16(4), 1–15. https://doi.org/10.3390/info16040296
8. Bozkurt, A. (2024). GenAI et al. cocreation, authorship, ownership, academic ethics and integrity in a time of generative AI. Open Praxis, 16(1), 1–10. https://doi.org/10.55982/openpraxis.16.1.654

9. Çağlayan, E. A. (2025). Yapay zekâ uygulamaları tarafından üretilen metinlerin okunabilirlik ve ana fikir açısından incelenmesi (Yüksek lisans tezi). Ordu Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ordu.
10. Eğilmez, N. (2024). Türkçe öğretmenlerinin süreç temelli yazmaya yönelik görüş ve deneyimleri. Ana Dili Eğitimi Dergisi, 12(2), 437–460. https://doi.org/10.16916/aded.1443923
11. Ellialtı, N. & Batur, Z. (2025). Yazma becerisinin geliştirilmesine yönelik yapay zekâ destekli süreç-tür odaklı etkinlik önerileri. Aydın Tömer Dil Dergisi, 10(2), 219–251.
12. Furze, L., Perkins, M., Roe, J. & Vaugh, J. (2024). The AI assessment scale (AIAS) in action: a pilot implementation of GenAI-supported assessment. Australasian Journal of Educational Technology, 40(4), 38–55. https://doi.org/10.14742/ajet.9434
13. Guan, Q. & Han, Y. (2025). From AI to authorship: exploring the use of LLM detection tools for calling on “originality” of students in academic environments. Innovations in Education and Teaching International, 62(5), 1514–1528. https://doi.org/10.1080/14703297.2025.2511062
14. Kayhan, S. & Eyüp, B. (2025). Üretken yapay zekânın akademik yazma becerisi üzerindeki etkisi: bir SWOT analizi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 25(3), 1586–1608. https://doi.org/10.17240/aibuefd.2025..-1563495
15. Khalifa, M. & Albadawy, M. (2024). Using artificial intelligence in academic writing and research: an essential productivity tool. Computer Methods and Programs in Biomedicine Update, 5, 1–11. https://doi.org/10.1016/j.cmpbup.2024.100145
16. Kim, J., Yu, S., Detrick, R. & Li, N. (2025). Exploring students’ perspectives on generative AI-assisted academic writing. Education and Information Technologies, 30(1), 1265–1300. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12878-7
17. Knoth, N., Tolzin, A., Janson, A. & Leimeister, J. M. (2024). AI literacy and its implications for prompt engineering strategies. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 1–14. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100225
18. Mekheimer, M. (2025). Generative AI-assisted feedback and EFL writing: a study on proficiency, revision frequency and writing quality. Discover Education, 4(1), 1–20. https://doi.org/10.1007/s44217-025-00602-7
19. Park, J. & Choo, S. (2025). Generative AI prompt engineering for educators: practical strategies. Journal of Special Education Technology, 40(3), 411–417. https://doi.org/10.1177/01626434241298954
20. Qian, Y. (2025). Prompt engineering in education: a systematic review of approaches and educational applications. Journal of Educational Computing Research, 63(8), 1782–1818. https://doi.org/10.1177/07356331251365189
21. Radtke, A. & Rummel, N. (2025). Generative AI in academic writing: does information on authorship impact learners’ revision behavior? Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100350
22. Slimi, Z. (2026). A systematic critical review of generative AI’s impact on authorship, pedagogy, and integrity (2023–2025). Frontiers in Education, 11, 1–13. https://doi.org/10.3389/feduc.2026.1769680
23. Velez, J. P., Garcia, R. V. & Fierro, L. F. (2026). Generative AI and the assurance of academic integrity in the context of South American higher education. Frontiers in Education, 11, 1–12. https://doi.org/10.3389/feduc.2026.1796556
24. Yıldız, Ü. & Asma, B. (2026). Yazma becerilerinin değerlendirilmesinde yapay zekâ ve öğretim görevlisi puanlamalarının karşılaştırılması. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 66, 94–108. https://doi.org/10.9779/pauefd.1574813