Türkiye'de eğitimde yapay zekâ için bir etik çerçeve var, bir veri koruma çerçevesi var. Eksik olan üçüncüsü: hangi sistemin ne kadar risk taşıdığını ve bunun hangi yükümlülükleri doğurduğunu belirleyen sınıflandırma katmanı. Bu sayfa üç çerçeveyi yan yana koyar ve nerede örtüştüklerini, nerede birbirinin yerine geçemeyeceklerini gösterir.
Bir okul, bir sınav puanlama sistemi kurduğunda üç ayrı soru doğar: Bu etik mi? Bu veri hukukuna uygun mu? Bu sistem hangi risk sınıfında? Üçü de meşru sorudur, ama üçü aynı soru değildir — ve birine verilen cevap diğerlerini cevaplamaz.
Türkiye'de bir okulun ya da Bakanlık biriminin yapay zekâ kullanımını değerlendirirken başvurabileceği üç ayrı düzenleyici mantık var. Bunlar rakip değil, tamamlayıcıdır — ancak sordukları soru, ürettikleri çıktı ve yakaladıkları risk türü farklıdır.
| Çerçeve | Sorduğu soru | Ürettiği çıktı | Yakalayamadığı |
|---|---|---|---|
| MEB Etik Kılavuzu ve YAZEK Etik Kurul Yönergesi, 22 Ekim 2025 |
Bu kullanım etik ilkelere uygun mu? | Etik beyan formu, etik ihlal bildirimi | Sistemin risk sınıfı ve buna bağlı teknik yükümlülükler |
| KVKK 6698 sayılı Kanun |
Bu veri işleme hukuka uygun mu? | Aydınlatma metni, hukuki sebep, VERBİS kaydı | Kişisel veri işlemeyen ama karar üreten sistemler |
| EU AI Act Reg. (EU) 2024/1689 — referans çerçeve |
Bu sistem hangi risk sınıfında ve hangi yükümlülükleri doğuruyor? | Risk sınıfı, rol tanımı, madde bazlı yükümlülük listesi | Pedagojik uygunluk ve eğitsel değer |
YAZEK üzerinden etik beyan formu doldurmuş bir öğretmen, kullandığı aracın risk sınıflandırmasını yapmış olmaz. Etik beyan "bu kullanım ilkelere uygun mu" sorusunu cevaplar; risk sınıflandırması ise "bu sistem bir öğrencinin eğitim yolunu belirliyor mu, belirliyorsa hangi güvenceler zorunlu" sorusunu cevaplar. İkincisi yapılmadığında, birinci soruya verilen "evet" cevabı eksik kalır.
Bu ayrımı baştan netleştirmek gerekiyor, çünkü alandaki en yaygın hata burada yapılıyor.
Üç somut nedenle:
Bu sayfada geçen EU AI Act madde ve tarih referansları, Türkiye'deki kurumlar için bir uyum zorunluluğu doğurmaz. Amaç, mevcut MEB ve KVKK çerçevelerinin yanına karşılaştırmalı bir risk okuması koymaktır. Yalnızca bilgilendirme amaçlıdır; hukuki danışmanlık niteliği taşımaz.
EU AI Act, eğitimi ve mesleki eğitimi yüksek riskli alanlardan biri olarak listeler (Ek III, 3. başlık). Gerekçe metni bunun nedenini açıkça söyler: bu sistemler bir kişinin eğitim ve meslek yaşamının seyrini belirleyebilir ve yanlış tasarlandıklarında eğitim hakkını ve ayrımcılığa uğramama hakkını ihlal ederek tarihsel ayrımcılık örüntülerini sürdürebilirler.
Ek III(3) dört alt başlıktan oluşur. Aşağıda her biri için Türkiye'den somut karşılıklar verilmiştir — bunlar örnektir, resmî bir sınıflandırma değildir.
Kişileri her düzeydeki eğitim ve mesleki eğitim kurumlarına kabul etmek, erişimini belirlemek veya yerleştirmek amacıyla kullanılan sistemler.
Muhtemel karşılıklar: sınavla öğrenci alan kurumlara yerleştirme, BİLSEM tanılama ve yerleştirme süreçleri, özel yetenek sınavı değerlendirmesi, kayıt ve nakil önceliklendirmesi.
Öğrenme çıktılarını değerlendiren sistemler — bu çıktılar kişinin öğrenme sürecini yönlendirmek için kullanıldığında da kapsamdadır.
Muhtemel karşılıklar: otomatik sınav ve açık uçlu cevap değerlendirme, yapay zekâ destekli kompozisyon puanlama, öğrenme analitiğine dayalı içerik önerme ve seviye yönlendirme.
Bir bireyin alacağı veya erişebileceği eğitimin uygun düzeyini değerlendirmek amacıyla kullanılan sistemler.
Muhtemel karşılıklar: yapay zekâ destekli rehberlik ve kariyer yönlendirme, alan ve ders seçimi tavsiye sistemleri, akademik yönelim tahmini.
Sınavlar sırasında öğrencilerin yasaklanmış davranışlarını izlemek ve tespit etmek amacıyla kullanılan sistemler.
Muhtemel karşılıklar: çevrim içi sınav gözetim (proctoring) yazılımları, kamera tabanlı kopya tespiti, ekran ve klavye davranışı izleme.
Ek III kapsamındaki bağımsız yüksek riskli sistemler için yürürlük tarihi 2 Aralık 2027'dir. Bu tarih, 27 Temmuz 2026'da yürürlüğe giren Regulation (EU) 2026/1744 (Digital Omnibus on AI) ile 2 Ağustos 2026'dan ertelenmiştir. Yükümlülüklerin içeriği değişmemiştir; yalnızca uygulama tarihi ileri alınmıştır.
Yüksek risk tartışmasının gölgesinde kalan ama eğitim açısından en keskin hüküm budur. EU AI Act Madde 5(1)(f), iş yerlerinde ve eğitim kurumlarında bir gerçek kişinin duygularını çıkarsamaya yönelik yapay zekâ sistemlerini yasaklar. Tıbbi veya güvenlik amaçlı kullanımlar istisnadır. Yasağın kapsamı, Madde 3(39)'daki tanım gereği biyometrik veriye dayalı çıkarımlarla sınırlıdır — yüz ifadesi, ses, beden hareketi gibi.
Bu hüküm 2 Şubat 2025'ten beri yürürlüktedir ve Digital Omnibus ile ertelenmemiştir. Ayrıca yüksek risk kategorisinde değil, yasaklı uygulama kategorisindedir — yani güvence ekleyerek meşrulaştırılamaz. §02'de belirtildiği gibi bu yasak Türkiye'deki kurumlar için doğrudan bağlayıcı değildir; aşağıdaki liste, AB pazarına ürün sunan tedarikçilerin ve karşılaştırmalı bir okuma yapmak isteyen kurumların bakması gereken noktaları gösterir.
Duygu çıkarımı ile davranış gözlemi aynı şey değildir. Bir sistemin "öğrenci 12 dakikadır ekrana dokunmadı" demesi gözlemdir. "Öğrenci ilgisiz görünüyor" demesi duygu çıkarımıdır. Türkçe pazarda "dikkat analizi" ve "katılım ölçümü" adıyla sunulan araçların hangi tarafa düştüğü, çoğu zaman ürün tanıtımından anlaşılmaz — teknik dokümantasyonun istenmesi bu ayrımı görmenin tek yoludur.
Eğitimde Yapay Zekâ Politika Belgesi ve Eylem Planı (2025–2029), 17 Haziran 2025'te yürürlüğe girdi. Dört hedef, on beş politika ve kırk eylem adımından oluşuyor; izleme ve değerlendirmeden YEĞİTEK sorumlu.
Eylem adımlarının bir kısmı, EU AI Act'in yüksek riskli saydığı sistem türleriyle doğrudan örtüşüyor. Aşağıdaki tablo bu örtüşmeyi gösterir. Bu bir uyumsuzluk tespiti değildir — planın hedefleri meşru ve büyük ölçüde kapsayıcılığı artırmaya yöneliktir. Tablonun amacı, hangi eylem adımlarının ek güvence tasarımı gerektirdiğini görünür kılmaktır.
| Eylem planında geçen sistem | Ek III(3) karşılığı | Gerekebilecek ek güvence |
|---|---|---|
| Otomatik sınav değerlendirme sistemleri | 3(b) |
Değerlendirme doğruluğunun izlenmesi, itiraz ve insan incelemesi yolu, alt gruplar arası hata farkı analizi |
| Öğrenme analitiği platformu; EBA, ÖBA, HEMBA ve DİLİM'e içerik önerme ve gelişim takibi | 3(b) |
Öneri mantığının açıklanabilirliği, öğrencinin yönlendirmeye bağlı kalmama imkânı, veri asgariliği |
| Yapay zekâ destekli rehberlik sistemleri ile akademik ve kariyer yönelimi | 3(c) |
Yönlendirmenin tavsiye niteliğinde kalması, rehber öğretmenin gözetim yetkisi, örüntü ayrımcılığı kontrolü |
| Türkçe ve yabancı dil için bireysel eksik tespiti yapan, kişiselleştirilmiş plan üreten uygulamalar | 3(b) · 3(c) |
Seviye atamasının geri alınabilirliği, dil değişkeni ile sosyoekonomik köken korelasyonunun izlenmesi |
| Özel eğitim ihtiyacı olan öğrencilerin davranışlarını algılayıp yanıt üreten sistemler | — | Öncelikli inceleme: "davranış algılama" biyometrik veriye dayalı duygu çıkarımına dönüşüyorsa, EU AI Act kapsamındaki bir kurumda Madde 5(1)(f) yasağına girerdi. Tıbbi ve güvenlik istisnasının uygulanıp uygulanmadığının belgelenmesi beklenir. |
| Erken uyarı, örüntü tanıma ve öneri üreten yapay zekâ destekli veri ambarı | 3(a) · 3(c) (kullanıma göre) |
Erken uyarı çıktısının bireysel karara mı yoksa politika analizine mi bağlandığının netleştirilmesi; anonimleştirmenin doğrulanması |
| Merkez teşkilat personeline yönelik makine öğrenmesi ve veri analitiği eğitimleri | — | EU AI Act Madde 4 (yapay zekâ okuryazarlığı) ile örtüşür. Hüküm 2 Şubat 2025'ten beri yürürlüktedir ve tarihi ertelenmemiştir; ancak Regulation (EU) 2026/1744 maddeyi 27 Temmuz 2026'dan itibaren yeniden yazmıştır: "yeterli düzeyi sağlama" yükümlülüğü, "gelişimini destekleyecek önlem alma" yükümlülüğüne dönüşmüştür — sonuç yükümlülüğü değil, çaba yükümlülüğü. |
Tablodaki eşleştirmeler, MEB'in kamuya açık politika belgesi duyurusundaki eylem tanımlarına dayanır ve yorum niteliğindedir. Bir sistemin gerçekten Ek III(3) kapsamına girip girmediği, o sistemin amaçlanan kullanımına (Madde 3(12)) ve çıktısının bireysel karara bağlanma biçimine göre belirlenir. Kesin sınıflandırma için sistem bazında değerlendirme gerekir.
Yükümlülükler role göre dağılır. Eğitim bağlamında bu ayrım, kurumsal bağlamda olduğundan daha karmaşıktır çünkü aynı kurum farklı sistemlerde farklı rollerde olabilir.
| Rol | Eğitimde kim olur? | Temel sorumluluk |
|---|---|---|
| Sağlayıcı provider |
Sistemi geliştiren veya kendi adıyla piyasaya süren taraf. Bakanlık kendi sistemini geliştirdiğinde bu role girer; hazır ürün alındığında rol tedarikçidedir. | Teknik dokümantasyon, risk yönetim sistemi, veri yönetişimi, uygunluk değerlendirmesi, piyasaya arz sonrası izleme |
| Konuşlandırıcı deployer |
Sistemi kendi yetkisi altında kullanan taraf. Okul, il müdürlüğü veya öğretmen çoğu senaryoda bu roldedir. | Kullanım talimatına uygunluk, insan gözetiminin sağlanması, girdi verisinin amaca uygunluğu, etkilenen kişilerin bilgilendirilmesi |
| Belirsiz alan | Öğretmenin genel amaçlı bir sohbet aracını kendi hazırladığı yönergeyle bir değerlendirme aracına dönüştürmesi. | Amaçlanan kullanım değiştirildiğinde rol de değişebilir. Bu, kurum içi politikayla netleştirilmesi gereken bir boşluktur. |
KVKK Madde 11(1)(g), kişiye "münhasıran otomatik sistemler vasıtasıyla analiz edilmesi suretiyle kişinin kendisi aleyhine bir sonucun ortaya çıkmasına itiraz etme" hakkı verir. Bir öğrencinin seviye grubunu, ders programını veya yönelimini yalnızca otomatik bir sistemin belirlediği her senaryoda bu hüküm devrededir — EU AI Act'ten bağımsız olarak, bugün ve doğrudan.
Belirli bir sistemi değerlendirmek için Risk Sınıflandırıcı'yı kullanabilir, yükümlülük listesi için Uyum Kontrol Listesi'ne, KVKK karşılaştırması için KVKK × EU AI Act sayfasına geçebilirsiniz. Yöntemin bütünü: ORIENT Metodolojisi.