Bir öğretmenin yazılı sınav kâğıdını okurken yaptığı şey teknik bir işlem değildir. O kâğıt, çocuğun bilgiyi nasıl kavradığının, düşüncesini nasıl kurduğunun ve öğrenme sürecinin neresinde durduğunun bir yansımasıdır. Yakın zamana kadar bu değerlendirmenin insan eliyle yapılması kaçınılmazdı. Ama artık değil.
Yapay zeka destekli sınav değerlendirme platformları, el yazısıyla yazılmış sınav kâğıtlarını yüksek doğruluk oranlarıyla okuyup puanlayan, öğretmenin belirlediği cevap anahtarına göre sonuç üreten ve iş yükünü önemli ölçüde azaltan sistemler olarak eğitim teknolojisi gündeminde giderek daha fazla yer bulmaktadır. Bu uygulamalar teknolojik açıdan oldukça ilgi çekici, pratik açıdan ise caziptir. Ve hukuki açıdan henüz yeterince tartışılmamıştır.
Bu yazıda soruyu ters yönden sormak istiyoruz: Yapay zekânın sınavı değerlendirmesi ne zaman meşrudur, ne zaman değildir? Türk hukuku bu soruya bugün için yeterli bir yanıt veriyor mu? Ve bu sistemleri geliştiren, kullanan ya da kullanacak olan eğitim kurumları hangi hukuki yükümlülüklerle karşı karşıyadır?
1. Sınav Değerlendirmesi: Teknik Bir İşlem mi, Hukuki Bir İşlem mi?
Sınav hukukunun kuramsal çerçevesi açısından değerlendirildiğinde, sınav değerlendirmesi salt teknik bir faaliyet değildir. Sınav nihayetinde bireyin temel haklarını etkileyen bir idari süreçtir (Bingöl Schrijer, 2018). Not tespit işlemleri idari işlem teorisi kapsamında ele alınmakta; bu işlemlerin yargısal denetimi “takdir hatası”, “ölçme ve değerlendirme ilkelerine aykırılık” ve “objektiflik ilkesi” ekseninde tartışılmaktadır.
Bu tartışmaya bir de yapay zekâ eklendiğinde tablo karmaşıklaşır. Zira yapay zekâ destekli değerlendirme, idarenin takdir yetkisini kullanan bir insanın yerini mi alıyor, yoksa yalnızca o insana yardımcı bir araç mı olarak konumlandırılıyor? Bu ayrım, hem hukuki sorumluluk hem de itiraz hakkı bakımından belirleyicidir. Yardımcı araç olarak konumlandırılan bir sistem, nihai kararı insan elinde bırakır ve mevcut hukuki çerçeveyle bütünleşebilir. Bütünüyle otomatik bir değerlendirme ise bambaşka bir hukuki rejim gerektirir.
2. Mevcut Mevzuat Ne Söylüyor?
Türkiye’de yapay zekâ destekli sınav değerlendirmesini doğrudan düzenleyen bir norm henüz mevcut değildir. Bununla birlikte birkaç mevzuat katmanı bu alanda devreye girmektedir.
KVKK (6698 sayılı Kanun): Sınav kâğıdı, üzerinde öğrencinin kimliği, el yazısı ve performans verisi bulunan bir belge olarak kişisel veri niteliği taşımaktadır. Bu verinin yapay zekâ sistemine aktarılması, işlenmesi ve depolanması KVKK’nın veri işleme hukuka uygunluk koşullarına tabidir (m. 4, m. 5, m. 12). Çocuğa ait kişisel veriler söz konusu olduğunda, aydınlatma yükümlülüğü ve veri minimizasyonu ilkesi ayrı bir önem kazanmaktadır. Veri sorumlusu konumundaki eğitim kurumunun bu yükümlülükleri yerine getirmeden söz konusu sistemleri devreye sokması, idari yaptırım riskini beraberinde getirir.
MEB Mevzuatı: Millî Eğitim Bakanlığı Merkezi Sistem Sınav Yönergesi ve ilgili yönetmelikler, not verme işlemlerinin nasıl yapılacağını düzenlemektedir. Ancak bu düzenlemeler, algoritma destekli değerlendirme araçlarını öngörmemiştir. Açık bir yetki normu bulunmadan yapay zekânın değerlendirme sürecine dahil edilmesi, hukuki dayanaktan yoksun idari faaliyet riski doğurabilir. Bu boşluğun önümüzdeki dönemde MEB tarafından düzenlenmesi kaçınılmaz görünmektedir.
TBMM’deki Yapay Zekâ Kanun Teklifleri: 2024’ten bu yana TBMM’ye üç ayrı yapay zekâ kanun teklifi sunulmuştur. Bunlardan ilki, Haziran 2024 tarihli ve bağımsız bir çerçeve niteliğindeki tekliftir (Esas No: 2/2234: https://www.tbmm.gov.tr/Yasama/KanunTeklifi/e21539a0-888a-4500-81be-01904a918c53); diğer ikisi ise 5651 sayılı İnternet Kanunu başta olmak üzere mevcut kanunlarda değişiklik öngören tekliflerdir. Bu teklifler genel bir çerçeve çizmekle birlikte, eğitim ve sınav değerlendirmesi gibi alana özgü uygulamaları henüz yeterince ele almamaktadır. Oysa AB Yapay Zekâ Tüzüğü (EU AI Act: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32024R1689), öğrencilerin değerlendirilmesi ve eğitim kurumlarına erişim koşullarının belirlenmesini yüksek riskli kullanım kategorisinde saymıştır.
Türkiye’nin bu alandaki mevzuat boşluğunu kapatırken söz konusu karşılaştırmalı hukuk deneyimini göz önünde bulundurması yerinde olacaktır.
3. Çocuk Hakları Boyutu: Üç Temel Risk
Yapay zekâ destekli sınav değerlendirmesi, çocuk hakları bakımından üç temel risk içermektedir.
Birinci risk: İtiraz hakkının işlevsizleşme tehlikesi. Bir öğrenci sınav notuna itiraz ettiğinde, not verme kararının hangi kriterlere göre ve ne gerekçeyle verildiğini öğrenme hakkına sahiptir. Yapay zekâ bu süreci yürütmüşse, kullanılan algoritmanın nasıl çalıştığı, hangi veri setiyle eğitildiği ve neden o puana ulaştığı açıklanabilir olmalıdır. Açıklanamayan bir algoritma, hak arama hürriyetini (Anayasa m. 36) ve usul güvencelerini fiilen kısıtlayabilir (Bingöl Schrijer, 2018; BM Çocuk Hakları Sözleşmesi m. 12).
İkinci risk: Profilleme. Yapay zekâ sistemleri bireysel sınav kâğıdını değerlendirirken aynı zamanda öğrenciye ilişkin örüntüler oluşturabilir. Bu örüntülerin depolanması veya ilerleyen süreçlerde farklı amaçlarla kullanılması, çocuğun açık bir gelecek hakkını — yani bütün seçeneklerin açık kalmasını gerektiren bu temel güvenceyi — zedeleyebilir (Feinberg, 2014; Bingöl Schrijer, 2018). KVKK’nın amaç sınırlılığı ilkesi (m. 4), bu riski sınırlandıran temel güvencedir; ancak uygulamada denetim mekanizmaları henüz yeterince işletilememektedir.
Üçüncü risk: Eşitsizliğin büyütülmesi. Yapay zekâ sistemleri önceki veri setleriyle eğitilmektedir. Bu veri setlerindeki önyargılar — belirli yazı stilleri, bölgesel ifade kalıpları veya sosyoekonomik arka plana bağlı dil farklılıkları — sistematik değerlendirme hatalarına yol açabilir. Fırsat eşitliği ilkesi (Anayasa m. 10), bu tür sistemik sapmaların tespit edilip giderilmesini zorunlu kılmaktadır.
4. Öğretmenin Pedagojik Takdir Yetkisi Nereye Kadar Devredilebilir?
Sınav değerlendirmesi, teknik doğruluk ölçütleriyle açıklanamayan bir pedagojik boyut da içermektedir. Öğrencinin soruyu farklı ama tutarlı bir mantıkla yanıtlaması, konuyu tartışmalı bir perspektiften ele alması ya da bilgiyi yaratıcı biçimde kullanması; “cevap anahtarına göre doğru mu?” sorusuna indirgenemeyen değerlendirme durumlarıdır.
Alman Federal Anayasa Mahkemesi, sınavlara ilişkin önemli bir kararında değerlendirme sürecini “sınava özgü değerlendirme alanı” ve “alana özgü bilimsel doğruluk kontrolü” olarak ikiye ayırmış; birincisinin idarenin takdir yetkisi kapsamında olduğunu hükme bağlamıştır (BVerfGE 84, 34).
Bu ayrım yapay zekâ değerlendirmesi için de yol göstericidir: Algoritma “doğru cevabı” tespit edebilir; ancak pedagojik takdir gerektiren değerlendirme alanını devralamaz. Bu ayrımın mevzuatta açıkça çizilmemesi, sistemin hukuki sınırlarını belirsiz bırakmaktadır.
5. Hukuki Bir Çerçeve İçin Asgari Gereklilikler
Yapay zekâ destekli sınav değerlendirmesi, doğru kurgulandığında hem öğretmenlerin iş yükünü azaltabilir hem de tutarlı bir değerlendirme zemini oluşturabilir. Bu potansiyelden yararlanabilmek için bazı asgari hukuki gerekliliklerin karşılanması gerekmektedir.
İnsan denetimi zorunlu olmalıdır. Yapay zekâ değerlendirme sürecine yardımcı araç olarak katılabilir; ancak nihai not, sorumluluğu üstlenen bir öğretmen tarafından teyit edilmelidir. Bu, hem itiraz hakkının işlevselliğini korur hem de idari sorumluluk zincirini ayakta tutar.
Açıklanabilirlik ön koşuldur. Kullanılan sistemin hangi kriterlere göre çalıştığı, aydınlatma yükümlülüğü kapsamında öğrenci ve velilere bildirilmelidir (KVKK m. 10). Sistemi geliştiren ile kullanan eğitim kurumu arasındaki veri işleme ilişkisi de KVKK çerçevesinde veri işleyen sözleşmesiyle güvence altına alınmalıdır.
Veri minimizasyonu ilkesi gözetilmelidir. Sınav kâğıdının değerlendirme amacıyla işlenmesi meşrudur; bu verinin profilleme amacıyla kullanılması ya da üçüncü taraflarla paylaşılması değildir. Depolama süreleri belirlenmiş olmalı ve imha prosedürleri işletilmelidir.
Mevzuat boşluğu kapatılmalıdır. MEB’in bu alanda bir yönerge ya da genelgeyle en azından asgari standartları belirlemesi hem eğitim kurumlarını hem de sistemi geliştiren firmaları hukuki belirsizlikten koruyacaktır.
Yapay zekânın sınavı değerlendirmesi, teknik olarak mümkün; hukuki olarak ise henüz çerçevelenmemiş bir alandır. Bu durum, teknolojiyi geliştirenleri, onu kullanan eğitim kurumlarını ve öğrencileri aynı anda belirsizlik içinde bırakmaktadır.
Eğitim hukuku açısından belirleyici soru şudur: Bu sistemler çocuğun haklarını güvence altına alan, itiraz yollarını açık tutan ve pedagojik takdiri insan elinde bırakan bir yapıyla mı kurgulanıyor; yoksa verimlilik argümanı altında bu güvenceler henüz fark edilmeden aşınıyor mu?
Mevzuat bu soruyu henüz yanıtlamamıştır. Yanıt geciktikçe hem teknolojinin potansiyeli heba olmakta hem de hukuki riskler birikmektedir. Türkiye’nin yapay zekâ mevzuatını geliştirirken eğitim ve sınav değerlendirmesi alanını özellikle ele alması; hem çocuk haklarının korunması hem de bu alandaki yeniliğin sağlıklı zemine oturtulması bakımından bir zorunluluktur.
Kaynakça
Bingöl Schrijer, B. (2018). Sınav Hukukunun Kuramsal Temelleri. Prof. Dr. Emine Akyüz’e Armağan — Akademisyenlikte 50 Yıl. Pegem Akademi, s. 418-431.
Bingöl Schrijer, B. Yapay Zekâ ile Desteklenen Eğitim ve Yetenek Keşfi Programları: Çocuk Haklarının Korunmasında Boşluklar. Başkent Üniversitesi, Türk Hukukunda Çocuk Sempozyumu, 28-29-30 Nisan 2025, Ekim 2025, s. 96-100.
Feinberg, J. (2014). The Child’s Right to an Open Future. Justice, Politics and the Family. Taylor & Francis, s. 145-159.
BM Çocuk Hakları Sözleşmesi, m. 3, m. 12, m. 28.
Anayasa m. 10, m. 36, m. 40.
6698 sayılı Kişisel Verileri Koruma Kanunu, m. 4, m. 5, m. 10, m. 12.
TBMM Yapay Zekâ Kanun Teklifi, Esas No: 2/2234, 24.06.2024.
EU AI Act, Article 6; Annex III (eğitim alanında yüksek riskli kullanım).
BVerfGE 84, 34; 17.4.1991 (Alman Federal Anayasa Mahkemesi).
Bu yazı, egitimhukuku.com’un bilgi amaçlı içeriğidir. Hukuki danışmanlık niteliği taşımaz.
