Türkiye okullarda yapay zeka ile risk taraması yapmayı planlıyor

Okul Saldırılarının Tetiklediği Politika Adımı

Türkiye, 2025 yılı sonunda yaşanan okul içi silahlı saldırıların ardından eğitim güvenliğine yönelik kapsamlı bir yapay zeka uygulaması hayata geçirmeyi değerlendiriyor. Milli Eğitim Bakanlığı bünyesinde tasarlanan sistem, öğrencilere ait devamsızlık kayıtlarını, disiplin dosyalarını ve suç geçmişine ilişkin verileri bir araya getirerek risk profili oluşturmayı hedefliyor.

Konu, Türkçe sosyal medya gündeminde hızla yer edindi. Eğitimciler, hukuk akademisyenleri ve dijital haklar savunucuları başta olmak üzere pek çok kullanıcı, sistemin işleyişine dair soru işaretlerini X ve Instagram üzerinden dile getirdi. "Hangi veri, kim tarafından, hangi eşik değeriyle değerlendirilecek?" sorusu en çok tekrar eden başlıklar arasındaydı.

Sistem Nasıl Çalışacak?

Planlanan mimaride üç temel veri kaynağı öne çıkıyor: okul devam çizelgeleri, disiplin tutanakları ve güvenlik birimlerinin paylaştığı suç kayıtları. Bu veriler bir algoritmaya beslenecek ve sistem belirli eşiğin üzerinde risk puanı atadığı öğrenciler için uyarı üretecek. Uyarı sonrasında rehberlik servisleri ya da güvenlik birimleri devreye girecek.

Bakanlık yetkililerinin açıklamalarına göre sistem "önleyici" bir işlev üstlenecek; yani ceza değil, erken müdahale odaklı tasarlanıyor. Ancak kamuoyuyla paylaşılan teknik detaylar henüz oldukça sınırlı.

Yapay Zeka Gözetimi ve Eğitim: Kritik Gerilim Noktaları

Bu tür tahmine dayalı sistemlerin eğitim ortamlarında uygulanması, yalnızca Türkiye'ye özgü bir tartışma değil. ABD'de benzer "davranış analizi" araçları birçok eyalette pilot aşamasında denenmiş; ancak özellikle azınlık öğrenciler üzerinde orantısız risk puanı ürettiği gerekçesiyle ciddi eleştiriler almış ve bir kısmı kullanımdan kaldırılmıştır.

Temel sorun, algoritmanın "risk" kavramını nasıl tanımladığıyla ilgili. Devamsızlık, sosyoekonomik güçlük gibi yapısal faktörlerden kaynaklanabilir; disiplin kayıtları ise okul içi güç dinamiklerini yansıtabilir. Sistemi besleyen veriler önyargılı ise çıktı da önyargılı olacaktır — buna veri bilimi literatüründe "çöp girer, çöp çıkar" ilkesi denir.

Sosyal Medyanın Rolü: Bilgi Boşluğu ve Spekülasyon

Resmi açıklamaların yetersizliği, sosyal medyada dezenformasyona zemin hazırladı. Bazı paylaşımlar sistemin "tüm öğrencileri sürekli izleyeceğini" iddia ederken, bazıları ise projenin zaten hayata geçirildiğini öne sürdü — her iki iddia da doğrulanmış değil. Bu tablo, kamu kurumlarının yapay zeka projelerini şeffaf biçimde iletişime taşımanın ne denli kritik olduğunu bir kez daha gösteriyor. Eksik bilgi, kamuoyunda güvensizliği besliyor ve gerçek bir politika tartışmasının önünü tıkıyor.

Alternatif Perspektif: Teknoloji Yerine Yapısal Yatırım

Bazı eğitim araştırmacıları, risk taraması yerine rehberlik kadrosunun güçlendirilmesi, psikososyal destek hizmetlerinin yaygınlaştırılması ve okul fiziksel güvenliğine yapılacak doğrudan yatırımın daha güvenilir sonuçlar verebileceğini savunuyor. Bu görüşe göre yapay zeka, önleme kapasitesi düşük kurumlarda uygulandığında yalnızca bir "görünürlük yanılsaması" yaratır; gerçek riski azaltmaz.

Öte yandan destekçiler, erken uyarı sistemlerinin doğru kalibre edildiğinde ve insan denetimiyle desteklendiğinde öğrencilere zamanında ulaşmayı mümkün kılabileceğini vurguluyor. Teknolojiyi reddetmek yerine denetim mekanizmalarını güçlendirmek gerektiğini ifade ediyorlar.

Aksiyon Önerisi

Eğer dijital haklar, veri etiği veya eğitim teknolojisi alanında çalışıyorsanız, bu tartışmayı yalnızca bir haber olarak izlemekle yetinmeyin. Bakanlığın kamuoyuna sunacağı teknik dokümanları ve etki değerlendirme raporlarını takip edin; bu tür projelerde şeffaflık talebi sivil toplumun ve profesyonel toplulukların somut katkısıyla şekillenir. Okuyacağınız her resmi belgeyi, "hangi veri toplanıyor, kim denetliyor, itiraz yolu var mı?" sorularıyla okuyun.