13 Haziran 2026’da açıklanan 2026-2030 Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı, iki yıl içinde 81 ilde beş milyon vatandaşa yapay zekâ okuryazarlığı eğitimi vermeyi taahhüt ediyor. Bu, Türkiye’nin bugüne kadar açıkladığı en geniş kapsamlı dijital okuryazarlık hedefi. Peki plan, “okuryazarlık” derken tam olarak neyi kastediyor ve bu hedef uygulanabilir mi?
Bu yazı, planın dört ekseninden okuryazarlığı taşıyan Fark Et eksenini eğitim politikası açısından değerlendiriyor. Amaç yargılamak değil: planın güçlü yönlerini teslim ederek, uygulama başlamadan yanıtlanması gereken soruları görünür kılmak.
Bu değerlendirme nasıl yapıldı? Yöntem eleştirel belge incelemesidir; yazılı ve kurumsal metinlerden anlam, vurgu ve politika mantığı çıkaran sistematik bir nitel yaklaşım (Bowen, 2009). Birincil korpus üç belge ve iki konuşmadan oluşuyor: 2026-2030 Eylem Planı kitapçığı, 2021-2025 Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi, 2024-2025 Eylem Planı ve 13 Haziran 2026 zirvesindeki Cumhurbaşkanı ile Sanayi ve Teknoloji Bakanı konuşmaları. Açık sınırlılık: Uygulamaya ilişkin ampirik veri henüz yok. Bu nedenle metin kesin yargı değil, ön değerlendirme niteliği taşıyor. Bu bir zayıflık değil, kanıt düzeyine uygun bir tutumdur: sonraki ampirik çalışmalara zemin hazırlar.
Kısaca: Planın eğitim hedefleri
| Hedef | Rakam | Süre |
|---|---|---|
| Yapay zekâ okuryazarlığı eğitimi alacak vatandaş | 5.000.000 | 2 yıl |
| İlk aşama katılımcı hedefi | en az 1.500.000 | ilk 12 ay |
| Eğitim verilecek il sayısı | 81 | 2 yıl |
| Yetiştirilecek eğitici | en az 1.000 | ilk 8 ay |
| İleri düzey yapay zekâ uzmanı | 10.000 | plan dönemi |
| Yapay zekâ uygulama profesyoneli | 100.000 | plan dönemi |
Bu rakamlar bir arada okunduğunda ortaya çıkan tablo şu: eğitici başına yılda yaklaşık 1.500 katılımcı. Yazının ilerleyen bölümlerinde bu aritmetiğin ne anlama geldiğini ele alıyorum.
“Fark Et” ekseni nedir?
2026-2030 Yapay Zekâ Eylem Planı dört eksen üzerine kurulu: Fark Et, İstifade Et, Üret, Yönet. Her eksen altında dörder eylem, toplamda 16 öncelikli eylem yer alıyor (Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, 2026).
Fark Et ekseni bu dördünün ilki ve toplumsal farkındalık ile okuryazarlığı taşıyan bölüm. Program içeriği plan kitapçığında dört başlıkta tanımlanmış:
- Temel yapay zekâ kavramları
- Üretken yapay zekâ araçlarının kullanımı
- Kişisel veri farkındalığı
- Dezenformasyon tanıma
Eksenin hedef kitlesi tüm nüfus. Cumhurbaşkanı Erdoğan (2026) zirve konuşmasında bu hedefi “yapay zekânın ihtiva ettiği fırsat ve riskleri millete aktarma” olarak çerçeveledi. Bu çerçeveleme, okuryazarlığı bireysel bir tercih değil toplumsal bir seferberlik olarak konumlandırıyor.
Türkiye’nin yapay zekâ politikası: 2021’den 2026’ya
Planı doğru değerlendirmek için onu bir birikimin içine yerleştirmek gerekiyor. Türkiye’nin yapay zekâ politikası üç belgeyle şekillendi.
2021-2025 Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi
Türkiye’nin ilk sistemli politika çerçevesi Ağustos 2021’de yayımlandı. Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi ile Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı’nın ortak koordinasyonunda hazırlanan strateji, altı öncelik, 24 amaç ve 119 tedbir belirledi. Öncelikler uzman yetiştirmeden veri altyapısına, düzenlemeden uluslararası iş birliğine uzanıyordu.
Stratejinin hazırlayıcı kurumu olan Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi’nden Aydın ve Müftüoğlu (2021) stratejiyi iddialı ama bütünleşik bir yaklaşım olarak değerlendirdi. Shkurti Özdemir (2021) ise iki yapısal soruna dikkat çekti: donanım, bulut altyapısı ve büyük dil modellerinde dışa bağımlılık riski ile kurumsal kapasite açığı.
Kritik nokta: Bu belgede okuryazarlık öncelikli bir hedef değildi. Hedef kitle uzmanlar, araştırmacılar ve kurum personeliydi.
2024-2025 Güncellemesi
2024-2025 Eylem Planı, bağımsız bir strateji revizyonu değil, 2021 çerçevesini somut eylemlere bağlayan bir uygulama dokümanıydı. Öne çıkan başlıklar: lisansüstü kapasite artışı, Türkçe büyük dil modeli geliştirme, işlemci altyapısı ihtiyaç analizi, mesleki standartlar ve okul müfredatlarına algoritmik düşünme entegrasyonu.
Bu belge de geniş nüfus kitlelerine yönelik bir okuryazarlık programı öngörmüyordu.
2026-2030: Paradigma kayması
Üç belge art arda okunduğunda net bir örüntü çıkıyor. 2021 çerçeveyi kurdu, 2024-2025 eylemlere bağladı, 2026-2030 ise hem ölçeği hem kavramsal yaklaşımı dönüştürdü.
En belirgin kopuş şurada: hedef kitle uzmanlardan tüm nüfusa genişledi. Bozkurt vd. (2021) tarafından haritalanan yarım yüzyıllık yapay zekâ-eğitim araştırmaları eğrisinde bu geçiş, bilgiye erişimin uzman kitlesinden vatandaşın tamamına doğru genişlemesi anlamına geliyor.
Burada bir soru düğümleniyor: Bu dönüşüm bir politika öğrenmesinin mi, yoksa söylemin derinleşmesinin mi ürünü? Uzman odaklı niteliksel büyümeden kitlesel farkındalık seferberliğine geçiş, küresel ölçekte “yapay zekâ herkes için” söyleminin ivme kazandığı bir dönemle örtüşüyor. Söylemin somut uygulama mekanizmalarıyla ne ölçüde desteklendiği ayrı bir soru olarak duruyor.
Yapay zekâ okuryazarlığı nedir?
Planın okuryazarlık tanımını değerlendirebilmek için literatürdeki tanıma bakmak gerekiyor. Yapay zekâ okuryazarlığı literatürde tek bir tanıma sahip değil, ancak üzerinde uzlaşılan bir katmanlı yapı var.
UNESCO’nun (2022) K-12 müfredat haritalamasından türetilebilecek üç düzey şöyle:
- Araçsal okuryazarlık: Yapay zekâ araçlarını kullanabilme
- Kavramsal okuryazarlık: Altta yatan mantığı, veri bağımlılığını ve sınırları anlama
- Etik okuryazarlık: Algoritmik karar süreçlerindeki adaleti, şeffaflığı ve hesap verebilirliği değerlendirme
Bu üç düzeyin birbirinin önkoşulu olduğu varsayılabilir: araçsal okuryazarlık olmadan kavramsal, kavramsal olmadan etik katmanın işlevsel kalması güçtür. UNESCO raporunun kendisi K-12 kapsamlıdır; yetişkin kitlesel programlara uyarlanırken bu sınır akılda tutulmalı.
Long ve Magerko (2020) aynı ayrımı 17 yetkinlikten oluşan daha ayrıntılı bir çerçevede işliyor. Ng vd. (2021) ise 30 çalışmayı tarayan derlemesinde dört boyut tanımlıyor: bilme ve anlama, kullanma ve uygulama, değerlendirme ve yaratma, etik sorunlar. UNESCO (2024a) Öğrenciler İçin Yapay Zekâ Yetkinlik Çerçevesi’nde on iki yetkinliği dört boyut altında topluyor: insan merkezli düşünme, yapay zekâ etiği, yapay zekâ teknikleri ve sistem tasarımı.
Ortak bulgu şu: okuryazarlığın dönüştürücü gücü araçsal katmandan değil, sorgulama kapasitesini içeren üst katmanlardan geliyor.
Bu katmanların ölçülmesi ayrı bir sorun. Laupichler vd. (2022), yetişkin ve yükseköğretim bağlamında alanı tarayarak geçerliği sınanmış ölçme araçlarına duyulan ihtiyacı öne çıkarıyor. Yani okuryazarlığı tanımlamak ile onun kazanılıp kazanılmadığını ölçmek iki ayrı iş; plan bunlardan ilkini yapıyor, ikincisi açık kalıyor.
Planın güçlü yönleri
Değerlendirmeye eleştiriden değil, planın gerçekten güçlü olduğu yerlerden başlamak gerekiyor.
En üst düzey siyasi sahiplenme. Eylem Planı bir bakan genelgesiyle değil, Cumhurbaşkanı imzasıyla kamuoyuna sunuldu; Ulusal Yapay Zekâ Kurulu doğrudan Cumhurbaşkanlığı başkanlığına bağlandı (Erdoğan, 2026; Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, 2026). Bu kurumsal konum, geçmiş strateji belgelerinin sıklıkla yaşadığı bakanlıklar arası koordinasyon kopmalarını hafifletme potansiyeli taşıyor.
Çok paydaşlı hazırlık süreci. 75 bin kişilik öneri anketi, 500’e yakın sektör profesyoneliyle yürütülen çalıştaylar ve 2.200’ü aşan eylem önerisi, hazırlığın geniş bir zemine oturtulduğuna işaret ediyor (Kacır, 2026; Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, 2026).
Mevcut ekosistem verileri. 114 teknopark, 13.000’i aşkın teknoloji girişimi ve 1.700’den fazla AR-GE merkezi, iddianın boşlukta kalmadığını gösteriyor (Erdoğan, 2026). Kamu yatırım programlarından yapay zekâ projelerine en az yüzde 2 pay ayrılması taahhüdü, kamu kaynağının sistematik biçimde yönlendirilmesi açısından olumlu bir sinyal.
Ölçme konusunda erken farkındalık. Plan kitapçığı program öncesi ve sonrası değerlendirmeyi, başarı eşiği şartını ve sertifikanın yalnızca katılımı değil yetkinliği belgelemesi beklentisini açıkça ifade ediyor (Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, 2026). Kitlesel programların klasik sorunu olan “tamamlama sayısını öğrenme göstergesi sanma” hatası, tasarım aşamasında öngörülmüş.
Dört açık soru
Planın güçlü yönleri, aşağıdaki soruları geçersiz kılmıyor. Bu dört gerilim, uygulama başlamadan yanıtlanırsa planın kendi hedeflerine ulaşma ihtimali artar.
1. Okuryazarlık tanımı araçsal düzeyde kalıyor
Fark Et ekseninin içerik listesi (temel kavramlar, üretken yapay zekâ araçları, kişisel veri farkındalığı, dezenformasyon tanıma) Long ve Magerko’nun (2020) 17 yetkinlik çerçevesiyle karşılaştırıldığında bir örüntü ortaya çıkıyor: algoritmik şüphecilik, makine yanlılığını tanıma, güç ilişkilerini sorgulama ve etik eylem yeterliliği gibi üst düzey yetkinlikler büyük ölçüde kapsam dışında.
Bu bir başarısızlık göstergesi değil. Beş milyon kişilik bir ölçek hedefi düşünüldüğünde araçsal giriş noktası makul bir tercih olabilir. Ayrıca Türkiye’ye özgü de değil: Schiff (2022), 24 ulusal yapay zekâ stratejisini çözümlediği çalışmasında eğitimin bu belgelerde çoğunlukla araçsal bir işgücü hedefi olarak konumlandığını, eğitimde yapay zekânın ve etik boyutun büyük ölçüde göz ardı edildiğini gösteriyor. Türkiye planı bu küresel örüntünün içinde duruyor.
Asıl soru şu: Vatandaşlar bu ilk katmandan kavramsal ve etik boyuta nasıl geçecek?
Mikrosertifikalar kitapçıkta yalnızca temel başarı eşiğini belgeleyen araçlar olarak tanımlanmış; üst düzey yetkinliklere giden yol haritası belirsizliğini koruyor.
Bu boşluk, planın kendi söylemiyle karşılaştırıldığında daha da belirginleşiyor. Sanayi ve Teknoloji Bakanı Kacır (2026), yapay zekânın ahlak ve hukukla sınırlandırılmadığında bir yıkım aracına dönüşebileceğini vurguladı ve yaygın kullanılan modellerin insanlığı “belirli merkezlerde toplanan verilerin ortalamasına indirgemesi”nin “dijital faşizme kapı araladığını” söyledi. Bu güçlü etik çerçeveleme, vatandaşı etik bir özne olarak konumlandıran bir okuryazarlık vizyonunu ima ediyor. Ancak eksenin içeriğinde etik boyut, “etik kullanım ilkeleri” başlığıyla araçsal bir bilgi kalemi olarak yer alıyor; algoritmik adaleti ve hesap verebilirliği sorgulama yetkinliği olarak değil.
Söylemdeki etik derinlik ile müfredattaki etik okuryazarlığın araçsal düzeyde kalması arasındaki mesafe, planın en dikkat çekici iç gerilimi.
2. Eğitici başına 1.500 katılımcı
Planın sayısal hedefleri somut: ilk 12 ayda en az 1,5 milyon vatandaş, 24 ay sonunda toplam 5 milyon, 81 ilde atölyeler ve ilk 8 ayda en az 1.000 eğitici (Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, 2026).
Bu rakamlar bir arada değerlendirildiğinde ortaya çıkan oran dikkat çekici: 1.000 eğiticiyle ilk 12 ayda 1,5 milyon kişiye ulaşmak, eğitici başına yılda 1.500 katılımcı demek.
Bu oran, çevrim içi kanallar ve ölçeklenebilir içerik sistemleriyle desteklenmediği takdirde içerik standardını sürdürmeyi zorlaştırabilir. Planın çevrim içi kanallar ve e-Devlet entegrasyonunu açıkça öngörmesi olumlu; ancak bu kanalların taşıyacağı yükün öğrenme çıktılarını nasıl etkileyeceğine ilişkin bir projeksiyon belgede yer almıyor.
Yapıcı öneri: İlk 6 ayın pilot verileriyle, eğitici yeterliliğini ve öğrenme çıktısı bütünlüğünü tehdit etmeden ölçekleme koridorunu tanımlayan bir revizyon mekanizması şimdiden planlanabilir.
3. “81 ilde varlık” ile “81 ilde eşit erişim” aynı şey değil
Plan “81 ilde eğitim” taahhüdünü öne çıkarıyor (Erdoğan, 2026). Coğrafi kapsam açısından bu önemli bir taahhüt. Ancak iki ifade arasında yapısal bir fark var.
Geniş bant internet erişimi, dijital cihaz sahipliği ve dijital yetkinlik düzeyi kırsal ile kentsel bölgeler arasında belirgin biçimde farklılaşıyor. Bu fark, fiilen kime ulaşılabileceğini şekillendiriyor. Planda kadınlara, engelli bireylere, çok dilli topluluklara ve düşük okuryazarlık düzeyine sahip gruplara özel hedef ve müdahale öngörülmemiş.
Mochizuki vd. (2025), UNESCO’nun yapay zekâ ve eğitim politikası belgelerini çözümlediği çalışmada, bu belgelerdeki kapsayıcılık söyleminin teknoloji-çözümcü bir çerçeveyle iç içe geçtiğine dikkat çekiyor. Türkiye planı açısından açık soru şu: kapsayıcılık taahhüdü hangi erişim verisiyle sınanacak?
Yapıcı öneri: Program tasarımına erişilebilirlik katmanları dahil edilebilir ve ilk yıl verileri dezavantajlı gruplar bazında ayrıştırılarak izlenebilir.
4. Bağımsız değerlendirme mekanizması tanımlanmamış
Planın ölçmeye ciddi yer ayırdığını yukarıda belirttim. Kritik boşluk, ölçmenin varlığında değil, kim tarafından yapılacağında.
Başarı eşiğinin nasıl belirleneceği, değerlendirme araçlarının kim tarafından geliştirilip doğrulanacağı ve öğrenme çıktısının nasıl standartlaştırılacağı belirsizliğini koruyor. İlerleme portalı aracılığıyla kurumsal şeffaflık taahhüdü olumlu; ancak katılımcı sayısı ve bütçe gerçekleşmelerinin ötesinde, öğrenme kalitesini izleyecek bağımsız bir çerçeve açıklanmadı.
Bu çerçeve açıklanana kadar “5 milyon vatandaş” rakamı kapasite göstergesi olarak okunabilir, yetkinlik göstergesi olarak yorumlanamaz.
Politika belgesi bir gelecek tasarımıdır
Buraya kadar planın ne dediğini inceledim. Bir adım geri çekilip nasıl söylediğine bakmak, tabloyu tamamlıyor.
Jasanoff ve Kim (2015), sosyoteknik imgelem (sociotechnical imaginary) kavramını, toplumların bilim ve teknoloji aracılığıyla ulaşmayı arzuladığı ortak gelecek vizyonlarını tanımlamak için kullanıyor. Bu çerçevede devlet belgeleri yalnızca teknik hedef listesi değil: teknoloji-toplum ilişkisine dair normatif bir vizyonu kodlar ve meşrulaştırır. Bir eylem planının hangi aktörü merkeze aldığı, teknolojiyi kimin için tasarımladığı, bu inşanın parçasıdır.
Eğitim teknolojisinin eleştirel literatürü bu okumayı destekliyor. Williamson ve Eynon (2020), yapay zekânın eğitimdeki tarihsel sürekliliğini ve alanın tekrar eden aşırı vaatlerini hatırlatıyor. Selwyn (2019) ise teknolojinin eğitime entegrasyonunun nötr bir gereklilik değil, değerler ve siyaset içeren bir tercih olduğunu savunuyor.
Bu perspektiften bakıldığında Fark Et ekseni dikkat çekici bir konumlandırma içeriyor: vatandaş yalnızca hizmet alıcısı olarak değil, ulusal yapay zekâ projesinin aktif taşıyıcısı olarak çerçeveleniyor. Bu çerçeveleme okuryazarlık bileşenini bir eğitim hedefinin ötesine taşıyor ve onu egemenlik projesinin bütünleyici parçası yapıyor. Bu hem güç kaynağı hem risk: siyasi sahiplenmeyi güçlendirir, ancak okuryazarlığın araçsal sınırlarda tutulmasına da zemin hazırlayabilir.
Söylem ile kapasite arasındaki gerilim
Planın söylemi güçlü ve tutarlı bir çerçeve üzerine kurulu: dijital egemenlik, “medeniyet yarışı” ve veri bağımlılığı riski. Kacır’ın (2026) “başkalarının teknolojisini besleyen birer veri tarlasına dönüşme” ifadesi, bağımsız teknoloji üretmenin neden zorunlu olduğunu somutlaştıran etkili bir analitik araç. Erdoğan’ın (2026) aktardığı Cahit Arf merdiven benzetmesi ise iddiaları tarihsel süreklilik içinde meşrulaştırıyor.
Can (2023), “Potemkin yapay zekâ” kavramıyla bazı ulusal stratejilerde söylem-kapasite açığının yapısal bir örüntüye dönüştüğüne dikkat çekiyor. Bu kavram burada bir yargı aracı olarak değil, sorgulamayı tetikleyen bir uyarı olarak işlevsel: planın iddiaları ile onu hayata geçirecek kurumsal kapasiteler ne ölçüde örtüşüyor?
Politika uygulama yazınının klasik bulgusu bu soruyu destekliyor. Pressman ve Wildavsky (1973), merkezde tanımlanan iddialı hedeflerin sahada kaynak, koordinasyon ve yerel kapasite nedeniyle çoğu zaman dönüştüğünü gösterdi. Lipsky’nin (1980) sokak düzeyi bürokrasisi kavramı burada özellikle anlamlı: Fark Et ekseninde eğiticiler yalnızca bir aktarım kanalı değil, politikanın fiilî niteliğini belirleyen saha aktörleri.
Türkiye bağlamında soru şurada keskinleşiyor: Ulusal Yapay Zekâ Kurulu yönetişim organı olarak tanımlandı, Program Ofisi uygulama takibini üstlenecek. Ancak bu kurumlar henüz oluşturulma aşamasında ve 2026-2027 dönemi temel yönetişim yapılarının kurulmasına ayrılmış (Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, 2026). Okuryazarlık programının aynı anda hayata geçirilmesi planlanıyor.
Yani en kritik ölçek baskısı, koordinasyon altyapısı henüz inşa aşamasındayken gerçekleşecek.
Bu, planın başarısızlığa mahkûm olduğu anlamına gelmiyor. Birinci yılın hem uygulama hem de kurumsal olgunlaşma yükünü aynı anda taşıyacağını gösteriyor.
Araştırmacılar için beş soru
Bu değerlendirme, ampirik veriyle yanıtlanması gereken sorular üretiyor. Araştırma yapmayı planlayanlar için beş öncelikli başlık:
1. Uygulamanın izlenmesi. Farklı sosyoekonomik ve coğrafi bağlamlarda katılım ve kazanım nasıl farklılaşıyor? Bölgesel ve demografik kırılımlı boylamsal izleme, planın eşitlik boyutunu görünür kılar.
2. Okuryazarlık ölçme aracı geliştirme. Türkiye bağlamına özgü, araç kullanımından eleştirel-etik değerlendirmeye uzanan yelpazeyi kapsayan bir ölçme aracı nasıl geliştirilebilir? Uluslararası yazında geçerliği sınanmış ölçekler var (Wang vd., 2023); Türkiye bağlamında da uyarlama çalışmaları başladı (Deveci Topal vd., 2025).
3. Karşılaştırmalı politika analizi. Plan, ölçek ve uygulama açısından karşılaştırılabilir girişimlerden ne öğrenebilir? Guenduez ve Mettler (2023) ulusal politikaları devletin dört rolü perspektifinden karşılaştırıyor.
4. Eğitici yeterliliği. Öğretmen ve eğiticilerin mevcut yapay zekâ okuryazarlığı yetkinlikleri nedir? UNESCO’nun öğretmen yetkinlik çerçevesi (UNESCO, 2024b) hem ihtiyaç analizi hem eğitici eğitimi tasarımı için hazır bir ölçüt sunuyor.
5. Söylem analizi. 2021-2025 stratejisi ile 2026-2030 planı yapay zekâyı hangi metaforlarla çerçeveliyor ve bu çerçeveleme politika önceliklerini nasıl biçimlendiriyor? Guenduez ve Mettler (2023) 33 ülke politikasını anlatı çerçeveleri bakımından karşılaştırıyor.
Politika yapıcılara üç öneri
Okuryazarlık tanımını genişletin. Araçsal giriş noktası ölçek açısından pragmatik bir tercih. Ancak algoritmik şüphecilik, veri yanlılığı farkındalığı ve etik eylem yeterliliği gibi üst düzey yetkinliklerin program güncelleme döngülerine entegrasyon takvimi, tanımın bir başlangıç noktası olarak kaldığını ve ilerleyeceğini gösterir.
Eşitlikli erişim için yapısal mekanizma planlayın. Bölgesel dijital altyapı, cihaz sahipliği ve yetkinlik farklılıkları, “81 ilde varlık” taahhüdünü somut hedeflere dönüştürecek katmanlı bir yaklaşım gerektiriyor. Kadınlar, engelli bireyler ve düşük dijital yetkinlikli gruplar için ayrıştırılmış izleme verisi hem şeffaflığı hem programın gerçek kapsamını gösterir.
Bağımsız izleme çerçevesini belgeye dahil edin. Katılım ve bütçe gerçekleşmelerinin ötesinde, öğrenme çıktısını ölçen, bağımsız kuruluşlarca doğrulanan ve düzenli aralıklarla kamuoyuyla paylaşılan bir değerlendirme mekanizması hesap verebilirliği güçlendirir. Bu çerçevenin ilk yıl verilerinden önce açıklanması, planın en kritik güvenilirlik adımlarından biri olabilir.
Sonuç
2026-2030 Yapay Zekâ Eylem Planı’nın Fark Et ekseni iki özelliğiyle öne çıkıyor: kitlesel ölçek iddiası ve en üst düzey siyasi sahiplenme. Bu iki özellik, planın gerçekleşip gerçekleşmeyeceğini değil, önce araştırılması gereken ön koşulları belirliyor.
Değerlendirme boyunca dört gerilim ortaya çıktı: okuryazarlık tanımının araçsal düzeyde yoğunlaşması, eğitici başına düşen yüksek katılımcı oranı, “81 ilde varlık” ile eşit erişim arasındaki boşluk ve bağımsız izleme çerçevesinin tanımlanmamış olması.
Bu dört nokta çözümsüz kaldığı sürece “5 milyon vatandaş” rakamı kapasite göstergesi olarak okunabilir, yetkinlik göstergesi olarak yorumlanamaz. Çözüldüğü ölçüde ise plan, Türkiye’nin dijital okuryazarlık tarihinde gerçek bir eşik olabilir.
Sıkça sorulan sorular
Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı ne zaman açıklandı? Plan, 13 Haziran 2026’da Tersane İstanbul’da düzenlenen Türkiye Yapay Zekâ Zirvesi’nde Cumhurbaşkanı Recep Tayyip Erdoğan tarafından kamuoyuna açıklandı. Plan 2026-2030 dönemini kapsıyor.
Eylem Planı’nın dört ekseni nedir? Plan Fark Et, İstifade Et, Üret ve Yönet eksenleri üzerine kurulu. Her eksen altında dörder eylem, toplamda 16 öncelikli eylem yer alıyor. Fark Et ekseni toplumsal farkındalık ve yapay zekâ okuryazarlığını kapsıyor.
Plan kaç kişiye yapay zekâ eğitimi vermeyi hedefliyor? İki yıl içinde 81 ilde 5 milyon vatandaşa yapay zekâ okuryazarlığı eğitimi hedefleniyor. İlk 12 ayda en az 1,5 milyon kişiye ulaşılması, ilk 8 ayda en az 1.000 eğitici yetiştirilmesi planlanıyor. Buna ek olarak 10.000 ileri düzey uzman ve 100.000 uygulama profesyoneli hedefi var.
Yapay zekâ okuryazarlığı nedir? Yapay zekâ okuryazarlığı üç düzeyde tanımlanır (UNESCO, 2022): araçsal okuryazarlık (yapay zekâ araçlarını kullanabilme), kavramsal okuryazarlık (sistemin nasıl çalıştığını, veri bağımlılığını ve sınırlarını anlama) ve etik okuryazarlık (algoritmik kararlardaki adaleti, şeffaflığı ve hesap verebilirliği değerlendirme). Bu üç düzey birbirinin önkoşuludur.
Planın eğitim boyutundaki en büyük açık soru nedir? Bağımsız değerlendirme mekanizmasının tanımlanmamış olması. Plan başarı eşiği ve sertifikasyon öngörüyor, ancak eşiğin nasıl belirleneceği, değerlendirme araçlarını kimin geliştireceği ve öğrenme çıktısının nasıl doğrulanacağı belirsiz. Bu açıklanmadan katılımcı sayısı yetkinlik göstergesi sayılamaz.
Kaynakça
Aydın, A., ve Müftüoğlu, Z. (2021). Ulusal yapay zekâ stratejisi ile ülkemiz yeni bir atılım başlatmıştır. TRT Akademi, 6(13), 888-895. https://doi.org/10.37679/trta.1002524
Bowen, G. A. (2009). Document analysis as a qualitative research method. Qualitative Research Journal, 9(2), 27-40. https://doi.org/10.3316/QRJ0902027
Bozkurt, A., Karadeniz, K., Baneres, D., Guerrero-Roldán, A. E., ve Rodríguez, M. E. (2021). Artificial intelligence and reflections from educational landscape: A review of AI studies in half a century. Sustainability, 13(2), 800. https://doi.org/10.3390/su13020800
Can, M. (2023). Under the leadership of our president: “Potemkin AI” and the Turkish approach to artificial intelligence. Third World Quarterly, 44(2), 356-376. https://doi.org/10.1080/01436597.2022.2147059
Deveci Topal, A., Toker Gökçe, A., Dilek Eren, C., ve Kolburan Geçer, A. (2025). Artificial intelligence literacy scale: A study of reliability and validity in Turkish university students. Journal of Learning and Teaching in Digital Age, 10(1), 58-67. https://doi.org/10.53850/joltida.1440845
Erdoğan, R. T. (2026, 13 Haziran). Türkiye Yapay Zekâ Zirvesi açılış konuşması [Konuşma metni]. Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı. https://www.iletisim.gov.tr/turkce/haberler/detay/cumhurbaskani-erdogan-turkiye-yapay-zeka-eylem-planini-acikladi
Guenduez, A. A., ve Mettler, T. (2023). Strategically constructed narratives on artificial intelligence: What stories are told in governmental artificial intelligence policies? Government Information Quarterly, 40(1), 101719. https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101719
Jasanoff, S., ve Kim, S.-H. (Eds.). (2015). Dreamscapes of modernity: Sociotechnical imaginaries and the fabrication of power. University of Chicago Press.
Kacır, M. F. (2026, 13 Haziran). Türkiye Yapay Zekâ Zirvesi konuşması [Konuşma metni]. Anadolu Ajansı. https://www.aa.com.tr
Laupichler, M. C., Aster, A., Schirch, J., ve Raupach, T. (2022). Artificial intelligence literacy in higher and adult education: A scoping literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100101. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100101
Lipsky, M. (1980). Street-level bureaucracy: Dilemmas of the individual in public services. Russell Sage Foundation.
Long, D., ve Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1-16. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
Mochizuki, Y., Bruillard, E., ve Bryan, A. (2025). The ethics of AI or techno-solutionism? UNESCO’s policy guidance on AI in education. British Journal of Sociology of Education. Advance online publication. https://doi.org/10.1080/01425692.2025.2502808
Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., ve Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041
Pressman, J. L., ve Wildavsky, A. (1973). Implementation: How great expectations in Washington are dashed in Oakland. University of California Press.
Radu, R. (2021). Steering the governance of artificial intelligence: National strategies in perspective. Policy and Society, 40(2), 178-193. https://doi.org/10.1080/14494035.2021.1929728
Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı. (2026). Türkiye yapay zekâ eylem planı 2026-2030. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı. https://yapayzekavizyonu.sanayi.gov.tr/
Schiff, D. (2022). Education for AI, not AI for education: The role of education and ethics in national AI policy strategies. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(3), 527-563. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00270-2
Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.
Shkurti Özdemir, G. (2021). Türkiye’nin ulusal yapay zekâ stratejisi: Bundan sonra ne beklenmeli? (SETA Perspektif No. 317). SETA.
UNESCO. (2022). K-12 AI curricula: A mapping of government-endorsed AI curricula. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380602
UNESCO. (2024a). AI competency framework for students. UNESCO.
UNESCO. (2024b). AI competency framework for teachers. UNESCO.
Wang, B., Rau, P.-L. P., ve Yuan, T. (2023). Measuring user competence in using artificial intelligence: Validity and reliability of artificial intelligence literacy scale. Behaviour & Information Technology, 42(9), 1324-1337. https://doi.org/10.1080/0144929X.2022.2072768
Williamson, B., ve Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in education. Learning, Media and Technology, 45(3), 223-235. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1798995
Yazar hakkında
Dr. Hatice Büber Kaya, Kırklareli Üniversitesi öğretim üyesidir. Yapay zekâ, yönetim bilişim sistemleri, insan-bilgisayar etkileşimi ve dijital dönüşümün sosyal dinamikleri üzerine çalışmaktadır. COST Action ağlarında MC ve çalışma grubu üyesi olarak görev almaktadır.
Bu değerlendirmenin konu seçimi ve ilk çerçevelenmesinde katkıları için Prof. Dr. Aras Bozkurt’a teşekkür ederim. Metnin tüm içeriği ve varsa hataları yazara aittir.
Atıf için: Büber Kaya, H. (2026). Yapay zekâ eylem planı 2026-2030 eğitim için ne vaat ediyor? “Fark Et” ekseninin eleştirel değerlendirmesi. buberkaya.com. https://buberkaya.com/yapay-zeka-eylem-plani-2026-2030-egitim-degerlendirme/
Tam akademik metin (16 sayfa, 25 kaynak, İngilizce abstract, PDF): https://buberkaya.com/yayin/yz-zirvesi-eylem-plani-egitim-okuryazarlik-on-degerlendirme/