Journals / Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi / 2026 / Sayı: 77

Generative AI in The Century of Türkiye Education Model: The changing meaning of recognizing digital knowledge

Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli’nde Üretken Yapay Zekâ: Dijital Bilgiyi Tanımanın Değişen Anlamı

Sezan Sezgin(BURDUR MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ)
Aylin Sop(BURDUR MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ)
Öznur Bayar(BURDUR MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ)
Pages
128–137
Publication Date
2026-01-31
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

It concludes with an agenda for classroom design and research aligned with CTEM’s literacy architecture.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Generative AI (GenAI) has altered a foundational assumption behind digital literacy: that “digital information” is primarily retrieved from the web, evaluated, and then used.
📊
Key Findings & Data:In classrooms, digital information is now increasingly generated in fluent, persuasive forms that can look complete while remaining epistemically fragile.
💡
Conclusion & Impact:It concludes with an agenda for classroom design and research aligned with CTEM’s literacy architecture.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli · üretken yapay zekâ · dijital okuryazarlık

Abstract

Generative AI (GenAI) has altered a foundational assumption behind digital literacy: that “digital information” is primarily retrieved from the web, evaluated, and then used. In classrooms, digital information is now increasingly generated in fluent, persuasive forms that can look complete while remaining epistemically fragile. This shift makes “The Century of Türkiye Education Model” (CTEM) emphasis on literacy as a spiral of awareness–functionality–actionability especially salient, but also exposes a new threshold problem: students may act on outputs they have not learned to recognize as information-with-provenance, uncertainty, and constraints. CTEM’s OB2.1 provides a precise entry point for addressing the GenAI disruption. This editorial argues that “recognizing digital information” must be reframed as recognizing (i) access pathways beyond search, (ii) the components of an AI-mediated information object, (iii) how such objects are produced (and why plausibility is not truth), and (iv) privacy-by-design as a non-negotiable condition. It concludes with an agenda for classroom design and research aligned with CTEM’s literacy architecture.

Özet

Üretken yapay zekâ (ÜYZ), dijital okuryazarlığın dayandığı temel bir varsayımı dönüştürmüşmeye başlamıştır: Dijital bilgi artık çoğu durumda yalnızca aranıp bulunarak elde edilen bir içerik değil, giderek artan ölçüde sohbet arayüzleri üzerinden üretilen, biçimsel olarak tutarlı ve ikna edici fakat epistemik olarak kırılgan olabilen bir çıktı hâline gelmiştir. Bu dönüşüm, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli’nin (TYMM) okuryazarlıkları farkındalık–işlevsellik–eylemsellik düzeylerinde sarmal bir gelişim olarak kurgulayan yaklaşımını daha da kritik kılmaktadır. Bununla birlikte ÜYZ, özellikle dijital okuryazarlığın başlangıcı sayılabilecek TYMM’ de belirtilen “OB2.1: Dijital Bilgiye Ulaşma ve Dijital Bilgiyi Tanıma” bileşenini yeni bir düzleme taşır: Öğrenciler, görünüşte “yüksek kaliteli” çıktılarla eyleme geçebilir ancak bu çıktıları bilgi nesnesi olarak tanıma, bileşenlerine ayırma, oluşum mantığını kavrama ve mahremiyet sınırlarını uygulama becerileri eşzamanlı gelişmediğinde, eylemsellik öğrenmeye değil sadece “çıktı üretimine” hizmet edebilir. Bu kavramsal/editöryal yazı, TYMM’nin OB2.1 süreç bileşenlerini ÜYZ bağlamında yeniden yorumlayarak (i) bilgiye erişimin “arama”nın ötesine geçmesini, (ii) ÜYZ-araçlı bilgi nesnesinin bileşenlerini, (iii) “akla yatkınlık–doğruluk” ayrımını ve doğrulama zorunluluğunu, (iv) gizlilik/mahremiyetin “tasarım koşulu” hâline gelişini tartışmakta, ardından sınıf içi tasarım ve araştırma gündemi sunmaktadır.

🔖

Cite This Article

Sezgin, S., Sop, A., Bayar, Ö. (2026). Generative AI in The Century of Türkiye Education Model: The changing meaning of recognizing digital knowledge. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, Sayı: 77, 128–137. https://ajindex.com/articles/1291633

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (9)

  1. Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610–623.
  2. European Commission, Directorate-General for Education, Youth, Sport and Culture. (2022). Ethical guidelines on the use of artificial intelligence (AI) and data in teaching and learning for educators. European Commission.
  3. Kasneci, E., Seßler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., … Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274.
  4. Millî Eğitim Bakanlığı. (2026). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli: Okuryazarlık becerileri.
  5. OECD. (2023). OECD digital education outlook 2023: Towards an effective digital education ecosystem. OECD Publishing.
  6. OECD. (2026). OECD digital education outlook 2026: Exploring effective uses of generative AI in education. OECD Publishing.
  7. Sezgin, S. (2025). Yapay zekâ çağında dijital uçurumu yeniden düşünmek: Eğitime yönelik altı boyutlu bir kavramsal çerçeve. Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 13(17).
  8. UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.
  9. Weidinger, L., Mellor, J., Rauh, M., Griffin, C., Uesato, J., Huang, P.-S., … Gabriel, I. (2022). Taxonomy of risks posed by language models. Proceedings of the 2022 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 214–229.