AIEd Bilgi TabanıAIEd KB
Bu sayfada

Bu sayfayı İngilizce okuyun

Kavramlar

Güven

Oluşturuldu 2026-10-14

Bu İngilizce sayfanın bir ana dili konuşanı tarafından gözden geçirilmemiş otomatik çevirisidir.

Güven — öğrenenlerin, eğitimcilerin ve kurumların öğrenme, yargı ve karar alma için bir kişiye ya da bir YZ sistemine bel bağlama istekliliği. Eğitimde YZ bağlamında güven, birbiriyle ilişkili ama ayrı iki alana yayılır: YZ’ye güven (bir YZ sistemi ya da aracının yetkinliğine, şeffaflığına, güvenilirliğine ve iyi niyetine duyulan güven) ve kişiler arası güven (öğrencilerle öğretmenler arasında, öğrenenlerle akranları arasında ve kurum boyunca kurulan ilişkisel güven). Her ikisi de iki ağızlı kılıçtır: yerinde güven, verimli bağlılığı mümkün kılar; aşırı güven ise aşırı bel bağlamayı davet eder, yetersiz güven ise yararlı kullanımı engeller. Temel zorluk kalibrasyondur — güveni, ister bir modelin ister bir kişinin olsun, gerçek güvenilirliğe uydurmak.

Üzerine Düşünülmesi Gereken Sorular

  • Bir YZ aracına ‘güvendiğinizi’ söylediğinizde bir öğretmene ya da bir meslektaşa güvendiğinizle aynı şeyi mi anlatıyorsunuz? Bir sisteme güven duymak ile bir kişiye güven duymak açısından benzer olan ne, temelden farklı olan ne?
  • ‘Güven-fayda uçurumu’ olarak belgelenen bir durum var: bir aracın görünür yetkinliği sıklıkla gerçek güvenilirliğini aşar. Etkileyici görünen ama sizi yarı yolda bırakan bir aracı ya da sınırlı görünen ama güvenilir olduğunu kanıtlayan bir aracı hatırlayın. Göründüğü ile gerçekten yapabildiği arasındaki bu uçurumu ne şekillendirdi?
  • Her zaman sizinle aynı fikirde olan ve fikirlerinizi asla sorgulamayan bir YZ düşünün. Rahat ve güvenilir gelebilir — ama hemfikir olmak güvenilir olmakla aynı şey mi? Bel bağladığınız araç size asla karşı çıkmıyorsa neyi gözden çıkarıyor olabilirsiniz?
  • Sayfa, bir öğretmenin YZ’ye güveninin öğrencilerin o YZ’ye güvenini nasıl şekillendirdiğini ileri sürüyor — iki alan birbiriyle etkileşir. İyi tanıdığınız bir derste bir öğretmenin YZ konusundaki heyecanı ya da kuşkuculuğu, öğrencilerin aracı kabul edip etmeyeceğini ya da sorgulayıp sorgulamayacağını nasıl etkilerdi?
  • Öğrenciler, YZ kullanımlarını açıklayıp açıklamamaya karar verirken genellikle politikadan çok öğretmenleriyle hissettikleri rahatlığa bakarlar. Bir öğrenci olsaydınız (ya da öğrenciyseniz), YZ kullandığınız konusunda dürüst olmaya sizi ne isteklendirirdi — gizlemeye ne? Bu, bir sınıfta güvenin gerçekte nasıl inşa edildiği konusunda ne söylüyor?
  • Bir bulgu: ‘Hata yapabilirim’ uyarısı veren bir YZ öğretmeni, öğrencilerin daha az değil daha fazla yardım aramasına yol açtı. Bu, sınırları kabul etmenin gerçek öğrenmeyi destekleyen güveni zayıflatıp zayıflatmadığına ya da güçlendirip güçlendirdiğine dair ne söylüyor?

Giriş

YZ’ye duyulan güven; algılanan yetkinlik, şeffaflık, tutarlılık ve sistemin öğrenenin hedefleriyle uyumlu görünüp görünmediği tarafından şekillenir; YZ Okuryazarlığı (neye güvenileceğini bilmek), Eleştirel Düşünme (çıktıyı değerlendirmek) ve sorumlu YZ tasarımı ile yakından bağlantılıdır. Buna karşılık kişiler arası güven, ilişkiler, açıklık, geri bildirim ve pedagojik özen üzerinden kurulur — öğrencilerin bir öğretmenin ya da bir YZ’nin güvenilir bir rehber kaynağı olup olmadığına karar verirken dayandığı nitelikler. Bu iki alan giderek daha fazla etkileşiyor: YZ öğretmen-öğrenci ilişkilerine dokunulduğu için öğrencilerin öğretmenine güveni, onun onay verdiği YZ araçlarına (ya da onları sorgulayıp sorgulamadıklarına) güvenini de şekillendiriyor.

YZ sistemlerine güven

Bu bilgi tabanındaki araştırma, öğrenenlerin YZ tarafından üretilen yönlendirmeye ne zaman yerinde biçimde güvendiğini inceler. YZ’nin hataya açık olduğuna dair uyarılar kalibrasyonu iyileştirebilir: öğrencilere bir YZ öğretmeninin hata yapabileceğini söyleyen basit bir şeffaflık müdahalesi, bir matematik ITS’sinde Yardım Arama (yardım arama) davranışını artırmıştır; bu, dürüst sınırların yerinde bel bağlamayı zayıflatmak yerine güçlendirdiğini düşündürür. Öğrenme mühendisleriyle birlikte güvenilirlik ölçütlerinin birlikte tasarlanması, güvenin farz edilen yetenekten çok gözlemlenebilir, üzerinde uzlaşılan ölçütler üzerine kurulduğunu göstermektedir. Fizik ve görüntü üretimi çalışmaları, kalıcı bir güven-fayda uçurumunu ortaya koyar — kullanıcılar bir aracın görünür yetkinliğini bir görevdeki gerçek güvenilirliğiyle tartmak zorundadır. En küçük yaştaki kullanıcılar arasında Vahedian Movahed & Martin (2025), çocukların %52’sinin (6–14 yaş) yaşa uyarlanmış bir sohbet robotuna genel olarak güvendiğini, %35’inin ona bir öğretmen ya da arkadaş gibi güvendiğini ve yaklaşık üçte birinin ona sırlarını paylaşmaya istekli olduğunu bulmuştur; çocuklar ayrıca cevabını bildikleri sorularla etkin biçimde inandırıcılığını sınamış ve güvende istatistiksel olarak anlamlı sınıf düzeyi farklılıkları görülmemiştir — bu, erken dönemde güvenin eleştirel değerlendirmeden önce nasıl oluşabildiğini gösterir.

Bir sistem ne olduğu hakkında — sadece ne yapabildiği hakkında değil — şeffaflık da kalibrasyonu etkiler: Amico eşlik prototipi kimliğini ve sınırlarını açıkça belirtmiş olup İtalya–Çin pilotunda öğrenenler onu özerk bir öğretmen ya da ilişkisel bir yedek değil, sınırları belli bir destek aracı olarak tanımıştır; bu da insan biçiminde aşırı güveni önlemiştir (Benedetti (2026)).

Yükseköğretim kurumlarında kaldıraç, kurallardan çok faydalılık olabilir: bir üniversitedeki 2.121 öğrenci, akademik personel ve idari personelden oluşan bir örneklemde, YZ’ye duyulan güvenin en güçlü ilişkili değişkeni algılanan faydalılık (β = 0,402), algılanan politika netliğinin ise pozitif ama daha zayıf olduğu görülmüştür (β = 0,223) (Braun & Khafizov, 2026). Doğruluktan duyulan güvensizlik, aracı kullanabilme konusundaki güvenle bir arada var olabilir. Dört Avustralya üniversitesindeki 8.021 öğrenciden oluşan bir ankette, %51’i GenAI’ın olgusal doğruluğuna güvenmezken %76’sı istedikleri çıktıları alma yeteneğine güveniyordu ve kullanımlarını güvene ya da kurala uyuma değil faydalılık yönlendiriyordu (Chung ve ark., 2026).

YZ’nin aşırı bel bağlamasının karmaşık uyarlanır bir sistem olarak modellenmesi, güveni nüfus düzeyinde bir süreç olarak yeniden çerçeveliyor: insanların bir yardımcı doğruyken ona güvenip yanlışyken onu sınamaları, yalnızca bireysel yargıdan çok sosyal dinamikler ve geri bildirim döngülerine bağlıdır. Yağcılık (sycophancy) kalibrasyonu öteki yönden tehdit eder — her zaman hemfikir olan bir YZ, kullanıcıyı asla sorgulamadığı için tam olarak güvenilir hissedilebilir ve eleştirel olmayan kabulü davet eder (bağlamsal yağcılık ve sosyal etkileşimde yağcı YZ). Gömülü (bedensel) bağlamlarda, örneğin Eğitimde Robotlar gibi, güven robotun görünüşünden çok davranışı tarafından şekillenir (görev bağlamı ve eğitim HRI’sinde güven); avatar kimliği ise öğrenenlerin YZ içeriğine yönelik epistemik güvenini etkiler. Öğrenme analitiği araçlarına güven de bağlama bağlıdır. Mejia-Domenzain ve ark. (2026), öğretmenlerin kaygılarının ve benimseme engellerinin öğrenme bağlamına göre keskin biçimde ayrıştığını bulmuştur: ters-yüz edilmiş sınıf (üniversite) öğretmenleri en çok veri anonimleştirme ve öğrenci çekilme hakkı konusunda endişelenirken, yansıtıcı yazma (mesleki eğitim) öğretmenleri meslektaşlarının aracı kötüye kullanmasından korkuyor ve verileri bağlama göre ele alma gereğini vurguluyordu — her iki grup da bir YZ güveni anketinde benzer Öz Yeterlilik ve algılanan faydaları bildirmesine rağmen. Araca duyulan güvenin veri yönetişimine ve sosyal kullanıma duyulan güvenden ayrıştığı bulgusu, analitiğe yerinde güven kurmanın sistemin görünür yetkinliğinden çok bağlama özgü kaygılara eğilim gerektirdiğini ortaya koyar.

Bir sistemin ne kadar açıklanabilir olduğu — ve hangi terimlerle — öğretmenlerin önerilerine güvenip güvenmemesini de etkiler. YZ’nin gruplama önerisi aracı GrouPer’ı kullanan 41 hizmet içi kimya öğretmeniyle yürütülen öznel-içi bir denemede, Feldman-Maggor ve ark. (2025), açıklanabilir YZ’nin güveni sistem performansının anlaşılabilirliğini artırarak dolaylı biçimde inşa ettiğini; müfredatsal/pedagojik dilde çerçevelenen alan kaynaklı açıklamaların, salt veri kaynaklı (özellik önemi) açıklamalardan belirgin biçimde daha yüksek anlaşılabilirlik ve öğrenilmiş güven geliştirdiğini bulmuştur. Dikkat çekici olarak, anlaşılabilirlik tek başına bazı öğretmenler için yetersizdi — tam olarak bel bağlamadan önce araçla gerçek sınıf deneyimi yaşamaları gerektiğini bildirmişlerdi; bu, YZ’ye duyulan güvenin dinamik olduğunu ve açıklama ile değil, duruma bağlı kullanımla doğrulanıp pekiştirildiğini göstermektedir.

Risk algısı ile güven karşıtları değildir. Etmen (ajant) GenAI’ın yükseköğretim bağlamında incelendiği 130 öğrencilik bir algı çalışmasında, algılanan riskin orta düzeyde yükseldiği (M = 3,33, SS 0,89) ve bununla birlikte daha olumlu güven ile benimseme niyetinin görüldüğü (M = 3,62, SS 0,81) tespit edilmiş; basit bir caydırıcılık beklentisinin aksine, algılanan risk ile kullanmaya devam etme niyeti arasında pozitif bir ilişki bulunmuştur (Spearman’ın ρ = 0,317, p < 0,001) (Ilieva ve ark. 2026). Yazarlar bunu kayıtsızlık değil bilinçli benimseme olarak okumaktadır: ilgili ya da deneyimli kullanıcılar teknolojinin hem değerini hem sınırlarını görür ve yalnızca %45,4’ı öğretmen yönlendirmesiyle etmenlere güvendiğini belirtmiştir. Güven Kalibrasyonu açısından çıkarım, riskin farkında olmanın güvenin yokluğu olmadığı — güvenin bir bileşeni olabileceği — iken kesitsel tasarımın farkındalığı, maruz kalma ve öz-seçimi birbirinden ayırt edilemez kıldığıdır.

YZ’ye duyulan güven, tek bir tutumdan çok değerlendirmeden bel bağlamaya uzanan bir yol olarak davranır: algılanan YZ güçlendirmesi ile algılanan YZ tehdidi neredeyse birbirinden bağımsızken (r = 0,030) güveni zıt yönlerde hareket ettirmiştir (β = 0,576 ve β = −0,328) ve güven, GenAI bağımlılığıyla her iki yönde de anlamlı dolaylı ilişkiler taşımıştır (Zhu ve ark. (2026)).

AlGhamdi (2026), algoritmalara duyulan güvene ilişkin işleve özgü, küresel olmayan bir görüşü desteklemektedir: bu 13 öğrencinin hiçbirini ne algoritmadan kaçınma ne de algoritma takdiri tanımlamamıştır; aynı anda ChatGPT’yi yüzeysel düzeydeki geri bildirim için güvenilir bulurken notlandırıcı olarak ona güvenmemektedirler. Güvenleri öğretmen denetimine koşullu olup kuşkuculukları teknofobiden değil, YZ’nin bağlamsal sınırlarından kaynaklanmaktadır — taranmış el yazısını yanlış okuması (“soyadımı yanlış yazdı ve ben yazım hatası yapmadığım halde yaptığımı düşünüyor”), öğretmenin not verme sistemini bilmemesi ve alışılmış olumluluk — bu da güven ölçümlerinin bir YZ’nin yerine getirdiği işleve ve bu işleve bağlı olanı göre ayrıştırılması gerektiğini düşündürür.

Üç Kaynak İnandırıcılığı boyutu birbirinden ayrışabilir: on yedi EFL lisans öğrencisi bir YZ yazma asistanına geniş bir uzmanlık tanımış, güvenilirliğine ilişkin şüphelerini ağırlıklı olarak platformun sakladığı verilere bağlamış ve iyi niyetini en düşük puanlamıştır — bel bağlamalarındaki tavan yetkinlikte değil, özende durmaktadır (Serpil & Mor, 2026).

YZ’ye duyulan güven demografik kategoriyi değil, psikolojik durumu izler

Kumar ve ark. (2026), devlet destekli bir HBCU’daki 107 öğrenciyi dayanıklılık, algılanan stres ve YZ güveni üzerinden kümelemiş ve YZ güveninin kendine duyulan güvenden ayrıştığı üç profil bulmuştur: YZ güveni olumlu olan yüksek dayanıklılıklı-düşük stresli bir grup; zorlanmaya rağmen üçü arasında en yüksek YZ güvenine sahip orta düzeyde stresli bir grup; ve benimseyenler kadar neredeyse dayanıklı ama YZ güveni belirgin biçimde daha düşük olan psikolojik olarak dayanıklı bir grup. Stres ve YZ güveni kümeleri en güçlü biçimde ayırmış (dayanıklılığa karşı kısmi eta kare 0,528 ve 0,521 ile 0,315) ve üyelikle anlamlı biçimde ilişkili tek demografik değişken cinsiyet olmuştur; STEM bağlılığı, akademik düzey, çalışma durumu ve yaş grubunun tamamı anlamlı olmamıştır. Bu sayfa için iki çıkarım önemlidir: birincisi, YZ’ye duyulan düşük güven ne düşük özgüvenin ne de düşük teknik aşinalığın bir göstergesi değildir; çünkü kuşkucular en dayanıklı ve en ağırlıklı STEM grubudur ve yazarlar bunu direniş değil, kalibre edilmiş kuşkuculuk olarak okumaktadır; ikincisi, kümeler yalnızca zayıf biçimde ayrıştığından (siluet 0,288, Calinski-Harabasz indeksi iki kümeyi tercih ettiğinden) bunlar ayrı öğrenci tipleri değil, çakışan profiller olarak ele alınmalıdır. Bulgular tek bir kurumdan ve kesitsel bir öz bildirim anketinden gelmektedir; dolayısıyla güvenin psikolojik durumla değiştiğini, neden değiştiğini değil göstermektedir.

Eğitimde kişiler arası güven

Güven temelde ilişkiseldir de. Sınıftaki güven uçurumu, K-12 YZ sınıfında denetim ve etkinlik konusundaki öğretmen-öğrenci görüşlerinde belgelenmiştir: öğrenciler daha fazla özerklik ve esneklik isterken öğretmenler denetimi ve izlemeyi önceliklendirir; YZ’nin başarıyla benimsenmesi için her iki tarafın da gezinmesi gereken bir hizadır. Öğrencilerin YZ kullanımını neden açıkladığı ya da gizlediği, açıklamanın politikadan çok ilişkisel etkenlerle — algılanan akran normları ve öğretmenlerle hissedilen rahatlık — yönlendirildiğini göstermektedir; bu da kurumsal ortamlarda düşük yorumsal güvene işaret eder. Açıklığın gizli maliyetleri, dürüstlüğün ne zaman sosyal açıdan maliyetli olduğuna dair nüanslar ekler. Tespit öncelikli bir yanıt bunun tersi yönde çalışır: kanıt yetersizliğinden dolayı suiistimal dosyalarını tıkayan ve ana dili İngilizce olmayanları orantısız biçimde işaretleyen güvenilir olmayan dedektörler “çaresizlik içinde kuşku” üretir; buna karşılık pedagoji olarak duyurulan ve gözetim olarak değil, beş-on dakikalık doğrulama görüşmeleri akademik otoriteyi geri kazandırmış ve daha açık YZ açıklamaları çekmiştir (Mandernach, 2026). Dedektörlere ve gözetime bel bağlamak, Bassett ve ark. (2026)’e göre, öğrencilerin değerlendirme ve kuruma güvenini aşındıran bir kuşku iklimi besler — süreçlerin korumayı amaçladığı güvenin tam tersidir.

Geri bildirim, kişiler arası güvenin anahtarlı bir yeridir. Öğrencilerin GenAI ile öğretmen geri bildirimine ilişkin algıları, ikisinin farklı ihtiyaçlara hizmet ettiğini — bütünleyici ama birbirinin yerine kullanılabilir olmadığını — bulmaktadır; öğrenciler ilişkisel, kişiye özgü yargı için öğretmen geri bildirimine, hız ve Erişilebilirlik için GenAI’a güvenmektedir. Geri bildirimin “care-full” (özen dolu) bir açıklaması, güvenilir geri bildirimin etik, ilişkisel bir uygulama olduğunu ileri sürür: eğitici ilişkiler kurar ve bir YZ’nin doğrudan kopyalayamayacağı, profesyonel bir ustalık olarak saygı görür. Öğretmen-öğrenci güveninin — özen ve profesyonel yargı üzerine kurulu olarak — YZ geri bildirim döngüsüne girse bile merkezi konumda kaldığının nedeni budur.

Akran güveni farklı bir kanaldan akar: hatırlanan bir sınıf arkadaşını değerlendiren 406 üniversite öğrencisi arasında, o sınıf arkadaşının GenAI kullanımı daha düşük kişiler arası güvenle ilişkili olup bu ilişki algılanan sıcaklık ve yetkinlik taşımaktaydı; olumsuz ilişki yalnızca algılanan YZ okuryazarlığı düşük olduğunda geçerliydi — yüksek düzeyde anlamlı değildi (Zhang ve ark., 2026).

Kalibrasyon ve iki alan birlikte

Birleştirici zorluk kalibrasyondur: güvenilen taraf bir model de olsa bir kişi de olsa güveni gerçek güvenilirliğe uydurmak. Güven Kalibrasyonu, ne zaman güven edip ne zaman sorgulanması gerektiğini bilmenin üstbilişsel kapasitesidir. YZ’nin Geri Bildirim ve Akıllı Özel Öğretim sistemleri üzerine çalışmalar, öğrenenlerin YZ yönlendirmesine ne zaman yerinde biçimde bel bağladığını ve onu ne zaman sorguladığını inceler; kişiler arası literatür ise öğrencilerin bir öğretmene duyduğu güvenin zamanla kurulan ilişkisel güvene bağlı olduğunu göstermektedir. YZ öğretmenlik içine yerleştikçe bu alanlar yakınsar: bir YZ aracının ne yapıp ne yapamayacağını şeffaf biçimde açıklayan ve kendi yargısında güvenilirlik gösteren bir öğretmen, onay verdiği araçlara da intikal eden türden bir güven inşa eder. Hem YZ’ye hem birbirimize duyulan yerinde güveni kurmak, eğitimde sorumlu YZ tasarımının temel bir hedefidir.

Kalibrasyon aynı zamanda güven duyulan sistemin kendi teşvikleriyle de sınanır. YZ benimsemesine kuşkucu yaklaşan personel, benimsemede ticari çıkarı olan kuruluşlar tarafından geliştirilen konuşma tabanlı YZ’yi danıştığında, sistemin benimsemeyi teşvik etmeye eğilimli olma riski vardır. On sınır ötesi modelin denetimi, çoğunun kırsal bir K-12 personelinin kaygılarını (iş kaybı, ‘benim gibi insanlar için değil’ hissi) kabul ettikten sonra etkileşime yönlendirdiğini göstermiştir. Bu, güvene ilişkin saf bel bağlamayı sorgular ve insan denetimi ile YZ önerilerinin bağımsız değerlendirmesinin önemini vurgular.

Bağlı kavramlar

Bağlı makaleler

Üst veri

Teknolojiler ve tekniklerEğitimde Robotlar, Akıllı Özel Öğretim
Eşitlik, etik ve sorumlu kullanımGüven
Eğitimde YZ’nin temelleriYZ Okuryazarlığı, Eleştirel Düşünme, İnsan–YZ İşbirliği
SourceHistoryEditChat

Bu sayfayı göm

Bu sayfayı bir öğrenme yönetim sistemine veya başka bir web sitesine gömmek için aşağıdaki kodu kopyalayın. Gömülü sürüm yalnızca sayfa içeriğini gösterir — site başlığını, gezintiyi ve alt bilgiyi gizler.