Kişisel Verilerle Başlayın
Bir yapay zekâ aracı kişisel verileri işlediğinde, kişisel verilerin korunması mevzuatı devreye girer. Okullarda bu durum tahmin edilenden daha hızlı gerçekleşebilir: öğrenci metinleri, yorumlar, fotoğraflar, ses kayıtları, uyarlamalar, değerlendirmeler ve sınıf bilgileri, tanımlanabilir bir öğrenci hakkında bilgi içerebilir.
Amaç
Yapay zekânın neden kullanılacağını belirleyin: planlama, alıştırma, geri bildirim, destek veya idari işlemler için olabilir. Aynı araç bir amaç için uygunken, başka bir amaç için uygun olmayabilir.
Hukuki Dayanak
Okul, kişisel verilerin neden işlendiğini gerekçelendirebilmelidir. Okul ve öğrenci arasındaki bağımlılık ilişkisi nedeniyle, açık rıza çoğu zaman kalıcı bir çözüm değildir.
Veri Minimizasyonu
Mümkün olan en az bilgiyle çalışın. İsim yerine roller kullanın, gereksiz detayları çıkarın ve yapay zekâ sadece yapı veya dil desteği sağlayacaksa örnek materyal kullanın.
Güvenlik ve Sözleşmeler
Verilerin nerede işlendiğini, nasıl saklandığını, eğitim amaçlı kullanılıp kullanılmadığını ve kişisel veri işleme sözleşmesine ihtiyaç olup olmadığını kontrol edin.
Bilgilendirme ve Sorumluluk
Öğrenciler, veliler ve personel; hangi yapay zekâ araçlarının hangi amaçla ve hangi verilerle kullanılacağını bilmelidir.
Açık Yapay Zekâ Araçlarında Paylaşılmaması Gerekenler
Basit bir kural: Eğer bilgi bir öğrenciye, sınıfa, veliye veya personele bağlanabiliyorsa, okul bu veriyi bir yapay zekâ sistemine göndermeden önce veri koruma açısından değerlendirme yapmalıdır.
İsim veya belirgin bağlam içeren öğrenci metinleri
Bir metin, kimlik numarası olmasa bile isim, ilişkiler, sağlık durumu, aile yapısı veya başka bilgiler içerebilir.
Değerlendirme notları, puanlama belgeleri ve ölçme-değerlendirme yorumları
Değerlendirme, öğrencinin performansına ilişkin olup, resmi olarak hassas kişisel veri sayılmasa da uygulamada hassasiyet taşıyabilir.
Korunan kişisel veriler
Kimliği koruma altında olan öğrenci veya personel bilgileri için özel ve sıkı prosedürler gereklidir; bu tür veriler açık AI hizmetlerinde kesinlikle kullanılmamalıdır.
Sağlık, NPF, destek uygulamaları ve devamsızlık
Sağlık durumu, engellilik, ek uyarlamalar veya destek ihtiyacı gibi bilgiler genellikle özel olarak korunması gereken verilerdir.
Öğrencilerin fotoğraf, ses ve videoları
Ses, yüz ve sınıf ortamı, öğrencilerin kimliğini ortaya çıkarabilir ve ilk bakışta düşünüldüğünden daha fazla bilgi açığa çıkarabilir.
Veli ve sosyal durum
Aile ilişkileri, anlaşmazlıklar, endişeler, iletişim bilgileri ve sosyal bilgiler büyük bir dikkatle işlenmelidir.
Kırmızı, sarı, yeşil: Okullarda yapay zeka ve öğrenci verisi
Bu modeli ekip içinde hızlı bir ilk kontrol olarak kullanabilirsiniz. Okulun hukuki değerlendirmesinin yerine geçmez, ancak günlük kararları daha net hale getirir.
Kırmızı
Yapıştırmayın
Bir öğrenciyi tanımlayabilen veya korunması gereken bilgileri içeren veriler açık AI araçlarına aktarılmamalıdır.
- İsim veya belirgin bağlam içeren öğrenci metinleri
- Sağlık, NPF, destek uygulamaları veya devamsızlık
- Korunan kişisel veriler, fotoğraflar, ses kayıtları veya değerlendirme belgeleri
Sarı
Prosedür veya karar gerektirir
Kullanım makul olabilir, ancak yalnızca okul tarafından araç, amaç, sorumluluk ve veri işleme şekli belirlenmişse.
- Geri bildirim veya değerlendirmede yapay zeka desteği
- Dış AI hizmetlerinde öğrenci hesapları
- Anonimleştirilmiş ancak hâlâ ipucu içerebilecek materyaller
Yeşil
Genellikle düşük risk
Öğretmenin, kişisel veri göndermeden konu, hedef veya genel materyal kullandığı iş akışları.
- Konu veya hedefe dayalı ders fikirleri, etkinlikler ve quizler
- Öğrenci verisi içermeyen alternatif açıklamalar ve örnekler
- Sınıfla birlikte AI yanıtlarının kaynak doğruluğu açısından incelenmesi
Okullarda yapay zeka ile ilgili sık yapılan KVKK hataları
Riskler genellikle günlük uygulamada ortaya çıkar: Bir öğretmen zaman kazanmak ister, bir öğrenci metni yapıştırılır, harici bir hizmette hesap açılır ve bilginin akıbeti tam olarak bilinmez.
Durum
Risk
Daha iyi uygulama
Öğretmen, bir öğrenci metnini açık bir sohbet botuna yapıştırıyor
Metin kişisel veri içerebilir ve okulun onayladığı araçlar dışında işlenmiş olur.
Tanımlayıcı bilgileri kaldırın, örnek metin kullanın veya açık şartlara sahip onaylı bir araç tercih edin.
Öğrencilerden bir AI hizmetinde hesap oluşturmaları isteniyor
Veri sorumlusu, veri işleme konusunda sorumluluk üstlenir ve KVKK'ya uygunluğu gösterebilmelidir.
Hangi öğrenci araçlarının kullanılabileceğine merkezi olarak karar verin ve öğrenciler ile velileri bilgilendirin.
Yapay zeka, net bir süreç olmadan değerlendirme desteği için kullanılıyor
Belirsiz sorumluluk, şeffaflık eksikliği ve hassas öğrenci bilgilerinin yayılma riski.
Yapay zekayı destek aracı olarak kullanın, karar verici olarak değil. Öğretmenin kontrolünü belgeleyin ve gereksiz öğrenci verilerinden kaçının.
Okulda ortak kurallar eksik
Farklı öğretmenler neyin uygun olduğuna dair farklı değerlendirmeler yapıyor, bu da belirsizlik ve eşitsizlik yaratıyor.
Onaylı araçlar, yasaklanan işlemler ve derslerden örneklerle yerel bir yapay zeka politikası oluşturun.
Okul verisiyle yapay zeka kullanmadan önce pratik bir rutin
Uzun politika belgeleriyle başlamak zorunda değilsiniz. Öğretmenlerin ve okul yönetiminin gerçekten uygulayabileceği basit bir kontrolle başlayın.
1. Bilgiyi sınıflandırın
Açık materyal mi, anonimleştirilmiş veri mi, öğrenci verisi mi, hassas bilgi mi yoksa korunan kişisel veri mi?
2. Aracı kontrol edin
Araç okul yönetimi tarafından onaylandı mı? Şartlar, sorumluluklar, güvenlik ve varsa veri işleyenle ilgili düzenlemeler mevcut mu?
3. Göndermeden önce en aza indirin
İsimleri, kişisel detayları, sınıf bilgilerini ve gereksiz bağlamı çıkarın. Yeterli olduğunda örnek kullanın.
4. İnsan kontrolünü koruyun
Yapay zeka öneri sunabilir, yapılandırabilir ve taslak oluşturabilir. Kalite, hukuki uygunluk ve pedagojik değerlendirme öğretmenin sorumluluğundadır.
5. Okulun yolunu belgeleyin
Hangi kullanımların izinli, hangilerinin özel değerlendirme gerektirdiği ve hangilerinin yasak olduğunu yazılı olarak belirtin.
Öğrenci verisi paylaşmadan öğretmenler yapay zekayı nasıl kullanabilir?
Birçok yapay zeka iş akışı, öğretmen veriyi kontrol ettiğinde güvenli şekilde uygulanabilir. Fayda sağlamak için kişisel veri göndermek şart değildir.
Konu, ders hedefi veya merkezi içerikten öğrenci ismi olmadan ders fikri oluşturun.
Ders materyali, kavramlar veya öğretmenin kendi talimatından quiz ve alıştırmalar üretin.
Yapay zekadan anonimleştirilmiş ihtiyaçlara göre alternatif açıklamalar, seviyeler veya örnekler önermesini isteyin.
Öğrenci metinlerini kopyalamadan değerlendirme matrisleri, geri bildirim şablonları ve kontrol listeleri oluşturun.
Yapay zekayı sınıfla birlikte büyük ekranda kullanarak bilgi hatalarını, kaynak eleştirisini ve komutları tartışın.
Okulun açık bir sohbet botundan fazlasına ihtiyacı var
Açık yapay zeka sohbetleri fikir üretmek için faydalı olabilir, ancak okulda genellikle daha net iş akışlarına ihtiyaç vardır: ne üretilecek, hangi veriye ihtiyaç var, kim inceleyecek ve materyal nasıl paylaşılacak?
Yapay zeka kullanımı günlük hale gelmeden önce güvenliğini sağlayın
Okul, hangi verilerin işlenebileceğine, hangi araçların onaylı olduğuna ve öğretmenlerin nasıl çalışacağına karar verdiğinde, yapay zekayı sorumlu şekilde kullanmak kolaylaşır.
Studera.AI'ı ücretsiz deneyinKaynaklar ve Ek Okuma
Bu sayfa, Türkiye’de kişisel verilerin korunması, yapay zekâ ve eğitimle ilgili resmi rehberlik ve kaynaklara dayanır. Yeni bir yapay zekâ aracı kullanmadan önce mutlaka okulunuzun kendi uygulamalarını ve hukuki değerlendirmelerini kontrol edin.
Okullarda Yapay Zeka ve Kişisel Verilerin Korunması Hakkında Sıkça Sorulan Sorular
Öğretmenler yapay zeka kullandığında kişisel verilerin korunması mevzuatı geçerli midir?
Evet, eğer yapay zeka aracı kişisel veri işliyorsa geçerlidir. Okullarda öğrenci metinleri, fotoğraflar, değerlendirmeler, destek ihtiyaçları, sınıf bilgileri ve yorumlar, tanımlanabilir bir kişiye aitse kişisel veri sayılır.
Öğretmenler, öğrenci metinlerini ChatGPT veya diğer açık yapay zeka araçlarına yapıştırabilir mi?
Okul veya kurum tarafından açık bir karar olmadan bu yapılmamalıdır. Öğrenci metinleri kişisel veri ve bazen hassas bilgi içerebilir. Anonimleştirilmiş materyal, örnek metin veya onaylanmış araçlar kullanılmalıdır.
Sadece öğrencinin adını silmek yeterli mi?
Her zaman yeterli değildir. Bir metin, içeriği, bağlamı, sınıfı, olayları veya aile, sağlık ve destek ihtiyacı gibi detaylar üzerinden öğrenciyi tanımlayabilir. Veri minimizasyonu, gereksiz tüm tanımlayıcı bilgilerin çıkarılması anlamına gelir.
Öğrencilerin bir yapay zeka aracı kullanması istendiğinde kim sorumludur?
Eğer okul, öğrencilerin bir yapay zeka aracı kullanmasını istiyorsa, kurumun kullanımın ilgili mevzuata uygun olduğunu gösterebilmesi gerekir. Bu nedenle öğrenci araçları merkezi olarak kararlaştırılmalı, her öğretmenin inisiyatifine bırakılmamalıdır.
Studera.AI, açık bir yapay zeka sohbetine göre daha güvenli midir?
Studera.AI, okulun iş akışları için tasarlanmıştır: dersler, quizler, değerlendirme, çalışma araçları ve yapay zeka asistanları. Bu sayede daha yapılandırılmış çalışmak, gereksiz öğrenci verisini en aza indirmek ve öğretmenin kontrolü elinde tutmasını sağlamak kolaylaşır. Ancak tüm dijital araçlarda olduğu gibi, okulun kendi kişisel verilerin korunması süreçlerine uyması ve aracın nasıl kullanılacağına karar vermesi gerekir.
Yapay zeka eğitimde güvenli şekilde kullanılabilir mi?
Evet, ancak kullanımın belirli kurallara bağlı olması gerekir. Okul, onaylanmış araçları kullanmalı, kişisel verileri en aza indirmeli, süreçleri belgelemeli ve öğretmenlerin kalite, değerlendirme ve takipten sorumlu olmalarını sağlamalıdır.