Bilişim Ders Notları
Yapay Zekâ · 5. hafta · Hayatımızda Yapay Zekâ

Yapay Zekâda Etik 1: Adalet ve Gizlilik

Yapay Zekâ Uygulamaları · 5. hafta ders notu · YZU1.1.3

Öğrenme çıktıları
YZU1.1.3
  • Etik kavramını yapay zekâ bağlamında açıklar; adalet, gizlilik, şeffaflık ve hesap verebilirlik ilkelerini tanımlar.
  • Dengesiz veriden kaynaklanan önyargının farklı gruplar için nasıl adaletsiz sonuçlar doğurduğunu örnekle açıklar.
  • Kişisel veri, özel nitelikli kişisel veri ve açık rıza kavramlarını KVKK çerçevesinde tanır.
  • Bir uygulamanın istediği izinleri amacına göre değerlendirir.
Bilgisayarsız sınıf alternatifi

Kâğıt terazi ve senaryo kartları

Tahtaya büyük bir terazi çizilir; öğrenciler fayda ve riskleri renkli yapışkan notlarla kefelere yapıştırır. Senaryo kartları ve "Kişisel veri mi?" kartları kâğıttan hazırlanır, gruplar kartları iki sütuna ayırır.

Konu anlatımı

Önce konuyu aç, sonra sorulara dokun: cevap altında açılır. Soru işaretli kutulara dokununca cevap görünür.

01Etik nedir, YZ'de neden önemlidir?
?Etik ne demektir?
Bir davranışın doğru mu yanlış mı, adil mi adaletsiz mi olduğunu düşünüp tartmaktır. YZ etiği, YZ sistemleri tasarlanırken ve kullanılırken insanlara zarar verilmemesini amaçlar.
?YZ'de etik neden bu kadar önemli?
YZ aynı anda milyonlarca kişi hakkında karar verebilir. Küçük bir hata ya da önyargı çok sayıda insanı etkiler; bu yüzden faydalar ve riskler dikkatle tartılmalıdır.
Anahtar kavramlar: EtikFaydaRisk
FaydalarRiskler Hızlı teşhis Kolay erişim Önyargı Gizlilik ihlali Dengeyi sağlayan etik ilkeler AdaletGizlilikŞeffaflıkHesap verebilirlik
02Dört temel ilke

Kartlara dokun.

03Önyargı ve adalet
?YZ'de önyargı nereden gelir?
Çoğunlukla veriden gelir. Veri bazı grupları çok, bazılarını az temsil ediyorsa ya da geçmişteki haksızlıkları yansıtıyorsa model de aynı eğilimi öğrenir.
?Önyargı nasıl azaltılır?
Farklı grupları dengeli temsil eden veri toplanır, model her grup için ayrı ayrı test edilir, sonuçlar bir insan tarafından denetlenir ve kullanıcıların hata bildirmesine izin verilir.
?Adil olmayan bir YZ'nin gerçek hayatta etkisi ne olabilir?
Bir yüz tanıma sistemi bazı insanları daha sık yanlış tanıyabilir, bir ses asistanı bazı ağızları anlamayabilir; bu da o kişilerin hizmetten eşit yararlanamaması demektir.
Anahtar kavramlar: ÖnyargıAdaletDengeli veri
Eğitim verisindeki konuşmalar İstanbul%85Ege%10Doğu Anadolu%5 Her 20 kayıttan yalnızca 1'i Doğu Anadolu ağzı Komutu doğru anlama oranı İstanbul%96Ege%88Doğu Anadolu%71 Anlamadım? Varsayımsal örnek: veride az bulunan grup daha çok hatayla karşılaşır.
04Gizlilik, kişisel veri ve KVKK
FotoFiltre YZ Şunlara erişmek istiyor: KameraMikrofonKonumRehber (kişiler)Tüm fotoğraflar Aydınlatma metnini oku Reddet İzin ver Filtre için kamera:gerekli Konum ve rehberbir fotoğraf filtresiiçin neden gerekli?
  1. 1Uygulama adıİzni kim istiyor? Güvenilir bir geliştirici mi, resmî mağazadan mı indirildi?Dokun, adını gör
  2. 2Kamera izniFiltre uygulaması için gerçekten gerekli; amaçla uyumlu izin.Dokun, adını gör
  3. 3Konum izniFotoğraf filtresinin konuma ihtiyacı yok; gereksiz veri toplama.Dokun, adını gör
  4. 4Rehber izniArkadaşlarının telefon numaraları da onların kişisel verisidir; vermemek gerekir.Dokun, adını gör
  5. 5Tüm fotoğraflarYalnızca seçtiğin fotoğrafa izin vermek daha güvenlidir.Dokun, adını gör
  6. 6Aydınlatma metniKVKK'ya göre uygulama hangi veriyi neden topladığını açıklamak zorundadır.Dokun, adını gör
  7. 7Reddet / İzin verKarar senin; gereksiz izinleri reddedebilir, ayarlardan sonra da kapatabilirsin.Dokun, adını gör

Numaralara dokun: hangi izin gerekli, hangisi gereksiz?

?Kişisel veri nedir?
Bir kişiyi tanımlayan ya da tanımlanabilir kılan her bilgidir: ad-soyad, T.C. kimlik numarası, adres, telefon numarası, fotoğraf, ses kaydı, konum.
?KVKK nedir, bize ne sağlar?
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'dur (2016). Verimizin neden toplandığını öğrenme, düzeltilmesini ya da silinmesini isteme hakkı verir; veri toplayanları aydınlatma ve güvenli saklama yükümlülüğü altına sokar.
?Özel nitelikli kişisel veri nedir?
Sağlık bilgileri, parmak izi ve yüz gibi biyometrik veriler, din ve inanç gibi hassas bilgilerdir. Kötüye kullanıldığında daha çok zarar verebilecekleri için kanun bunları daha sıkı korur.
Biliyor muydun?

Bir uygulama izin istediğinde sor: "Bu işi yapmak için bu veriye gerçekten ihtiyacı var mı?"

Ders akışı

40 dakikalık bir ders saati için planlandı. Adımın başlığına dokun, ayrıntılar açılsın.

5dk

Isınma: Terazinin iki kefesi

Etik terazisi çizimini göster. "Hastanede YZ röntgenleri doktordan hızlı inceliyor. Terazinin hangi kefesine ne koyarız?" diye sor. Öğrencilerin söylediği fayda ve riskleri kefelere yazarak etiğin "doğru ve yanlışı tartmak" olduğunu vurgula.

FaydalarRiskler Hızlı teşhis Kolay erişim Önyargı Gizlilik ihlali Dengeyi sağlayan etik ilkeler AdaletGizlilikŞeffaflıkHesap verebilirlik
10dk

Keşif: Önyargı ve adalet

Ses asistanı çizimini aç: eğitim verisindeki konuşmaların çoğu İstanbul ağzından olduğunda Doğu Anadolu ağzıyla konuşanların komutlarının daha az anlaşıldığını göster (örnek varsayımsaldır). "Bu adil mi? Nasıl düzeltiriz?" sorusuyla dengeli veri toplamayı ve farklı gruplarla test etmeyi tartış.

Eğitim verisindeki konuşmalar İstanbul%85Ege%10Doğu Anadolu%5 Her 20 kayıttan yalnızca 1'i Doğu Anadolu ağzı Komutu doğru anlama oranı İstanbul%96Ege%88Doğu Anadolu%71 Anlamadım? Varsayımsal örnek: veride az bulunan grup daha çok hatayla karşılaşır.
10dk

Keşif: Gizlilik ve KVKK

İzin ekranını hotspot olarak aç ve numaralara sırayla dokun. Kişisel verinin bir kişiyi tanımlayan her bilgi olduğunu, 6698 sayılı KVKK'nın bu verileri koruduğunu, uygulamaların hangi veriyi neden topladığını açıklamak zorunda olduğunu anlat. Bir fotoğraf filtresinin rehber ve konum istemesinin neden şüpheli olduğunu sınıfa sor.

FotoFiltre YZ Şunlara erişmek istiyor: KameraMikrofonKonumRehber (kişiler)Tüm fotoğraflar Aydınlatma metnini oku Reddet İzin ver Filtre için kamera:gerekli Konum ve rehberbir fotoğraf filtresiiçin neden gerekli?
10dk

Etkinlik: Etik mahkemesi

Sınıfı altı gruba ayır, her gruba bir senaryo kartı ver (ör. yalnızca bir şehirden fotoğraflarla eğitilmiş bitki tanıma uygulaması, öğrenci fotoğraflarını izinsiz toplayan bir yoklama sistemi). Gruplar senaryoda hangi etik ilkenin çiğnendiğini, kimin zarar gördüğünü ve bir çözüm önerisini tahtaya yazar; sınıf "adil / adil değil" diye oylar.

5dk

Değerlendirme: Kişisel veri mi?

"Kişisel veri mi?" sürükle-bırak oyununu oynatın. Özel nitelikli verileri (sağlık, biyometrik) ayrıca vurgulayın.

Doğru mu, yanlış mı?

Dersin sonunda tahtada ya da öğrencinin kendi cihazında çözülür.

1. Etik, bir davranışın doğru ya da yanlış, adil ya da adaletsiz olduğunu sorgulayan düşünme biçimidir.

Cevabı gösterDoğru

2. Yapay zekâ bir makine olduğu için kararları her zaman tarafsız ve adildir.

Cevabı gösterYanlış · Model, eğitildiği verideki dengesizlikleri de öğrenir. Veri bazı grupları az temsil ediyorsa sonuçlar o gruplar için adaletsiz olabilir.

3. Eğitim verisinde bir grubun çok az bulunması, o grup için daha fazla hata yapılmasına yol açabilir.

Cevabı gösterDoğru

4. Ad-soyad, T.C. kimlik numarası, ses kaydı ve yüz fotoğrafı kişisel veridir.

Cevabı gösterDoğru · Bir kişiyi tanımlayan ya da tanımlanabilir kılan her bilgi kişisel veridir.

5. Türkiye'de kişisel verileri koruyan kanun 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'dur (KVKK).

Cevabı gösterDoğru

6. Bir uygulama, istediği her kişisel veriyi nedenini açıklamadan toplayabilir.

Cevabı gösterYanlış · KVKK'ya göre veri toplayanlar hangi veriyi hangi amaçla işlediklerini açıklamak (aydınlatma yükümlülüğü) ve yalnızca gerekli olan veriyi toplamak zorundadır.

7. Sağlık bilgileri ve parmak izi gibi biyometrik veriler, daha sıkı korunan özel nitelikli kişisel verilerdendir.

Cevabı gösterDoğru

8. Şeffaflık, bir YZ sisteminin nasıl çalıştığının ve hangi veriyi kullandığının açıklanabilmesi demektir.

Cevabı gösterDoğru

9. Arkadaşlarımızın telefon numaralarını bir uygulamayla paylaşmak için onların iznine gerek yoktur.

Cevabı gösterYanlış · Rehberdeki numaralar arkadaşlarımızın kişisel verisidir. Uygulamaya rehber izni vermek, onların verisini izinsiz paylaşmak anlamına gelebilir.
← Önceki haftaYapay Zekâ Uygulamalarını Tanıyalım Sonraki hafta →AB Kod Haftası: Bilgisayarsız Yapay Zekâ

5. hafta günlük planı

2026–2027 1. düzey Seçmeli Yapay Zekâ Uygulamaları dersi 5. hafta günlük planı. Okul ve öğretmen bilgileriyle doldurulmuş Word dosyası için etkileşimli sürümde Evraklar › Günlük planlar bölümünü kullanın.

2026–2027 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI …………………………

SEÇMELİ YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI 1. SEVİYE DERSİ GÜNLÜK PLANI · 5. HAFTA

BÖLÜM I · DERSE İLİŞKİN BİLGİLER
DersSeçmeli Yapay Zekâ Uygulamaları 1. SeviyeSınıf / Düzey1. düzey (seçmeli)
Hafta / Tarih5. Hafta · 12–16 Ekim (EKİM)Süre2 ders saati (40' + 40')
TemaHAYATIMIZDA YAPAY ZEKÂ
KonuYapay Zekâda Etik 1: Adalet ve Gizlilik
BÖLÜM II · ÖĞRENME ÇIKTILARI VE KAYNAKLAR
Öğrenme çıktısıYZU1.1.3 Yapay zekâda etik
Süreç bileşenleri
  • Etik kavramını yapay zekâ bağlamında açıklar; adalet, gizlilik, şeffaflık ve hesap verebilirlik ilkelerini tanımlar.
  • Dengesiz veriden kaynaklanan önyargının farklı gruplar için nasıl adaletsiz sonuçlar doğurduğunu örnekle açıklar.
  • Kişisel veri, özel nitelikli kişisel veri ve açık rıza kavramlarını KVKK çerçevesinde tanır.
  • Bir uygulamanın istediği izinleri amacına göre değerlendirir.
Araç, gereç ve kaynaklarAkıllı tahta · Etik durum kartları (6 senaryo) · "Kişisel veri mi?" kartları · Terazi çizimi için büyük kâğıt ve renkli yapışkan notlar · Bilişim Ders Notları ders sayfası, sunum ve etkinlikler (bilisimdersnotlari.com)
BÖLÜM III · ÖĞRENME-ÖĞRETME UYGULAMALARI
SüreEtkinlik akışı
1. ders
5 dk		Isınma: Terazinin iki kefesi
Etik terazisi çizimini göster. "Hastanede YZ röntgenleri doktordan hızlı inceliyor. Terazinin hangi kefesine ne koyarız?" diye sor. Öğrencilerin söylediği fayda ve riskleri kefelere yazarak etiğin "doğru ve yanlışı tartmak" olduğunu vurgula.
1. ders
10 dk		Keşif: Önyargı ve adalet
Ses asistanı çizimini aç: eğitim verisindeki konuşmaların çoğu İstanbul ağzından olduğunda Doğu Anadolu ağzıyla konuşanların komutlarının daha az anlaşıldığını göster (örnek varsayımsaldır). "Bu adil mi? Nasıl düzeltiriz?" sorusuyla dengeli veri toplamayı ve farklı gruplarla test etmeyi tartış.
1. ders
10 dk		Keşif: Gizlilik ve KVKK
İzin ekranını hotspot olarak aç ve numaralara sırayla dokun. Kişisel verinin bir kişiyi tanımlayan her bilgi olduğunu, 6698 sayılı KVKK'nın bu verileri koruduğunu, uygulamaların hangi veriyi neden topladığını açıklamak zorunda olduğunu anlat. Bir fotoğraf filtresinin rehber ve konum istemesinin neden şüpheli olduğunu sınıfa sor.
1. ders
10 dk		Etkinlik: Etik mahkemesi
Sınıfı altı gruba ayır, her gruba bir senaryo kartı ver (ör. yalnızca bir şehirden fotoğraflarla eğitilmiş bitki tanıma uygulaması, öğrenci fotoğraflarını izinsiz toplayan bir yoklama sistemi). Gruplar senaryoda hangi etik ilkenin çiğnendiğini, kimin zarar gördüğünü ve bir çözüm önerisini tahtaya yazar; sınıf "adil / adil değil" diye oylar.
1. ders
5 dk		Değerlendirme: Kişisel veri mi?
"Kişisel veri mi?" sürükle-bırak oyununu oynatın. Özel nitelikli verileri (sağlık, biyometrik) ayrıca vurgulayın.
2. ders
10 dk		Tekrar: Sunum
8 slaytlık ders sunumu akıllı tahtada açılır; önceki saatte öğrenilen kavramlar öğrencilerle birlikte tekrar edilir.
2. ders
20 dk		Uygulama: Etkinlikler
Akıllı tahtada etkileşimli etkinlikler oynanır: Kişisel veri mi?; İlkeyi durumla eşleştir; Etik mi? Tartış!; Kutuyu aç: konu soruları; Harf karıştırma: anahtar kavramlar.
2. ders
10 dk		Değerlendirme
9 soruluk doğru-yanlış testi tahtada birlikte çözülür; yanlış cevaplar gerekçeleriyle tartışılır.
FarklılaştırmaBilgisayarsız sınıf alternatifi: Kâğıt terazi ve senaryo kartları. Tahtaya büyük bir terazi çizilir; öğrenciler fayda ve riskleri renkli yapışkan notlarla kefelere yapıştırır. Senaryo kartları ve "Kişisel veri mi?" kartları kâğıttan hazırlanır, gruplar kartları iki sütuna ayırır.
BÖLÜM IV · ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Ölçme araçlarıGözlem formu, dereceli puanlama anahtarı, performans görevi
Doğru-yanlış soruları
  1. Etik, bir davranışın doğru ya da yanlış, adil ya da adaletsiz olduğunu sorgulayan düşünme biçimidir. (D)
  2. Yapay zekâ bir makine olduğu için kararları her zaman tarafsız ve adildir. (Y)
  3. Eğitim verisinde bir grubun çok az bulunması, o grup için daha fazla hata yapılmasına yol açabilir. (D)
  4. Ad-soyad, T.C. kimlik numarası, ses kaydı ve yüz fotoğrafı kişisel veridir. (D)
  5. Türkiye'de kişisel verileri koruyan kanun 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'dur (KVKK). (D)
  6. Bir uygulama, istediği her kişisel veriyi nedenini açıklamadan toplayabilir. (Y)
  7. Sağlık bilgileri ve parmak izi gibi biyometrik veriler, daha sıkı korunan özel nitelikli kişisel verilerdendir. (D)
  8. Şeffaflık, bir YZ sisteminin nasıl çalıştığının ve hangi veriyi kullandığının açıklanabilmesi demektir. (D)
  9. Arkadaşlarımızın telefon numaralarını bir uygulamayla paylaşmak için onların iznine gerek yoktur. (Y)
Dersin uygulanmasına ilişkin açıklamalarSes asistanı örneği varsayımsal bir sınıf örneğidir; öğrencilere gerçek bir ürün hakkında ölçüm gibi sunmayın. Asıl mesaj "veride az olan, sonuçta hataya uğrar" fikridir.
…………………………Bilişim Teknolojileri Öğretmeni
UYGUNDUR12.10.2026…………………………Okul Müdürü
Bu dersi sınıfta işleyinSunum, tahta modu ve etkileşimli etkinlikler için.
Etkileşimli sürümü aç →