Dijital Eğitimde Büyük Veri, Yapay Zeka ve Etik: Deontolojik-Teleolojik Normatif Çerçeve Önerisi

Oya Güler

  • Oya Güler: Bursa Teknik Üniversitesi
  • Yıl : 2026
  • Cilt : 4
  • Sayı : 1
  •  Sayfa : 36-61
yüzyılın dijital dönüşüm sürecinde eğitim alanı, büyük veri analitiği ve yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin entegrasyonuyla köklü bir yapısal değişim geçirmektedir. Öğrenme yönetim sistemleri, uyarlanabilir platformlar ve YZ destekli araçlar; öğrenci performansının izlenmesi, öğrenme süreçlerinin kişiselleştirilmesi ve erken müdahale mekanizmalarının geliştirilmesi açısından kayda değer fırsatlar sunmaktadır. Bununla birlikte bu teknolojiler, mahremiyet ihlalleri, algoritmik önyargı, şeffaflık eksikliği ve dijital eşitsizliklerin derinleşmesi gibi çok katmanlı etik riskler de taşımaktadır. Bu çalışma, dijitalleşen eğitim ortamlarında büyük veri ve YZ kullanımından kaynaklanan etik sorunları normatif bir perspektiften çözümlemeyi ve uygulanabilir bir etik çerçeve geliştirmeyi amaçlamaktadır. Nitel araştırma paradigması içinde doküman analizi yöntemiyle yürütülen çalışmada 2016–2025 dönemine ait akademik literatür ile UNESCO, OECD ve AB belgeleri incelenmiş; tematik kodlamanın ardından deontolojik ve teleolojik/faydacı etik perspektifleriyle normatif değerlendirme yapılmıştır. Bulgular altı tema etrafında yoğunlaşmaktadır: (i) veri gizliliği, mahremiyet ve gözetim; (ii) algoritmik önyargı ve ayrımcılık; (iii) şeffaflık, açıklanabilirlik ve hesap verebilirlik açıkları; (iv) dijital eşitsizlik ve fırsat eşitliğinin aşınması; (v) otomasyon önyargısı ve insan denetiminin gerilemesi; (vi) uluslararası çerçevelerin eğitime özgü dinamikleri karşılamadaki yetersizliği. Deontolojik etik öğrencinin mahremiyetini ve insan onurunu müzakere edilemez sınırlar olarak konumlandırırken, faydacı etik bu sınırlar içinde toplumsal faydanın kanıtlanmasını zorunlu kılmaktadır. Çalışma; veri minimizasyonu, algoritmik açıklanabilirlik, bağımsız denetim ve eğitim bağlamına özgü bağlayıcı yönetişim standartlarının geliştirilmesini önermektedir.
Atıf yapmak için : Güler, O. (2026). Big data, artificial intelligence and ethics in digital education: A proposal for a deontological–teleological normative framework. Edutech Research, 4(1), 36-61. https://doi.org/10.69991/EduRes.2026.9

Download Citation: Endnote/Zotero/Mendeley (RIS) RIS File

Download Citation: BibTeX BibTeX File

Çıkar İlişkisi : Yazarlar çıkar çatışması olmadığını beyan etmiştir.
Bu makale CC BY-NC 4.0 lisansı ile yayımlanmıştır.
Edutech Research
2026, Vol. 4 (1)
E-ISSN: 3023-6665
Geliş Tarihi : , Kabul Tarihi : , Yayın Tarihi :

Kaynakça

  1. Akyıldız Uygun, P. (2023). E-öğrenmede bütünsel etik yaklaşım: Ortak değerler ve normlar [Yayımlanmamış doktora tezi]. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  2. Akman, E., Bayram Topçu, T., & Chiftchi, A. (2022). Yapay zekâ ve ülkelerin yapay zekâ politikaları. Editör Adı Soyadı (Ed.), Yapay zekâ ve kamu politikası: Ülke incelemeleri içinde (ss. 1–13). Nobel Akademik Yayıncılık.
  3. Alakuş, H., & Yılmaz, K. (2025). Bilimsel araştırmalarda yapay zekâ kullanımı etik ilkeleri. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14(Eğitim Bilimleri Ek Sayısı), 193–217. https://doi.org/10.33206/mjss.1663647
  4. Andreotta, A. J., Kirkham, N., & Rizzi, M. (2022). AI, big data, and the future of consent. AI & Society, 37(4), 1715–1728. https://doi.org/10.1007/s00146-021-01262-5
  5. Audi, R. (Ed.). (2015). The Cambridge dictionary of philosophy (3rd ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781139057509
  6. Avrupa Komisyonu. (2019). Ethics guidelines for trustworthy AI. Publications Office of the European Union. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai
  7. Aydın, B. (2025). Kamu yönetiminde yapay zekâ uygulamalarının Türkiye örneğinde analizi: Dijital dönüşüm, stratejik uygulamalar ve çok boyutlu etkiler. Izmir Democracy University Social Sciences Journal, 8(2), 151–181. https://doi.org/10.61127/idusos.1754003
  8. Aydın, İ. (2003). Eğitim ve öğretimde etik. Pegem Akademi Yayıncılık.
  9. Council of Europe. (2017). Guidelines on the protection of individuals with regard to the processing of personal data in a world of Big Data. https://rm.coe.int/16806ebe7a
  10. Educause. (2020). Educause horizon report 2020: Teaching and learning edition. https://library.educause.edu/resources/2020/3/2020-educause-horizon-report-teaching-and-learning-edition
  11. Eicher, B., Polepeddi, L., & Goel, A. (2018). Jill Watson doesn't care if you're pregnant: Grounding AI ethics in empirical studies. Proceedings of the 2018 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society içinde (ss. 88–94). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3278721.3278760
  12. European Parliament and Council. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). Official Journal of the European Union.
  13. Floridi, L. (2023). The ethics of artificial intelligence: Principles, challenges, and opportunities. Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oso/9780198883098.001.0001
  14. Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., & Schafer, B. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689–707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5
  15. Frankena, W. K. (2007). Etik (A. Aydın, Çev.). İmge Kitabevi.
  16. Gellai, D. B. (2022). Enterprising academics: Heterarchical policy networks for artificial intelligence in British higher education. ECNU Review of Education, 6(4), 568–596. https://doi.org/10.1177/20965311221143798
  17. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign. https://curriculumredesign.org/wp-content/uploads/AIED-Book-Excerpt-CCR.pdf
  18. Holmes, W., & Porayska-Pomsta, K. (Ed.). (2022). The ethics of artificial intelligence in education: Practices, challenges, and debates. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780429329067
  19. IEEE. (2019). Ethically aligned design: A vision for prioritizing human well-being with autonomous and intelligent systems. IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems. https://globalpolicy.ieee.org/wp-content/uploads/2019/06/IEEE19002.pdf
  20. Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
  21. Kant, I. (2006). Groundwork of the metaphysics of morals (11th ed.). Cambridge University Press.
  22. Karasar, N. (2023). Bilimsel araştırma yöntemi: Kavramlar, ilkeler, teknikler (38. basım). Nobel Akademik Yayıncılık.
  23. Kına, E. (2025). Yapay zekânın multidisipliner alanlardaki uygulamaları. Turkish Journal of Applied Sciences and Technology, 6(2), 165–186. https://doi.org/10.70562/tubid.1728656
  24. Kıral, B. (2020). Nitel bir veri analizi yöntemi olarak doküman analizi. Siirt Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(15), 170–189. https://izlik.org/JA54BW95FL
  25. Küzeci, E., & Öğretmen Kotil, Z. (2025). Yapay zekâ teknolojilerine etik yaklaşım. F. Bilir (Ed.), Yapay zekâ teknolojilerine akademik bakış içinde (KVKK Yayınları No. 64, ss. 61–97). Adalet Yayınevi.
  26. Luan, H., Geczy, P., Lai, H., Gobert, J., Yang, S. J. H., Ogata, H., & Tsai, C. C. (2020). Challenges and future directions of big data and artificial intelligence in education. Frontiers in Psychology, 11, Makale 580820. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.580820
  27. Macit, M. H. (2009). Etik: Ahlak felsefesi. Litera Yayıncılık.
  28. Mittelstadt, B. (2019). Principles alone cannot guarantee ethical AI. Nature Machine Intelligence, 1, 501–502. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0114-4
  29. Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2), 1–21. https://doi.org/10.1177/2053951716679679
  30. Nguyen, A., Ngo, H. N., Hong, Y., Dang, B., & Nguyen, B. P. T. (2023). Ethical principles for artificial intelligence in education. Education and Information Technologies, 28(4), 4221–4241. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11316-w
  31. OECD. (2024). Recommendation of the Council on Artificial Intelligence (güncell. baskı). OECD Publishing. https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449
  32. Oflas, S., & Özcan Demir, N. (2022). Büyük veri teknolojisi çağında kullanıcı verilerinin mahremiyetine ilişkin sosyolojik analiz. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 24(2), 801–835. https://doi.org/10.16953/deusosbil.966959
  33. O'Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown Publishers.
  34. Pieper, A. (2012). Etiğe giriş (V. Atayman & G. Sezer, Çev.). Ayrıntı Yayınları.
  35. Schermer, B. W., Custers, B., & Van Der Hof, S. (2014). The crisis of consent: How stronger legal protection may lead to weaker consent in data protection. Ethics and Information Technology, 16(2), 171–182. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2412418
  36. Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.
  37. Southgate, E. (2019). Artificial intelligence, ethics and equity in education. Proceedings of the 2019 Australian Council for Computers in Education Conference içinde (ss. 1–10). ACCE.
  38. T.C. Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. (2021). Ulusal yapay zekâ stratejisi 2021–2025. https://cbddo.gov.tr/uyzs
  39. Temur, S. (2025). Eğitimde yapay zekâ kullanımı: Etik sorunlar ve çözümler. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 74, 568–595. https://doi.org/10.21764/maeuefd.1516576
  40. Toker, N. (2025). Dijital eğitimde etik, güvenlik ve mahremiyet. A. Kızılkaya (Ed.), Eğitimin kavramsal temelleri-14: Eğitimde dijitalleşmeden sürdürülebilirliğe dönüşüm içinde (ss. 113–122). Efe Akademi Yayınları.
  41. UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. UNESCO Publishing. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
  42. UNICEF. (2021). Policy guidance on AI for children. UNICEF Office of Global Insight and Policy. https://www.unicef.org/innocenti/reports/policy-guidance-ai-children
  43. Veale, M., & Zuiderveen Borgesius, F. (2021). Demystifying the draft EU Artificial Intelligence Act. Computer Law Review International, 22(4), 97–112. https://doi.org/10.9785/cri-2021-220402
  44. Wachter, S., & Mittelstadt, B. (2019). A right to reasonable inferences: Re-thinking data protection law in the age of big data and AI. Columbia Business Law Review, 2019(2), 494–620. http://dx.doi.org/10.31228/osf.io/mu2kf
  45. Williamson, B. (2017). Big data in education: The digital future of learning, policy and practice. SAGE Publications.
  46. Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. PublicAffairs.