Geçen sene Ekim ayında Global Panorama’da yayımlanan yazımda sosyal bilimlerde yapay zekâ kullanımı için bazı pratik ipuçlarını paylaşmıştım. O yazıda daha çok araştırma tarafına, halüsinasyonlarla mücadele etmeye, projelerin ve custom GPT’lerin nasıl kullanılacağına odaklanmıştım. Yazının sonunda şöyle bir iddia ortaya atmıştım: “Kısa zaman içinde yazılı metinler üzerinden yapılan çalışmaların değeri azalacak, sosyal bilimcilerden beklenen birincil veriye dayanan, yenilikçi katkı yapan çalışmalar olacak.”
Bugün aynı mantığın bir diğer yüzünü, öğretim tarafını konuşmak istiyorum. Çünkü yapay zekânın yükseköğretime etkisi sadece araştırmayla sınırlı değil; öğretim alanında da ciddi bir kırılma yaşanıyor. Araştırma ve öğretim, aynı dönüşümün iki farklı yüzü gibi duruyor.
En başta yine not düşeyim: Bu yazı Nisan 2026 itibarıyla yazıldı. Geçen seneki yazıda da söylediğim gibi, gelişim çok hızlı; bu yazdıklarım 3-5 ay sonra eskimiş olacak. Nitekim bu yazıyı hazırlamaya başladığımda Google Vids henüz Türkçe konuşma üretemiyordu. Yazı için planımı çıkardım, birkaç gün geçti; 15 Nisan 2026’da Google yeni TTS (text to speech) modeliyle birlikte Vids’e Türkçe dahil 16 yeni dil ekledi. Yazıyı yazarken aracın kendisi değişti. Bu bile başlı başına bir veri aslında: birkaç günde yazdığımız yazı bile eskirken, bir hocanın bu dönüşümde pozisyon alabilmesi gerçekten zor.
Ders Videosu Hazırlamak Artık Çok Kolay
Geçen seneki yazıda araştırma süreçlerindeki araç seçimine girmiştim. Bu sefer odak ders videosu hazırlamak. Bu yazıda yapmak istediğim şey aslında şu: bir hocanın elindeki ders malzemesinden —slayt, konuşma notu ve seslendirme ile— nasıl bir ders videosu üretebileceğini somut olarak göstermek. Yani mesele üç aşamalı: önce ders sunumunu oluşturmak, sonra her slayta uygun konuşma notunu hazırlamak, en son bunları birleştirip TTS ile seslendirerek bir ders videosuna dönüştürmek. Aşağıda önce bu üç aşamada kullanabileceğimiz araçları tanıtacağım, sonra yazının sonunda kendi dersim üzerinden somut bir örnek vereceğim.
2024’e kadar bir hocanın bu üç aşamayı kendi başına tamamlaması oldukça zordu: slayt tasarımı, metin yazımı, seslendirme ve video montajı ayrı uzmanlıklar gerektiriyordu. Ya bir stüdyoya para verip yaptırmak gerekiyordu ya da hocaların büyük çoğunluğu videolu içerik üretmekten vazgeçiyordu. Bugün bu dört iş, tek bir akşamda yapılabiliyor. Kendi kullanım tecrübeme dayanarak üç aracı özellikle öne çıkarmak istiyorum.
Claude, bence akademik kullanım ve içerik üretiminde en iyi ve en kontrol edilebilir olanı. Slayt iskeletini, konuşma notlarını, hatta farklı uzunluk ve seviyelerde alternatiflerini üretebiliyor. Verdiğimiz kaynakla (örneğin bir kitap bölümü ya da birkaç makale) en uyumlu sonuçları ben Claude ile alabildim. Farklı alanlarda diğer araçlar daha iyi olabilir. En önemlisi, Claude’un verdiği çıktılar tam düzenlenebilir halde geliyor; istediğiniz kelimeyi değiştirebiliyorsunuz, kontrol sizde. Bunu özellikle vurguluyorum çünkü akademisyenin derste ne söyleneceği konusunda kelime kelime kontrol istemesi meşru bir beklenti.
NotebookLM, görsel tasarım tarafında çok güçlü. Nano Banana’dan (Google’ın görsel üretim modeli) beslendiği için mükemmel görseller yaratıp sunumlara ekleyebiliyor. Şubat 2026 güncellemesiyle artık slayt başına prompt ile revizyon yapılabiliyor ve PPTX çıktısı alınabiliyor. Ama NotebookLM’de hâlâ ciddi bir kara kutu sorunu var. Evet, başta bazı talimatlar veriyorsunuz ve çıkan slaytı prompt ile yeniden yönlendirebiliyorsunuz; ama çıktı hiçbir zaman tam olarak “istediğiniz gibi” olmayabiliyor. Slaytlar görsel olarak render edildiği için kelimeye, başlığa, düzenlemelere tek tek müdahale edemiyorsunuz. “Şunu şöyle yap” diyorsunuz, bir şey çıkıyor; tam istediğiniz olmadı, tekrar talimat veriyorsunuz, başka bir şey çıkıyor. Aradaki süreci göremediğiniz için düzeltme de sınırlı kalıyor. Aslında NotebookLM doğrudan verdiğiniz kaynaklardan video da üretiyor, ama burada bahsettiğim kara kutu sorunu daha da öne çıkıyor. Görsel malzeme almak için güzel bir kaynak; ama ders içeriğinde “bu cümleyi ben böyle söylemem” diyebildiğimiz, şeffaf ve düzenlenebilir/üzerinde oynanabilir bir araç değil bu aşamada. Yakında o da değişir tabi, düzenlenebilir çıktılar vermeye başlar.
Google Vids ise benim için bu dönüşümün gerçekten işlevsel hale geldiği nokta. 15 Nisan 2026’ya kadar sadece İngilizce’de çalışan TTS özelliği artık Türkçe dahil 24 dilde mevcut. Slaytları ve konuşma notlarını Vids’e veriyorsunuz, bir ses seçiyorsunuz, video çıkıyor. Ben denedim, Türkçe seslendirme kalitesi gerçekten yüksek; akademik terimleri bile düzgün okuyor ve mekanik bir okuma değil, doğal bir konuşma sunuyor.
Benim önerim üç aracı hibrit kullanmaktır. Claude’da içeriği ve konuşma notunu yazın, Google Vids’te seslendirip videoyu birleştirin. İsterseniz NotebookLM’den görsel desteği alırsınız. Bir opsiyon da eğer sunumda görsel önceliğiniz varsa sunumun tamamını kendiniz ya da Claude ile hazırlayıp NotebookLM’e vermek ve içerik değiştirmeden görsel olarak zenginleştirmesini istemek olabilir. Bunu da denedim, iyi çalışıyor ama hatalar da olabiliyor. Bu sebeple aşağıda verdiğim pratik rehbere bu süreci eklemedim. Şu anda Vids’i ücretsiz denemek mümkün değil ama genel Google AI üyeliği gemini, NotebookLM, Google AI studio ve Google Vids’i kapsıyor. Sürecin pratik adımlarını yazının sonunda kendi dersim üzerinden anlatacağım. Önce bu yeni kapasitenin ne anlama geldiği üzerinde biraz durmak istiyorum, çünkü asıl mesele teknik değil.
Kişiselleştirme Devrimi
Bütün bu anlattıklarımın ilk sonucu şu: slayttan okuyan hoca dönemi bitti. Sert bir cümle biliyorum ama doğru olduğuna inanıyorum. Tek yönlü bilgi aktaran, slayta yazılı olanı okuyan ders modeli artık bu araçlarla rekabet edemez. Aynı içeriği bir video daha derli toplu, istenildiği zaman tekrar izlenebilir halde verir. İstediğiniz saatte, istediğiniz dilde, istediğiniz derinlikte ve uzunlukta, istediğiniz hızla.
Ama bu yazının asıl iddiası başka. Yeni araçların asıl getirisi bence kolaylık değil. Asıl getirisi kişiselleştirme. Düşünün yükseköğretim bugüne kadar yapısal bir kısıtla çalışıyordu. Otuz kişilik bir sınıfta hoca, mecburen ortalama öğrenciye göre ders anlatmak zorundaydı. Grubun en hazır beş öğrencisi sıkılır, en az hazır beş öğrencisi kaybolurdu. Ortadaki yirmisi kabaca takip ederdi. Bu pedagojik bir tercih değildi; kaynak kısıtının bize dayattığı bir zorunluluktu. Başka türlü olamazdı.
Yeni araçlarla bu zorunluluk ortadan kalkıyor. Ama benim kişiselleştirmeden kastım sadece seviye meselesi değil; bu işin birinci boyutu tabii ki seviye. Ama mesele bundan çok daha katmanlı. Kişiselleştirmenin asıl değeri, öğrencinin geçmişini, tecrübelerini, yaşadığı yeri, mesleki arka planını göz önünde bulundurarak onun daha iyi anlayabileceği bir ders yapısı ortaya koyabilmekte. Ben Balıkesir’de doğdum, askeri okulda okudum, uzun yıllar subaylık yaptım; sonra akademisyen oldum. Bir ders dinlerken o derste verilen örneklerin benim bu geçmişimden izler taşıması, o dersi benim için çok daha iyi anlaşılır yapıyor. Mizah da buna dahil. Yani aslında terzi işi ders. Öğrencinin ölçülerine göre dikilmiş, sadece seviyesine değil, hayatına uygun örnekler içeren bir ders. Bu artık teknik olarak mümkün. Her bir öğrenci için onun seviyesi, geçmişi, mizah anlayışı gibi kıstaslar çerçevesinde oluşturulmuş kişiselleşmiş dersler yapılabilir.
Bunun bir sonraki aşaması da avatar hocalar olacak. Google Vids’te avatar özelliği zaten şimdiden var, Türkçe desteği henüz eklenmedi ama yakında gelir. Metaverse teknolojisinin olgunlaşmasıyla beraber, öğrencilerin sanal gözlüklerle bu kişiselleştirilmiş dersleri kendi istedikleri farklı avatarlar ile diledikleri sanal sınıf ortamında dinlemesi çok uzak değil. Üstüne bir de şu var: öğrenci de aynı araçlara sahip. Yapılacak entegrasyon programlarıyla öğrenciler kendileri de kendi seviye ve özellikleriyle uyumlu dersleri üretebilirler. Ders içeriği hocanın elinden öğrencinin eline geçiyor. Bireysel öğrenmenin yeni bir katmanı gibi bu. Bu durum etik ve pedagojik olarak ayrıca tartışılmalı, ama yeni bir gerçeklik olarak karşımızda.
Dört Kayıp
Bu devrimin bedelsiz olacağını sanmak saflık olur. Bu dönüşümün ciddi kayıpları var ve bence bunları görmezden gelen bir “yapay zekâ cennet” anlatısı dürüst değil. Benim görebildiğim dört tane ön plana çıkan kayıp var.
Birincisi, akademi içi istihdam meselesi. Türkiye’de özellikle vakıf üniversitelerinin bir kısmı, saatlik ders veren öğretim görevlileri, okutmanlar ve yarı zamanlı dersler vererek ayakta kalan kadrosuz akademisyenler üzerine kurulu. Ders videosu üretimi ulaşılabilir olunca ilk onlar etkilenir; sonra da kadrolu profesörler. Bu dönüşümü karşılayacak bir güvenlik ağı henüz yok. Daha genel kapsamda evrensel temel gelir gibi tartışmalar dünyada sürüyor, ama henüz ciddi bir politika gündemi haline gelmedi.
İkincisi, sınıfın kaybı. Okul sadece bir eğitim kurumu değil. Sınıf ortamı bilgi aktarımının yanında sosyalleşme, rekabet, arkadaşlık, ağ kurma ve en önemlisi birlikte düşünme pratiği üretiyor. Öğrenci yanındaki arkadaşının ne anladığını merak eder, hocayla yüz yüze tartışır, bir grubun ortak dilini öğrenir. “Hoca derste şöyle demişti, hatırlıyor musun?” ortaklığı bir kuşağın kolektif hafızasıdır aslında. Bireyselleştirilmiş video bunu vermez. Kişiselleştirmenin sınırı burada çizilmeli: öğrenme sadece bilginin kafaya girmesi değil.
Üçüncüsü, zorlukla karşılaşma erozyonu. Bence bu en sinsi kayıp ve en az konuşulan. Güvenlik çalışmaları okuyan bir öğrencinin Buzan’ın ağır cümlesini, Huysmans’ın kıvrımlı argümanını sökmeye çalışması başlı başına bir entelektüel olgunlaşma. Öğrenci kendi seviyesinin üstündeki metinle boğuşurken büyüyor. Yapay zekâ her metni öğrencinin bilişsel konfor alanına indirirse, bu büyüme kaybolabilir. “Herkese kendi seviyesinde” ilkesi bir süre sonra “kimse kendi seviyesinin üstüne çıkmıyor” sonucuna varabilir. Bunu kişiselleştirme devrimini savunurken de akılda tutmak lazım.
Dördüncüsü, hocanın örnek insan fonksiyonunun aşınması. Üniversitede öğrenci sadece içerik öğrenmiyor; bir meslek insanını gözlüyor. Hoca nasıl düşünüyor, nasıl tereddüt ediyor, bilmediğini nasıl söylüyor, bir itirazla nasıl baş ediyor, bunları da öğreniyor. Özellikle doktora öncesi dönem için ciddi bir kayıp.
Yeri gelmişken ses klonlama meselesine de değineyim: ElevenLabs gibi araçlarla kendi sesimizi klonlamak artık mümkün. AB ve ABD’de klonlanmış sesler bazı düzenlemelerde korunan kimlik olarak ele alınmaya başlanıyor. Ama akademide bu konuda bir norm yok. Google Vids belki de bu etik kaygılarla ses klonlamayı hizmete almadı. Geçen seneki yazıda dediğim gibi, etik normların oluşumu yapay zekânın hızına yetişemiyor; ama en azından soruları sormaya başlamak lazım.
Peki Ne Yapmalı? Rol Değişiyor, Bitmiyor
Ne yapmalı sorusunun cevabı genel anlamda basit aslında: Avantajlardan faydalanırken ortaya çıkacak riskleri elimine eden bir yapı kurmak. Ama işte bunun nasıl yapılacağı kısmı için kafa yormak gerek. Slayttan okuyan hoca işini kaybedebilir. Ama bence öğrenme tasarımcısı hoca işini kaybetmez; aksine merkeze gelir. Bence yeni rol şöyle şekilleniyor: kişiselleştirilmiş materyali tasarlayan, sınıf tartışmasını yöneten, öğrenci için örnek insan olan, öğrencinin yapay zekâ ile kendi ürettiği içerikte ona rehberlik eden hoca. Ama bir taraftan da bu geçişi destekleyecek kurumsal çerçeve henüz yok. Müfredat nasıl düzenlenecek? Ders yükü hesabı video üretimini nasıl tanıyacak? Ölçme-değerlendirme kişiselleştirilmiş bir ortamda nasıl yapılacak? Dönüşümün yaratacağı istihdam kaybı nasıl karşılanacak? Bunların hiçbirine hazır cevabımız yok. Ama artık yapay zekâyı “nasıl kullanalım, nasıl regüle edelim, kimi koruyalım” tartışmasını açmanın zamanı.
Bir önceki yazımda sosyal bilimlerde yazılı metinler üzerinden yapılan araştırmaların değerinin azalacağını, insana özgü katkının birincil veriye ve yenilikçi analize taşınacağını söylemiştim. Bence öğretimde de aynı mantık işliyor: yapay zekâ standart olan ders anlatımını devralacak, hocaya özgü katkı ise kişiselleştirilmiş tasarım, sınıftaki canlı ilişki ve örnek-insan olma haline taşınacak. Araştırmada birincil veri neyse, öğretimde de bire bir insan teması o olacak. İkisi aynı dönüşümün iki yüzü.
Aşağıda bu “nasıl yapalım” sorusuna kendi derslerimden biri üzerinden pratik bir cevap var. Yazdıklarımın somut bir örneğini görmek isteyenler için bu adımlarla ürettiğim örnek ders videosuna buradan ulaşabilirsiniz.
Uygulama Rehberi: Güvenlikleştirme Teorisi Dersi Nasıl Video Olur?
Bu bölümde yukarıda anlattığım sürecin somut halini, kendi derslerimden biri olan Güvenlikleştirme Teorisi dersi üzerinden adım adım paylaşıyorum. Yapay zekâ bana derslerimi yazmıyor; zaten hazır olan akademik malzememi video formatına uyarlamama yardım ediyor. Aradaki fark önemli; bu sürecin her aşamasında doğrulama ve düzeltme (verification ve modification) yapmak esas. Hâlâ halüsinasyonlar var ve bu süreçte insan faktörünü içeride tutmak zorunlu.
Başlangıç: Elimde hazır slayt yok, sadece derlediğim Uluslararası İlişkilerde Güvenlik kitabındaki Güvenlikleştirme Teorisi bölümü var, bir de bu konuyla ilgili daha önce yazdığım birkaç makale. Yani, ham akademik metinler.
Birinci adım — Claude ile slayt üretimi: Kitap bölümünü Claude’a yüklüyorum. “Bu malzemeden lisans düzeyi için yaklaşık 15 slayt üret, her slaytta üç-dört ana başlık olsun, kavramlar açıklansın” gibi talimatlar veriyorum. Claude PPT iskeletini çıkarıyor. Her slaytı tek tek gözden geçiriyorum. Hangi kavramın öne çıkacağı, hangi tartışmanın ikinci planda kalacağı benim kararım; ama ilk draftı Claude’dan almak ciddi zaman kazandırıyor. Burada Claude’un asıl avantajı çıktıların tam düzenlenebilir olması. NotebookLM’de olmayan bu şeffaflık, akademisyen için kritik. Bir cümleyi değiştirmek, bir örneği çıkarmak, bir tanımı yeniden formüle etmek mümkün oluyor bu çıktıda.
İkinci adım — Claude ile konuşma notu üretimi. Onayladığım slaytları tekrar Claude’a veriyorum. Bu sefer her slayt için yaklaşık 30-40 saniyelik konuşma notu istiyorum. Dili doğal, konuşma diline yakın, akademik ama sıkıcı olmayan bir içerik istiyorum. Claude bunu düzenlenebilir metin olarak veriyor. Yine slayt slayt gözden geçiriyorum: “Ben bu cümleyi böyle söylemem”, “bu örnek yerine şunu koyalım”, “bu geçiş çok kuru, biraz yumuşat” gibi düzeltmeler yapıyorum. Bunu yapmadan video çıkarmak büyük hata olur. Onaylanan konuşma notlarını Claude Powerpoint sunumunun konuşma notları bölümüne ekleyebiliyor kolayca. Artık elimde hem slaytları hem de her slayta eşlik edecek konuşma notunu barındıran bir PPT dosyası var.
Üçüncü adım — Google Vids’te seslendirme ve video oluşturma: PPT dosyasını Google Vids’e yüklüyorum. Vids, slaytların içindeki konuşma notlarını otomatik olarak okuyup hangi sesle seslendireceğimi seçmemi istiyor. Türkçe ses seçeneklerinden dersin tonuna uygun olanı seçiyorum; birçok alternatif var burada. Vids slayt-ses senkronunu kendisi yapıyor. Çıkan videoyu baştan sona izliyorum; gerekirse yanlış okunan bir terim varsa geri dönüp o kısmı düzeltiyorum. Doğrulamadan sonra video hazır hale geliyor. Videoleru istediğiniz dilde hazırlayabiliyorsunuz. Bu yazının videosunu da hızlıca yaptım. Buradan izleyebilirsiniz
