Çocukken, babamla sık sık birlikte yazmak istediğimiz bir hikaye hakkında konuşurduk. Adı "Kimsenin Disneyland'e Gitmediği Gün"dü. Fikir şuydu: Bir gün hava o kadar mükemmel olur ki herkes Disneyland'in tıklım tıklım dolacağını varsayar ve bu yüzden herkes evde kalmaya karar verir. Ama babam, aynı şeyi düşünmesine rağmen, o sabah ne kadar hayal kırıklığına uğradığımı görür ve yine de riski göze almaya karar verir. Yola çıkarız ve oraya vardığımızda park tamamen boştur. Ortaya çıkacak kadar cesur olan başka kimse yoktur. Her şeyin tadını çıkarırız—lunapark trenleri, gösteriler, yemekler—hepimiz kendimize aitmiş gibi.
Bu hikayeyi yazma fikrini çok seviyordum. Ama sık sık olduğu gibi, hayat araya girdi. Bunu yapmak için çok meşguldük, zaman akıp geçti, büyüdüm ve ikimiz de bunu unuttuk.
Otuz yıl sonra, ailemin evinde kendi çocuklarımla (sekiz, beş ve iki yaşlarında) akşam yemeğindeydim. Nedense, bu fikir kafama tekrar geldi. En büyük kızıma bundan bahsettim ve o tüm hikayeyi duymak istedi. Böylece ChatGPT'ye döndük, ona kabataslak bir taslak verdik ve hikayeyi Dr. Seuss tarzında (en sevdiklerimizden biri) yazmasını istedik. Saniyeler içinde elimizdeydi. Onu yüksek sesle okudu ve güldük.
Elbette, yapay zekanın ürettiği şey kusursuz değildi. Bazı satırlar pek anlamlı değildi ve birkaç Amerikanizm araya girmişti—"spor ayakkabı" ve "tarçınlı rulo" gibi. Ama o gece kanepede, istemleri ayarlayarak, hikayeyi iyileştirerek, daha fazla sahne ekleyerek ve bu tuhaf yeni yaratıcı ortakla, onlarca yıldır parmaklarımın arasından kayıp giden bir şeyi yapmak için harika vakit geçirdik.
Son 15 yıldır yapay zekanın işi ve toplumu nasıl etkilediğini inceliyorum. Ama üç küçük çocuğa baba olmak bu değişiklikleri çok daha kişisel hissettirdi: onların geleceğinin benim geçmişimden çok farklı görüneceği açık.
Eşim için bu farkındalık birkaç hafta önce Suffolk'taki ailesinin evine yaptığımız bir araba yolculuğunda gerçekten su yüzüne çıktı. Üç çocuğun A12'de ağır ağır ilerleyen bir arabada sıkışıp kalması kaos için birebirdir. Bu yüzden herkesin gerçekten keyif aldığı nadir bir podcast bulduğumuzda çok heyecanlandık: Tarih Sıkıcı Değildir, iki çocuğun anlattığı, her türlü konuda 15 dakikalık sohbetlerden oluşan bir dizi.
Dinlerken, bu zeki çocukların kim olabileceğini tahmin etmeye başladık. Nereliydiler? Nasıl seçilmişlerdi? Bunu okulla nasıl dengeliyorlardı? Sonunda onları internette araştırdım. Yaptığımız her tahmin yanlıştı. Çocuklar aslında yoktu. Podcast'in tamamı yapay zeka tarafından yapılmış gibi görünüyordu. Hiçbirimiz fark etmemiştik.
Sevdiğimiz insanların hiç de gerçek olmadığını öğrenmek tuhaf bir andı. Yapay zekanın bu kadar yüksek kaliteli eğitim içeriği üretebilmesi de etkileyiciydi. Ama podcast ve belgesel yapan eşim için bu rahatsız ediciydi de: işte burada, onun ve yetenekli bir ekibin günlerce uğraşarak üreteceği bir şey, artık hiçbir insan dahil olmadan yapılıyordu.
Yapay zeka üzerine çalışmalarım beni yönetim kurulu odalarına, konferans salonlarına, sınıflara ve hükümet binalarına götürdü. Ama nereye gidersem gideyim, her şeyden çok şu soru gündeme geliyor: çocuklarım ne yapmalı?
Şu anda hepimiz biraz kaybolmuş durumdayız. Öğretmenler eski yöntemlerinin artık işe yaramadığından endişeleniyor. Ebeveynler, çocuklarının sorunları çözmek ve soruları yanıtlamak için yapay zeka kullandığını izleyerek, gerçekte ne bildiklerini merak ediyor. İşverenler, ders çalışması, sınavlar ve değerlendirmelerle kazanılan geleneksel akademik başarıların, gençlerin neler yapabileceği hakkında bize hâlâ yararlı bir şey söyleyip söylemediğinden şüphe duyuyor.
Ancak birçok kişinin içgüdüsel olarak yapmak istediği gibi bu yeni teknolojilere duvar örerek tepki vermek—yasaklamak, azarlamak, cezalandırmak—kesinlikle doğru cevap olamaz. Her şeyden önce, bu bir sonraki neslin içinde yaşayacağı dünya: onları bizim büyüdüğümüz dünyaya hazırlarsak, asıl yaşayacakları dünyaya değil, onlara kötülük etmiş oluruz. Örneğin, öğrencilerin işlerine yardımcı olması için yapay zeka kullanmalarını kaç kez hile yapmakla suçladıklarını duydunuz? Ama onları eğitme şeklimizi yeniden düşünmeyerek onlara ne zaman hile yapmış oluyoruz? Yapay zeka eğitimi gençler için "fazla kolaylaştırıyorsa", öğrenmelerini daha zorlu hale getirme, onları daha ileriye taşıma ve yeteneklerini zorlama sorumluluğu ne zaman bize, yetişkinlere geçiyor?
Daha da önemlisi, yapay zekaya yönelik bu küçümseyici tutum aynı zamanda hayal gücünden yoksundur. Bir sonraki nesil için yapay zekanın yaratabileceği muhteşem olasılıkları görmemizi engelliyor. Elbette riskler var. Ama aynı zamanda, bu teknolojiyi akıllıca kullanırsak, bir sonraki nesil şimdi hangi zor fikirleri kavrayabilir—bizim onların yaşındayken kavrayamadığımız fikirleri? Hangi zor sorunları çözebilirler—bir zamanlar yıllarca eğitim ve deneyim gerektiren, hatta hiç çözülemeyen sorunları?
Geleceğe hazır becerileri unutun
Yapay zekayla ilgili zorluğun büyük bir kısmı, çalışma dünyasındaki teknolojik aksaklıklara verdiğimiz geleneksel tepkimizin—insanları "geleceğe hazırlama" fikrinin—artık işe yaramamasıdır. 2013'te, dönemin başbakanı David Cameron, İngiltere'nin dünyada tüm ilk ve ortaokul öğrencilerinin kodlama öğreneceği ilk yer olacağını duyurdu. Bu, eğitim bakanı Michael Gove'a göre, "her çocuğu 21. yüzyılda başarılı olmak için ihtiyaç duydukları bilgisayar becerileriyle donatacaktı."
Fikir cesur ve zekice görünüyordu: sonraki yıllarda, örneğimizi izlemeyen gelişmiş bir ülke bulmak zordu.
Bugüne hızlıca ilerleyelim. ChatGPT ve Claude gibi en yeni yapay zeka sistemlerinin en iyi olduğu şey nedir? Kod yazmak. Ocak 2026'da Anthropic, yapay zeka destekli kodlama asistanları Claude Code'un kodunun %90'ının yapay zeka tarafından yazıldığını bildirdi. Çocukları teknolojik aksaklıklardan tüm yaşamları boyunca koruması beklenen beceriler, daha okulu bitirmeden büyük ölçüde gereksiz hale gelmişti.
Yapay zekayı eleştirel kullanmalıyız, körü körüne değil, temel becerilerimizi keskin tutarak yapay zekanın ne zaman bir dahi—ya da bir aptal—olduğunu anlayabilelim.
Politikacılar ve politika yapıcılar için kodlama olayını talihsiz bir aksaklık olarak görmezden gelmek cazip gelebilir. Ama bu bir hatadır. Yanılmalarının nedeni, "geleceğe hazır" beceriler fikrine inanmış olmalarıydı—yapay zekanın bir süre daha yapamayacağı değerli bir beceri setinin var olduğu ve gelecek hakkında yeterince derin düşünürsek bunları doğru bir şekilde tanımlayabileceğimiz düşüncesi.
Gerçek şu ki, önümüzdeki şey hakkında yalnızca iki şey biliyoruz. Biri, bugünkünden çok daha yetenekli teknolojilerle dolu olacağı. Diğeri ise, çok az başka şey bildiğimiz. Ancak bu belirsizliği çözmeye çalışmak yerine, onu kabul etmeli ve bunun yerine farklı bir soru sormalıyız: hakkında şaşırtıcı derecede az şey bildiğimiz bir gelecekte gelişmek için bir sonraki nesli nasıl hazırlarız?
Temellere geri dönün
İlk adım temellere geri dönmek. 2009'dan bu yana, OECD'nin uluslararası öğrenci değerlendirme programına (Pisa) göre dünya genelinde gençler arasında okuryazarlık ve aritmetik becerileri düşüyor; yetişkinler için de aynı durum geçerli. Tek başına bu endişe verici. Ancak gelecekle ilgili karşı karşıya olduğumuz belirsizlik göz önüne alındığında, bu eğilimler bir felakettir.
Neden böyle bir felaket? Her şeyden önce, gelecekte hangi daha ileri becerilerin en değerli olacağını kesin olarak söylemek zor olsa da—yaratıcılık, muhakeme, başka bir şey—bunlar bir şekilde bu temel becerilere dayanacaktır. Bunlar diğer her şeyin temelidir.
Dahası, yapay zeka sistemleri kusursuz olmaktan uzaktır. Genellikle basit sorunlarda hata yaparlar; halüsinasyon görürler, tamamen uydurma olan kendinden emin ve makul yanıtlar sağlarlar. Bilgisayar bilimcisi Geoffrey Hinton'ın dediği gibi, "aptal dahilerdir". Bu, yapay zekayı eleştirel kullanmamız gerektiği anlamına gelir, körü körüne değil, temel becerilerimizi keskin tutarak yapay zekanın ne zaman bir dahi—ya da bir aptal—olduğunu anlayabilelim.
Bu iki nedeni de göz önünde bulundurarak, yapay zeka onlardan daha iyi yapıyor gibi görünse de, ki giderek daha iyi yapıyor, okuma, yazma ve matematik öğretmeye çok çaba harcamalıyız. Temellere geri dönmek, bir ekonomistin "pişmanlık yaratmayan" strateji diyeceği şeydir—gelecek nasıl gelişirse gelişsin, bu temel becerileri geliştirmekten asla pişmanlık duymayacağız.
Yapay zekayı, beş yaşındaki çocuğumun ışıkları kapatır kapatmaz büyük sorular sorarak uykuyu geciktirme alışkanlığına yanıt vermek için kullandım.
Ve yaratıcı olmaya çalışmalıyız. Sekiz yaşındaki kızım çarpım tablosunu eski usul öğrenmekten sıkıldığında—uzun listeler, tekrarla ezberleme—ona ne bildiğini test eden çeşitli bilgisayar oyunları tasarlamasına yardımcı olması için ChatGPT'ye başvurdum. (Her sürümde tek boynuzlu atlar ve gökkuşakları vardı.)
Sonra beş yaşındaki oğlumun okuldan sonra standart fonik kitaplarını okumaktan yorulduğu zaman oldu—bir insanın kaldırabileceği Biff, Chip ve Kipper ancak bu kadar—bu yüzden bunun yerine, onun okuma seviyesine dikkatlice uyarlanmış ve en sevdiği konulara çok daha yakın özel hikayeler oluşturmak için yapay zeka kullandık. (Bu yazıyı yazarken, bu HMS Belfast, TNT patlayıcıları ve Bukayo Saka anlamına geliyordu.)
Yeni şeyler denemek önemlidir ve başkalarının bulduklarından çok şey öğrenebiliriz. Örneğin Guardian'ın editoryal inovasyon başkanı Chris Moran'ı ele alalım. Kızı okulda Drakula'yı okuyordu ama bu kapsamlı romanı gerçek dünyayla ilişkilendirmekte zorlanıyordu. Birlikte, yapay zekanın yardımıyla, hikayeyi etkileşimli bir 1890'lar Ordnance Survey Haritası'na yerleştiren ve yapay zekanın yardımıyla kilit sahneleri ve karakter yolculuklarını Avrupa genelinde haritalayan PlotLines adında bir uygulama geliştirdiler. (O zamandan beri bunu diğer birçok kitap için de yaptılar.)
Bunlar, eğitim boyunca yasaklamak yerine test etmemiz ve memnuniyetle karşılamamız gereken türden yeniliklerdir.
Her ikisini de öğretin, her ikisini de test edin
Karşı karşıya olduğumuz tüm belirsizliğe rağmen, gelecek hakkında bildiğimiz bir şey daha var: bugünkünden çok daha güçlü teknolojilerle dolu olacak. Bunu akılda tutarak, bir sonraki nesle bunları nasıl kullanacaklarını öğretmemiz gerekiyor. Bunu doğru yapmak, insanlara yapay zekayı nasıl kullanacaklarını öğretmek için ciddi miktarda zaman ayırmamızı gerektirecek.
Bülten tanıtımını atla
Ücretsiz bülten | Haftalık
Inside Saturday'ye kaydolun
Saturday dergisine perde arkasından bakmanın tek yolu. En iyi yazarlarımızdan içeriden haberlerin yanı sıra tüm okunması gereken makaleleri ve köşe yazılarını her hafta sonu gelen kutunuza almak için kaydolun.
E-postanızı girin Kaydolun
Bülten tanıtımından sonra
Ancak zorluk, bunu onlara önemli temel becerileri unutturmadan nasıl yapacağımızdır. Artan bir endişe, yapay zekanın bizi daha az zeki yaptığıdır. Yapay zeka özetleyebiliyorsa neden kitap okuyasınız? Yapay zeka hesaplamaları yapacaksa neden matematik ödevini bitiresiniz? Bence cevap Silikon Vadisi'nden değil, yarım yüzyıl önce unutulmuş bir İngiliz matematik profesörü olan Wilfred Halliday Cockcroft'tan geliyor.
1970'lerde, Birleşik Krallık okullarında matematik öğretiminin kalitesi dağılıyor gibiydi ve aritmetik seviyelerinin düşük olduğu bildiriliyordu. Matematik eğitimine uzun süredir ilgi duyan Cockcroft, hükümet tarafından bu konuyu araştırması için görevlendirildi. 1982'de Cockcroft Raporu yayınlandı. Devasa, ayrıntılıydı—ve şimdi büyük ölçüde unutuldu. Ama elektronik hesap makinesiyle nasıl başa çıktığı nedeniyle, eğitimin geleceğini düşünmek için en önemli belge olabilir.
'Başka her şeyi denedim, neden yapay zekaya bir şans vermiyorum diye düşündüm': ChatGPT ile yeniden bir araya gelen uzun süredir kayıp aile
Devamını oku
Cockcroft'un raporunu okumak ve o zamanki hesap makinesinin zorluklarının bugün yapay zekayla karşılaştığımız zorluklara ne kadar benzediğini görmek büyüleyici—"temel becerileri" zayıflatacağı korkusundan, birçok kişinin bu tuhaf yeni teknolojiyle yüzleşirken hissettiği yılgınlığa kadar ("Bazıları ... çok sayıda rakamın ondalık noktadan sonra görünmesiyle cesaretleri kırılmıştı"). Cockcroft gerçekçiydi: "1985'e kadar tüm adayların hesap makinesine erişimi olacağını" bekliyordu. Önerisi devrimciydi: matematik eğitimini iki bölüme ayırarak elden geçirmek istiyordu—bir bölüm öğrencilere hesap makinesinin nasıl kullanılacağını öğretiyor, diğer bölüm ise onsuz nasıl idare edeceklerini öğretiyordu. Kritik olarak, her iki beceri de test edilecekti. Bu fikir tuttu. Bugün, matematiği hem hesap makinesiyle hem de hesap makinesi olmadan öğrenmek küresel standarttır. İlk yaklaşım temel becerileri geliştirirken, ikincisi bunları daha zorlu problemlere uygular.
Şimdi yapay zekayla da aynı gerçekçi ve devrimci yaklaşımı benimsemeliyiz, bu kanıtlanmış ilkeyi kullanarak—ben buna "her ikisini de öğret, her ikisini de test et" diyorum. Tarihten İngiliz edebiyatına kadar her ders iki bölüme ayrılmalıdır: bir bölüm öğrencilere yapay zekanın nasıl kullanılacağını öğretir, diğeri ise onsuz nasıl başarılı olacaklarını. Her ikisi de sınavda sorulmalıdır. Bir öğretmen, bir öğrencinin kendi odasının mahremiyetinde yapay zeka kullanıp kullanmadığını izleyemez. Ancak hiçbir şey, bir sınava oturup kağıda bakmanın ve her iki bölüme de hazırlanmadığınızı fark ettiğinizde o soğuk teri hissetmenin yerini tutamaz.
Tüm ekranlar kötü değildir. Endişelerimden biri, sosyal medyanın çocukların yaşamları üzerindeki etkisine dair meşru bir endişenin, yapay zeka hakkında nasıl düşündüğümüze sızmasına izin vermemizdir. Bu, sosyal medyaya yönelik makul kısıtlamaları yapay zekaya yönelik refleksif yasaklara dönüştürebilir. Ama sosyal medya ve yapay zeka aynı şey değildir. Sosyal medya genellikle bizi insanlıktan çıkarır ve gerçek dünyadan uzaklaştırırken, yapay zeka—doğru kullanıldığında—yaşamlarımızı büyük ölçüde iyileştirebilir.
Bunu düşünmenin başka bir yolu daha var. Şu anda çocuklar için "Goldilocks" ekran süresi miktarı hakkında bir tartışma sürüyor—çok fazla değil, çok az değil, tam kararında. Ancak bu yanlış bir tartışmadır. Önemli olan ekranlarda ne kadar zaman harcandığı değil, ekranlarda gerçekte ne olduğu ve teknolojiyi ne yapmak için kullandığımızdır.
Bu ayrım yalnızca ne öğrettiğimiz için değil, aynı zamanda nasıl öğrettiğimiz için de önemlidir. Başka bir örnek düşünün: özel ders. Ortalama bir öğrencinin bire bir özel ders aldığında, geleneksel bir sınıftaki akranlarının neredeyse tamamından daha iyi performans göstereceği sıklıkla söylenir. Bunu Oxford'da matematik ve ekonomi öğreterek geçirdiğim yıllar boyunca ilk elden gördüm.
Sorun şu ki, insan öğretmenler herkese sağlanamayacak kadar pahalıdır. Ama artık yapay zeka nihayet yüksek kaliteli kişisel ders sunabiliyor. Materyalin öğretilme şeklini her öğrencinin benzersiz güçlü ve zayıf yönlerine göre uyarlayabilir, bir insan öğretmenle etkileşimleri taklit edebilir ancak çok daha düşük bir maliyetle.
Dürüst olmak gerekirse, yapay zeka, benim ve yıllar boyunca gözlemlediğim diğer birçok öğretmenin ulaşmakta zorlandığı bir düzeyde kişiselleştirilmiş eğitim sağlıyor. Çarpıcı olan şeylerden biri yapay zekanın genişliği. Beş yaşındaki çocuğumun ışıkları kapatır kapatmaz büyük sorular sorarak uykuyu geciktirme taktiğine yanıt vermek için kullandım. "Baba, ilk insan nereden geldi?" diye sorduğunda, yapay zeka evrim hakkında kısa bir hikaye oluşturdu. Ayrıca, yüksek lisans öğrencilerinin Ramsey büyüme modeli gibi ekonomideki zor matematik problemlerini çözmelerine yardımcı olmak için adım adım talimatlar oluşturmak için de kullandım.
"Sanırım hiç kimse benim düşüncelerime ve sorularıma bu kadar saf bir dikkat göstermedi," dedi bir öğrencinin Nisan 2025'te The New Yorker'da bildirildiğine göre. "İnsanlarla etkileşimlerimi yeniden düşünmemi sağladı." Yapay zeka asla yorulmaz veya dikkati dağılmaz. Ofis saatleri veya sınırlı sınıf süresi yoktur. Her zaman bir soru daha yanıtlayacak ve anlamadığınız bir problem için her zaman başka bir açıklama sağlayacaktır.
Sorunlara odaklanın, işe değil. Önermiyorum...Öğrencilerin son ABD mezuniyet törenlerinde teknoloji liderlerini yuhalaması şaşırtıcı değil. Son 15 yılda konuştuğum en dirençli gruplar genç profesyonellerdi. Avukat, doktor veya seçtikleri her neyse olmak için çok fazla zaman ve para harcadılar ve bitirmek üzereyken, hazırlandıkları dünyanın artık var olmadığı söylendiğinde anlaşılır bir şekilde kızgınlar.
Kariyerlerine başlarken onlara vermek isteyeceğim o kadar çok tavsiye var ki, ama en önemlilerinden biri şu: bir mesleği, işin kendisi değil de sorun ilginizi çektiği için seçin. Açıkçası, tıbba House'taki doktorları sevdiğiniz için, hukuka Suits yüzünden veya pazarlamaya Mad Men yüzünden girerseniz, hayal kırıklığına uğrarsınız. Bu işler kökten değişmek üzere.
Ama sorunların kendileri—sağlık sonuçlarını iyileştirmek, hukuki tavsiye sunmak, ürün satmak—ortadan kalkmıyor. Değişecek olan, bunları nasıl çözdüğümüz ve bunu yapmak için ihtiyaç duyduğumuz becerilerdir.
Bunu üretken yapay zekadan çok önce görebilirdiniz. 2017'de Stanford Üniversitesi'nden bir ekip, bir fotoğraftan bir benin kanserli olup olmadığını, en iyi dermatologlar kadar doğru bir şekilde söyleyebilen bir sistem geliştirdiklerini duyurdu. Yapay zeka destekli teşhiste çığır açan bir andı. Ama en çok göze çarpan, bu duyuruyu yapan Nature makalesindeki son yazarın Sebastian Thrun olmasıydı—bir doktor değil, dünyanın ilk sürücüsüz arabasını yaratan önde gelen bir bilgisayar bilimciydi. Neredeyse hiç tıbbi bilgisi olmayan biriydi, ancak becerileri en iyi doktorlarla boy ölçüşebilecek bir sistem kurmasına izin verdi.
Yapay zekaya ve bilime doğru koşun
Bugün kariyerime en baştan başlıyor olsaydım, hiç tereddüt etmeden yapay zekaya ve bilime doğru koşardım—otomasyondan güvende oldukları için değil, önümüzdeki yıllarda en heyecan verici gelişmeler orada olacağı için. 20. yüzyılda en iyi fikirlerimiz parlak insan zihinlerinden geldi. 21. yüzyılda, bunun yerine yetenekli yapay zekalardan geleceğini bekliyorum.
Bunun bir örneğini 2024'ün sonlarında, DeepMind'ın AlphaFold2'sinin yaratıcılarının, hastalıkları ve nasıl tedavi edileceklerini anlamanın anahtarı olan biyolojinin en büyük çözülmemiş sorunlarından biri olan "protein katlanma problemini" çözdükleri için Nobel Kimya Ödülü'nü kazandıklarında gördük. Şu anda sırada, etkileyici bir hızla yeni keşiflerin yapıldığı sınır matematiği var.
Hayal gücü, hayal gücü, hayal gücü
Yapay zekayla ne kadar çok çalışırsam, kullanımının önündeki ana sınırın hayal gücümüz olduğunu o kadar çok görüyorum. Teknolojiyi bugün geliştirmeyi bıraksak bile, şimdiye kadar düşündüğümüzden çok daha fazla kullanım yolu olurdu.
Bu hayal gücü işinin bir kısmı bize kalmış. Ama sekiz yaşındaki kızımla o hikayeyi uydurduğumuz o gece bana, bunun bir kısmının da bir sonraki nesle ait olduğunu hatırlattı. Şair Louise Glück'ün yazdığı gibi, "Dünyaya bir kez çocuklukta bakarız, gerisi hafızadır." Bunu akılda tutarak, bu inanılmaz teknolojilerle neler yapabileceğimiz konusunda akıllıca ve özgürce düşünmemize yardımcı olmaları için bir sonraki nesle—macera duyguları, açık fikirlilikleri ve sinizm eksiklikleriyle—ihtiyacımız var.
Çocuklarım Ne Yapmalı? Daniel Susskind tarafından yazılmıştır, Penguin tarafından £20 karşılığında yayınlanmıştır. Guardian'ı desteklemek için kopyanızı guardianbookshop.com adresinden sipariş edin. Teslimat ücretleri uygulanabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
İşte bir baba ve yapay zeka araştırmacısının bakış açısına dayanan, doğal ve ebeveyn dostu bir tonda yazılmış SSS listesi
Genel Başlangıç Soruları
1 Çocuğum ödev için ChatGPT kullanıyor. Bu hile yapmak mı?
Nasıl kullandığına bağlı. Düşünmeden bir cevabı kopyalayıp yapıştırırsa, evet bu hiledir. Ama onu
