Aydın Tiryaki (2026)
Üniversite eğitimi, özellikle de mühendislik formasyonu, her zaman dönemin en ileri hesaplama araçlarıyla imtihan edilmiştir. Bu süreç sadece aletlerin değişimi değil, bilginin ölçülmesi ve denetlenmesi konusundaki yaklaşımın da 60 yıllık evrimidir.
60 Yıl Önce: Sürgülü Cetvelin (Slide Rule) Sessiz Gücü
Sürgülü cetvel, 17. yüzyıldan 1970’lerin ortasına kadar yaklaşık 350 yıl boyunca mühendisliğin temel direği oldu. Hocalarımızın anlattığı o “altın çağda”, bu mekanik araçlar Apollo görevlerinden devasa baraj projelerine kadar her yerde kullanıldı. Sürgülü cetvelin en büyük öğretisi, kullanıcıya kazandırdığı “sayısal hissiyattı”. Hassasiyeti genellikle 3 anlamlı basamakla sınırlı olduğu ve ondalık basamağın yerini (virgülün nerede olacağını) kullanıcıya bıraktığı için, bir mühendisin sonucun mertebesini zihinden kestirebilmesi şarttı. Bu, hata payını minimize eden müthiş bir sezgisel beceri geliştiriyordu.
50 Yıl Önce: Bilimsel Hesap Makineleri ve “Dijital” Geçiş
1970’lerin başında HP-35 gibi cihazların piyasaya sürülmesiyle, sürgülü cetveller yerini hızlı bir şekilde elektronik hesap makinelerine bıraktı. Benim öğrencilik yıllarımın başı, bu iki dünyanın çarpıştığı bir geçiş dönemiydi. Bazı hocalar bu makineleri “haksız rekabet” olarak görüp yasaklarken, bazıları yöntem bilgisini ölçmek adına serbest bırakıyordu. Artık logaritma cetvellerine ihtiyaç kalmamış, 10-12 haneli kesin sonuçlar bir tuşla elde edilir hale gelmişti.
40-45 Yıl Önce: Programlanabilir Makineler ve Asistanlık Yılları
Asistanlık yaptığım yıllarda teknoloji bir adım daha ileri giderek “Programlanabilir” (Programmable) bir hal aldı. Artık sadece Texas Instruments’ın efsanevi TI-59 modeli değil, HP-41C‘nin gelişmiş fonksiyonları ve Casio‘nun (fx-602P gibi) ilk kullanıcı dostu programlanabilir modelleri sınav salonlarını dolduruyordu.
Bu durum, üniversitelerde ilk büyük “denetim” krizini yarattı. Cihazların sahip olduğu sabit bellekler (constant memory), içine formül ve çözüm algoritmaları gizlenmesine olanak tanıyordu. Sınav sırasında sınıfları dolaşır, bilmediğimiz bir modelle karşılaştığımızda genç asistan arkadaşlarımızdan yardım alarak o makinelerin belleklerini nasıl “reset”leyeceğimizi bulmaya çalışırdık. Kendi öğrenciliğimde ise belleği silinmiş bir TI-59 ile sınava girip, o kısıtlı sürede makine koduyla (machine code) anlık algoritmalar geliştirirdim. İterasyon gerektiren hesapları makineye yaptırmak için harcadığım zaman tam bir optimizasyon kumarıydı; eğer doğru kodladıysam büyük hız kazandırır, hata yaptıysam zaman kaybettirirdi.
Yapay Zeka: Yeni Bir Paradigma Eşiği
Bugün yaşanan yapay zeka krizi, 40 yıl önceki programlanabilir makinelerin yarattığı krizin bir benzeridir; ancak çok daha geniş bir ölçekte. Artık bellekleri fiziksel olarak silmek mümkün değil. Geçmişteki “açık kitap/açık not” sınavlarının mantığı, bugün yapay zeka için de geçerli olmak zorundadır. Nasıl ki kitap önünde olduğu halde konuyu bilmeyen öğrenci hangi sayfayı açacağını bilemiyorsa, yapay zekayı doğru yönlendiremeyen (prompt edemeyen) öğrenci de nitelikli bir mühendislik çözümü üretemeyecektir.
Teknolojiyi reddetmek yerine, onu bir “çözüm kaldıracı” olarak kullanmayı özendirmeli ve öğrencinin bu süreçten ne öğrendiğini ölçecek yeni yöntemler geliştirmeliyiz. Üniversiteler “denetleyen” değil, teknolojiyi “rehberlik ederek doğrulayan” kurumlar haline gelmelidir.
Kaynakça ve İlgili Okuma
- Tiryaki, A. (2026). Yükseköğretimde Paradigma Değişimi: Şeffaflık, Doğrulama ve Bütüncül Analiz Modeli. https://aydintiryaki.org/2026/02/07/yuksekogretimde-paradigma-degisimi-seffaflik-dogrulama-ve-butuncul-analiz-modeli/
Aydın Tiryaki 