Etik, Akademik Dürüstlük, Sınırlar ve Uçtan Uca İş Akışı

Kazanimlar:

• Matematikte yapay zeka kullanımının etik ilkelerini (öğrenmenin hizmetinde olma, şeffaflık, insan sorumluluğu, adalet, gizlilik) kavrayıp uygulayabilme
• Sınav soruları, öğrenci verisi ve yayımlanmamış araştırma gibi hassas içerikte gizlilik risklerini değerlendirip uygun önlemleri alabilme
• Modülün tüm parçalarını (üretim + doğrulama) tek bir uçtan uca iş akışında birleştirip her üretim adımını bir doğrulama adımıyla ve nihai insan onayıyla tamamlayabilme

Bu son ünitede iki şeyi birleştiriyoruz: bir yandan matematikte yapay zeka kullanımının etik, akademik dürüstlük ve gizlilik boyutlarını; öte yandan modül boyunca öğrendiklerimizi tek bir uçtan uca iş akışında (end-to-end workflow) bir araya getirmeyi. Matematikte YZ güçlü bir araçtır, ama gücü kadar sorumluluğu da vardır: kime, ne için, nasıl kullandığınız etik sonuçlar doğurur. Bir öğrencinin ödevini YZ'ye yaptırması ile bir öğretmenin ders materyalini YZ ile hızlandırması çok farklı şeylerdir. Bu ünite, teknik beceriyi sorumlu kullanımla tamamlar.

Birkaç tanım. Akademik dürüstlük (academic integrity), bir çalışmanın gerçekten kime ait olduğunu dürüstçe göstermek ve öğrenmeyi kısa yoldan atlatmamaktır. İntihal (plagiarism), başkasının (ya da bir aracın) ürününü kendi özgün ürünüymüş gibi sunmaktır. Şeffaflık (transparency), YZ'nin nerede kullanıldığını açıkça belirtmektir. Bu kavramlar, YZ çağında matematik eğitiminin merkezine oturmuştur.

Etik kullanımın temel ilkeleri

1. Öğrenmenin yerine değil, hizmetine. YZ, bir öğrencinin kavramı öğrenmesini destekleyebilir (açıklama, alternatif anlatım), ama onun yerine düşünmesini sağlamamalıdır. Ödevi YZ'ye yaptırmak öğrenmeyi baltalar.
2. Şeffaflık. YZ'nin kullanıldığı yeri belirtin — bir makalede, ders materyalinde ya da raporda. Gizlemek dürüstlüğe aykırıdır.
3. Sorumluluk insana ait. YZ çıktısını yayımlayan, öğreten ya da teslim eden kişi, doğruluğundan sorumludur. "YZ öyle dedi" bir mazeret değildir.
4. Adalet. Değerlendirmede YZ kullanımı, tüm öğrenciler için eşit ve açık kurallara bağlanmalıdır.
5. Gizlilik. Sınav soruları, öğrenci verileri veya yayımlanmamış araştırma gibi hassas bilgileri, gizliliği garanti edilmeyen YZ araçlarına girmeyin.

Gizlilik: matematik bağlamında ne demek?

Matematik "gizli veri içermez" gibi görünse de, bağlam önemlidir. Yayımlanmamış bir araştırma sonucu, bir kurumun sınav soru bankası, öğrencilerin kişisel performans verileri, ya da bir şirketin tescilli bir algoritması — bunların hepsi hassastır. Bir YZ aracına girdiğiniz her şey, o aracın sağlayıcısı tarafından işlenebilir ve bazı durumlarda modelin eğitiminde kullanılabilir. Bu yüzden hassas içerikte ya yerel/kurumsal olarak güvence altına alınmış araçlar kullanın ya da içeriği anonimleştirin.

Veri türü

Risk

Önlem

Yayımlanmış teorem/problem

Düşük

Serbestçe kullanılabilir

Aktif sınav soruları

Yüksek

Girmeyin veya güvenli araç

Öğrenci kişisel/performans verisi

Yüksek

Anonimleştir/girme

Yayımlanmamış araştırma

Yüksek

Güvenli/yerel araç

Ders anlatımı taslağı

Düşük-orta

Genelde uygun

Dikkat: Bir sınav sorusunu doğrulamak için YZ'ye girmeden önce, o sorunun gizli kalması gerekip gerekmediğini düşünün. Aktif bir sınavın soruları, gizliliği garanti edilmeyen bir YZ aracına girildiğinde teorik olarak ifşa olabilir. Kritik sınavlarda ya soruları değiştirin ya da yalnızca kurumsal onaylı, veri gizliliği güvenceli araçlar kullanın.

Uçtan uca iş akışı: bir örnek görev

Diyelim ki bir hafta içinde bir konu için hem ders materyali hem sınav hazırlamanız gerekiyor. Modülün tüm parçalarını birleştiren akış şöyle olabilir:

1. Planlama. Konuyu, seviyeyi ve hedefleri netleştirin (Ünite 7).

2. Materyal taslağı. YZ'ye seviyeye uygun konu anlatımı + çözümlü örnekler ürettirin (Ünite 7).

3. Örnek doğrulama. Her çözümlü örneği SymPy ile kontrol edin (Ünite 4).

4. Görselleştirme. Anlatımı destekleyecek grafikleri Matplotlib koduyla üretip render edin ve matematikle karşılaştırın (Ünite 6).

5. Notasyon. Formülleri LaTeX ile temiz dizin, render edip doğrulayın (Ünite 10).

6. Soru üretimi. Sınav için çoktan seçmeli sorular + çeldiriciler ürettirin (Ünite 8).

7. Toplu doğrulama. Tüm soruları SymPy ile toplu çözdürüp cevap anahtarını denetleyin (Ünite 8, 9).

8. Etik ve şeffaflık kontrolü. Gizlilik uygun mu? Materyalde YZ kullanımını gerektiğinde belirttiniz mi? Nihai sorumluluk sizde (bu ünite).

9. İnsan onayı. Her şeyi son kez gözden geçirip onaylayın. Doğrulanmamış hiçbir parça yayına/sınava girmez.

İpucu: Uçtan uca bir iş akışında en verimli strateji, YZ'yi "hız katmanı", deterministik araçları (SymPy, render) "doğruluk katmanı" ve kendinizi "yargı ve sorumluluk katmanı" olarak konumlandırmaktır. Her üretim adımından sonra bir doğrulama adımı gelmeli; doğrulanmamış çıktı bir sonraki adıma taşınmamalıdır.

Üç mini vaka

Vaka 1 — Şeffaflık güven kazandırdı. Bir akademisyen, bir ders kitabı bölümünün ilk taslağında YZ kullandı, sonra her matematiksel iddiayı doğruladı ve önsözde "taslak üretiminde YZ desteği alındığını, tüm içeriğin yazar tarafından doğrulandığını" belirtti. Bu şeffaflık, meslektaşlarının güvenini artırdı ve dürüstlük standardını korudu.

Vaka 2 — Öğrenmeyi baltalayan kullanım. Bir öğrenci, tüm ödev setini YZ'ye çözdürüp teslim etti. Sınavda aynı konularda başarısız oldu, çünkü kavramları hiç öğrenmemişti. Öğretmen, YZ'yi "çözümü kontrol ettirmek ve alternatif açıklama almak" için kullanmayı, ama problemleri önce kendi çözmeyi önerdi. YZ öğrenmenin hizmetinde olmalı, yerine değil.

Vaka 3 — Gizlilik ihlali riski. Bir öğretmen, henüz uygulanmamış bir merkezi sınavın sorularını doğrulatmak için genel bir YZ aracına girmeyi düşündü, sonra vazgeçti; bunun yerine soruları kendisi ve bir meslektaşıyla SymPy'de çözdü. Aktif sınav sorularını dış bir araca girmek ciddi bir gizlilik riskiydi; yerel doğrulama güvenli yolu sağladı.

Dört kopyalanabilir şablon

1) Öğrenmeyi destekleyen kullanım (öğrenci için):

Bu problemi ÖNCE ben çözdüm, çözümüm ekte. Sen bana çözümü VERME;sadece nerede yanlış yaptığımı ve hangi kavramı yanlış anladığımıgöster ki düzeltebileyim. Çözümüm: [buraya]

2) Şeffaflık notu üretme:

Bir [ders materyali/rapor] hazırladım ve taslak aşamasında YZkullandım, tüm matematiği kendim doğruladım. Bunu dürüstçebelirten kısa, profesyonel bir şeffaflık notu yaz.

3) Gizlilik ön kontrolü:

Şu içeriği bir YZ aracına girmeden önce gizlilik açısındandeğerlendirmek istiyorum: [içerik türü]. Bu tür içerik hassassayılır mı, hangi riskler var, hangi önlemleri (anonimleştirme,yerel araç) almalıyım? Kısa ve net söyle.

4) Uçtan uca doğrulama kontrol planı:

[Konu] için ders materyali + sınav hazırlıyorum. Üretimin heradımında hangi doğrulamayı yapmam gerektiğini bir kontrol planıolarak listele: örnek doğrulama, grafik kontrolü, notasyon,cevap anahtarı, gizlilik, insan onayı.

Zayıf prompt / Güçlü prompt

Zayıf: "Şu ödev sorularını çöz, teslim edeceğim." (öğrenci)

Sonuç: Öğrenme atlanır, akademik dürüstlük ihlal edilir, öğrenci kavramı öğrenemez. Etik ve pedagojik olarak sakıncalı.

Güçlü: "Şu ödev sorusunu çözmeye çalıştım ama takıldım; çözümüm ekte. Cevabı doğrudan verme; hangi adımda ve neden yanlış yaptığımı ipucuyla göster, doğru kavramı hatırlat, sonra ben yeniden deneyeyim."

Sonuç: YZ öğrenmenin hizmetinde kullanılır; öğrenci düşünmeye devam eder, dürüstlük korunur.

Sık yapılan hatalar

• Öğrenmeyi atlamak için kullanmak. Ödevi YZ'ye yaptırmak kısa vadede kolay, uzun vadede öğrenmeyi yok eder.
• Şeffaf olmamak. YZ kullanımını gizlemek akademik dürüstlüğe aykırıdır; gerektiğinde belirtin.
• Sorumluluğu YZ'ye yıkmak. "YZ öyle dedi" bir mazeret değildir; yayımlayan/öğreten sorumludur.
• Gizli içeriği dış araca girmek. Aktif sınav, öğrenci verisi, yayımlanmamış araştırma hassastır.
• Doğrulamayı iş akışının sonuna bırakmak. Her üretim adımından sonra doğrulama gelmeli; hatalar birikmemeli.

Özetle

Matematikte YZ kullanımı teknik beceri kadar etik sorumluluk da gerektirir: öğrenmenin hizmetinde olmalı (yerine değil), şeffaf olmalı, nihai sorumluluk insanda kalmalı, adil kurallara bağlanmalı ve gizliliği gözetmeli. Uçtan uca bir iş akışında YZ hız katmanı, SymPy ve render araçları doğruluk katmanı, insan ise yargı ve sorumluluk katmanıdır. Her üretim adımını bir doğrulama adımı izlemeli; doğrulanmamış hiçbir çıktı yayına, derse veya sınava girmemelidir. Bu modülün özü budur: YZ ile hızlanın, ama her adımı doğrulayın ve sorumluluğu üstlenin.

Uygulama görevi

Küçük ölçekli bir uçtan uca görev tasarlayın: bir konu için kısa bir anlatım + 1 grafik + 3 çoktan seçmeli soru. Modülün akışını uygulayın: (1) planla, (2) YZ ile taslakla, (3) örnekleri SymPy ile doğrula, (4) grafiği render edip kontrol et, (5) notasyonu LaTeX ile temizle ve render et, (6) soruları SymPy ile toplu doğrula, (7) gizlilik ve şeffaflık kontrolü yap, (8) son insan onayını ver. Her adımda hangi doğrulamayı yaptığınızı ve ne bulduğunuzu kaydedin. Sürecin sonunda YZ'nin nerede zaman kazandırdığını ve nerede sizin yargınızın vazgeçilmez olduğunu değerlendirin.

Kontrol listesi

• [ ] YZ'yi öğrenmenin hizmetinde (yerine değil) kullandım.
• [ ] YZ kullanımını gerektiği yerde şeffafça belirttim.
• [ ] Nihai doğruluk sorumluluğunu kendim üstlendim.
• [ ] Gizli/hassas içeriği güvenli olmayan araçlara girmedim.
• [ ] Her üretim adımını bir doğrulama adımıyla izledim.
• [ ] Doğrulanmamış hiçbir çıktıyı yayına/derse/sınava taşımadım.

Modul Sinavi

1. Matematikte yapay zeka için en doğru konumlandırma aşağıdakilerden hangisidir?

• A) Yapay zeka bir strateji, taslak ve düzenleme aracıdır; kesin hesabı ve sonucu deterministik araçlarla doğrulamak insana aittir ✔
• B) Yapay zeka bir hesap makinesi gibidir ve verdiği her sayısal sonuç kesindir
• C) Yapay zeka özgüvenle sunduğu sonuçlarda asla yanılmaz, bu yüzden doğrulama gereksizdir
• D) Yapay zeka yalnızca metin yazmakta işe yarar, matematiksel hiçbir görevle ilgisi yoktur

Aciklama: Büyük dil modeli, metni istatistiksel olarak üreten bir araçtır; bir hesap makinesi ya da ispat denetçisi değildir. Çoğu zaman doğru matematik üretir ama garanti vermez; bu yüzden her çıktı deterministik araçlarla (SymPy, hesap makinesi, elle sağlama) doğrulanmalı ve sorumluluk insanda kalmalıdır.

2. Bir öğrenci yapay zekaya bir integral çözdürüyor ve sonucu almak istiyor. Sonucu doğrulamanın en güvenilir yolu nedir?

• A) Sonucun türevini alıp orijinal fonksiyona geri dönüp dönmediğini (SymPy veya elle) kontrol etmek ✔
• B) Yapay zekaya 'bu doğru mu?' diye sormak
• C) Sonuç akıcı ve özgüvenli sunulduğu için olduğu gibi kabul etmek
• D) Başka bir soruya geçip sonucu hiç kontrol etmemek

Aciklama: Türev-integral tersliği matematiğin yerleşik bir sağlama aracıdır: bulunan sonucun türevini alıp orijinal fonksiyona dönüp dönmediğini kontrol etmek, integralin doğruluğunu bağımsız olarak teyit eder. SymPy ile de aynı çapraz kontrol yapılabilir.

3. Yapay zeka ile problem çözmede 'doğru sonuç, sağlam yol değildir' ilkesi ne anlama gelir?

• A) Doğru sonuç her zaman yolun da doğru olduğunu kanıtlar
• B) Yol önemsizdir, yalnızca sonuç puanlanmalıdır
• C) Yanlış ara adımlar tesadüfen doğru sonuca götürebilir; bu yüzden hem sonuç hem her ara adım denetlenmelidir ✔
• D) Sağlam yol bulmak imkânsızdır, bu yüzden yalnızca sonuca bakılır

Aciklama: Bazen yanlış ara adımlar tesadüfen doğru sonuca götürür; sonuç doğru olsa bile yol geçersiz olabilir. Bu yüzden matematikte yalnızca 'sonuç doğru mu?' değil, 'her ara adım doğru mu?' sorusu da esastır ve her adım denetlenmelidir.

4. Yapay zeka bir ispatta 'genelliği bozmadan' ifadesini kullandığında ne yapmalısınız?

• A) İfade akıcı olduğu için ispatın geçerli olduğunu kabul etmek
• B) Genelliğin gerçekten bozulmadığını kendiniz gerekçelendirmek; sorgusuz kabul etmemek ✔
• C) İspatı hiç okumadan geçerli saymak
• D) Bu ifadeyi bir teorem adı gibi kaynaktan aramak

Aciklama: 'Genelliği bozmadan' ifadesi bazen geçerlidir (gerçek bir simetri varsa) ama bazen gizli bir hatadır. Yapay zeka bu ifadeyi bolca kullanır; her seferinde genelliğin gerçekten bozulmadığını kendiniz gerekçelendirmeli, ifadeyi sorgusuz kabul etmemelisiniz.

5. Yapay zekaya bir SymPy kodu yazdırdınız. Sonucu doğru biçimde nasıl elde edersiniz?

• A) Yapay zekaya kodun çıktısını tahmin ettirmek
• B) Kodu okumadan doğru varsaymak
• C) Yapay zekanın çıktı hakkındaki yorumuna güvenmek
• D) Kodu gerçek bir Python ortamında kendiniz çalıştırıp kesin çıktıyı görmek ✔

Aciklama: SymPy'nin gücü ancak kod gerçek bir Python ortamında çalıştırıldığında ortaya çıkar. Yapay zekaya 'bu kod ne üretir?' diye sormak doğrulama değildir, çünkü yapay zeka kod çıktısını da uydurabilir. Kodu mutlaka kendiniz çalıştırmalısınız.

6. Yapay zekanın elle bulduğu bir denklem çözümü ile SymPy'nin verdiği sonuç birbirinden farklıysa hangisine güvenmelisiniz ve neden?

• A) Deterministik ve kesin olduğu için SymPy sonucuna; sonra yapay zekaya hatasının yerini buldurmak ✔
• B) Daha akıcı açıkladığı için yapay zekanın sonucuna
• C) Rastgele birini seçmek, çünkü ikisi de eşit derecede güvenilirdir
• D) İkisini de reddedip soruyu çözülemez saymak

Aciklama: SymPy deterministik bir sembolik hesap sistemidir: aynı girdiye her zaman aynı ve kesin doğru sonucu verir. Yapay zeka ise metni istatistiksel üretir ve halüsinasyon yapabilir. Uyuşmazlıkta SymPy esas alınmalı ve yapay zekaya hatasının yeri buldurulmalıdır.

7. Bir Python kodunda '0.1 + 0.2 == 0.3' koşulu neden beklendiği gibi çalışmaz ve nasıl düzeltilir?

• A) Python'da toplama işlemi bozuktur; başka bir dil kullanmak gerekir
• B) Kayan noktalı sayı hassasiyeti nedeniyle tam eşitlik tutmaz; 'abs(a-b) < 1e-9' gibi bir tolerans kullanılmalıdır ✔
• C) 0.3 değeri yanlıştır; 0.30000000004 yazmak gerekir
• D) Koşul her zaman doğru çalışır, sorun yoktur

Aciklama: Bilgisayarlar ondalıklı sayıları kayan noktalı biçimde sınırlı hassasiyetle saklar; 0.1 + 0.2 tam olarak 0.3 değil, çok küçük bir sapmayla saklanır. Bu yüzden kesin '==' eşitliği yerine 'abs(a-b) < 1e-9' gibi bir tolerans kullanılmalıdır.

8. Bir sayısal kök bulma kodunu gerçek probleme uygulamadan önce yapılacak en iyi 'sağduyu testi' hangisidir?

• A) Kodu hiç test etmeden doğrudan asıl probleme uygulamak
• B) Kodun uzunluğuna bakıp uzunsa doğru saymak
• C) Kodu, cevabı bilinen basit bir girdiyle (ör. x²-4=0 kökleri ±2) test edip beklenen sonucu verdiğini kontrol etmek ✔
• D) Yapay zekaya kodun doğru olduğunu onaylatmak

Aciklama: Kodu, cevabını zaten bildiğiniz basit bir girdiyle (ör. kökleri belli olan x²-4=0 için ±2) test etmek en ucuz ve etkili doğrulamadır. Kod bilinen durumu doğru veriyorsa, bilmediğiniz problemde de güvenilir olma olasılığı artar.

9. Görselleştirmede bir grafiğin matematiği doğru yansıttığını nasıl denetlersiniz?

• A) Grafik estetik açıdan güzel görünüyorsa doğru saymak
• B) Grafiği fonksiyonun bilinen özellikleriyle ve en az bir noktanın gerçek değeriyle karşılaştırmak ✔
• C) Eksen etiketlerine hiç bakmamak
• D) Yapay zekanın grafik hakkındaki sözlü tarifine güvenmek

Aciklama: Güzel görünen bir grafik doğru olmak zorunda değildir; yapay zeka yanlış fonksiyonu, yanlış aralıkta veya bozuk asimptotla çizebilir. Grafiği fonksiyonun bilinen özellikleriyle (salınım aralığı, simetri, asimptot) ve en az bir noktasal hesapla karşılaştırmak, hataları yakalar.

10. Yapay zeka ile üretilmiş bir ders materyalinde en kritik doğrulama noktası hangisidir ve neden?

• A) Materyalin yazı tipi ve renk düzeni
• B) Materyalin uzunluğu ve sayfa sayısı
• C) Çözümlü örneklerin doğruluğu; çünkü öğrenciler onları model alır ve yanlış örnek yanlış yöntem öğretir ✔
• D) Materyalin ne kadar hızlı üretildiği

Aciklama: Çözümlü örnekler öğrenciler tarafından model alınır; yanlış çözülmüş bir örnek öğrencilere doğrudan yanlış yöntem öğretir. Bu yüzden her çözümlü örnek SymPy veya elle ayrı ayrı, adım adım doğrulanmalıdır. Konu anlatımındaki küçük bir belirsizlik telafi edilebilir ama yanlış örnek zincirleme zarar verir.

11. Yapay zeka ile üretilen bir çoktan seçmeli soru setini doğrulamanın en verimli ve güvenilir yolu nedir?

• A) Yapay zekaya soruların doğru olduğunu bir kez daha sormak
• B) Yalnızca birkaç soruyu rastgele kontrol edip gerisine güvenmek
• C) Hiçbirini kontrol etmeden cevap anahtarını olduğu gibi kullanmak
• D) Tüm soruları SymPy ile çözen bir kod yazdırıp çalıştırarak cevap anahtarını toplu ve deterministik olarak denetlemek ✔

Aciklama: Yapay zeka en sık cevap anahtarını yanlış işaretleme ve birden fazla/sıfır doğru seçenek üretme hatalarını yapar. Tüm soruları tek seferde SymPy ile çözen bir kod yazdırıp çalıştırmak, cevap anahtarını deterministik ve toplu biçimde denetlemenin en verimli yoludur.

12. Yapay zekanın matematikte hata yapmasının temel nedeni aşağıdakilerden hangisidir?

• A) Yapay zeka bir dil modelidir; mantıksal geçerliliği denetlemez, metni istatistiksel olarak üretir ✔
• B) Yapay zeka matematiği hiç öğrenmemiştir
• C) Yapay zeka kasıtlı olarak yanlış cevap vermeye programlanmıştır
• D) Yapay zeka yalnızca çok zor problemlerde hata yapar, kolaylarda asla

Aciklama: Yapay zeka bir mantık motoru değil, metni istatistiksel örüntülerle üreten bir dil modelidir; adımların mantıksal geçerliliğini denetleyen bir iç mekanizması yoktur. '3 basamaklı çarpma' ile 'geçerli bir ispat' onun için aynı türden metin üretme görevidir, bu yüzden doğruluğu garanti edilemez.

13. Bir olasılık probleminin sonucu 1.4 çıktığında, ayrıntıya girmeden bir hata olduğunu nasıl anlarsınız?

• A) Sonuç 1.4 olduğu için hesap doğrudur, olasılık 1'i aşabilir
• B) Olasılığın işareti önemsizdir, değer ne olursa olsun kabul edilir
• C) Bir hata olduğu anlaşılmaz, sonuç kesin kabul edilir
• D) Olasılık 0 ile 1 arasında olmak zorundadır; 1.4 bu sınırı aştığı için sağduyu testi bir hata olduğunu gösterir ✔

Aciklama: Sağduyu ve büyüklük mertebesi testi, sonucun makul aralıkta olup olmadığını saniyeler içinde kontrol eder. Bir olasılık tanım gereği 0 ile 1 arasında olmalıdır; 1.4 bu sınırın dışındadır, dolayısıyla hesabın ayrıntısına bakmadan bir hata olduğu bellidir.

14. LaTeX'te 'e^x^2' yerine 'e^{x^2}' yazmak neden önemlidir?

• A) İkisi tamamen aynıdır, fark yalnızca estetiktir
• B) Süslü parantez üssün kapsamını belirler; olmadan ifade yanlış veya belirsiz olur, bu yüzden çok karakterli üste {} şarttır ✔
• C) Süslü parantez LaTeX'te hiçbir işe yaramaz
• D) 'e^x^2' her zaman doğru, '{}' kullanmak gereksizdir

Aciklama: LaTeX'te en sık hata kapsam (scope) hatasıdır: çok karakterli bir üs, indis veya kesirde süslü parantez '{}' kullanılmazsa yalnızca ilk karakter kapsanır ve ifade yanlış (hatta belirsiz) olur. 'e^{x^2}' ile üssün tümünün x² olduğu net biçimde belirtilir; kod render edilip görsel kontrolle doğrulanmalıdır.

15. Aktif bir merkezi sınavın sorularını yapay zekaya doğrulatmak istiyorsunuz. Etik ve gizlilik açısından en doğru yaklaşım nedir?

• A) Soruları herhangi bir genel yapay zeka aracına serbestçe girmek, çünkü matematik gizli veri içermez
• B) Soruları hiç doğrulamadan sınavda kullanmak
• C) Soruları güvenli/yerel bir araçla (ör. SymPy) doğrulamak veya yalnızca gizlilik güvenceli kurumsal araçlar kullanmak ✔
• D) Soruları sosyal medyada paylaşıp başkalarından kontrol istemek

Aciklama: Aktif sınav soruları hassastır; gizliliği garanti edilmeyen bir yapay zeka aracına girildiğinde teorik olarak ifşa olabilir. Doğru yaklaşım, ya soruları güvenli/yerel bir araçla (ör. SymPy'de bir meslektaşla) doğrulamak ya da yalnızca kurumsal onaylı, veri gizliliği güvenceli araçlar kullanmaktır.