Ajan Çağında Yazılımcı Eğitimi ve Değerlendirmesi

Ajan Çağında Yazılımcı Eğitimi ve Değerlendirmesi

Bu analiz, 26 Temmuz 2026 itibarıyla eğitim ve sertifikasyon ortamını yansıtmaktadır.

Giriş

Otonom kodlama ajanları, yazılım geliştirmeyi kod yazmaya odaklı bir görevden, işi belirlemeye, görevleri delege etmeye, yürütmeyi denetlemeye ve sonuçları gözden geçirmeye odaklı bir göreve dönüştürüyor.

Modern kodlama ajanları, bir depoyu inceleyebilir, bir uygulama planı geliştirebilir, birden çok dosyayı değiştirebilir, testleri çalıştırabilir, hatalara yanıt verebilir ve insan incelemesi için bir çekme isteği açabilir. GitHub'ın mevcut belgeleri, yazılımcıların görevleri ajanlara atadığı, çalışmalarını izlediği, kod incelemesi talep ettiği, geri bildirim sağladığı ve sonucu onayladığı veya reddettiği iş akışlarını tanımlamaktadır. (docs.github.com)

Bu durum, eğitim için zor bir soru ortaya çıkarıyor:

Bir öğrenci, bir ajandan çalışan bir program üretmesini isteyebiliyorsa, öğrencinin neyi anlaması beklenmelidir?

Cevap, programlama temellerini terk etmek değildir. Bu temellerin ne için kullanıldığını değiştirmektir.

Öğrencilerin hala veri yapılarını, algoritmaları, programlama dillerini, sistem tasarımını, güvenliği, test etmeyi ve hata ayıklamayı anlamaları gerekmektedir. Ancak, bu bilgiyi giderek daha fazla aşağıdaki alanlara uygulamaları gerekmektedir:

• Belirsiz sorunları yönetilebilir görevlere ayırmak
• Kesin spesifikasyonlar ve kabul kriterleri yazmak
• Kodlama ajanlarına faydalı bağlam sağlamak
• Üretilen kodun doğru ve sürdürülebilir olup olmadığını değerlendirmek
• Gizli hataları ortaya çıkaran testler tasarlamak
• Güvenlik, gizlilik, performans ve mimari riskleri gözden geçirmek
• Kontrolü kaybetmeden birden fazla ajanı veya aracı koordine etmek
• Teknik kararları açıklamak ve savunmak

Bu nedenle, yeni nesil yazılımcı eğitimi, öğrencinin büyük miktarda kod üretme yeteneğini daha az, yazılım sistemlerini anlama, yönlendirme, doğrulama ve iyileştirme yeteneğini ise daha fazla değerlendirecektir.

Temel Değişim: Kod Üretiminden Mühendislik Muhakemesine

Kodlama ajanları sadece daha hızlı otomatik tamamlama değildir

Geleneksel kodlama yardımcıları bir satır, fonksiyon veya küçük bir kod bloğu önerir. Otonom kodlama ajanları daha büyük ölçekte çalışır. Dosyalar arasında çalışabilir, geliştirme araçlarını çağırabilir, testleri yürütebilir, belgeleri inceleyebilir ve birden çok adımı takip edebilir.

Bu, iş birimini değiştirir. Yazılımcının iş akışı giderek şöyle görünmektedir:

1. Kullanıcı veya iş sorununu anlamak.
2. İstenen davranışı tanımlamak.
3. İşi daha küçük görevlere ayırmak.
4. Uygun bir görevi bir ajana atamak.
5. Ajanın planını incelemek.
6. Ajanın kontrollü bir ortamda uygulamasını sağlamak.
7. Testleri ve güvenlik kontrollerini çalıştırmak.
8. Sonucu gözden geçirmek.
9. Değişiklik talep etmek veya tasarımı revize etmek.
10. Yazılımı onaylamak, birleştirmek ve izlemek.

Planlama ve inceleme aşamalarını atlayan kişi yine de kod üretebilir, ancak güvenilir bir ürün güvenilir bir şekilde üretemez.

Ham kod çıktısının sınırları

Ham kod üretimi, yeteneğin daha zayıf bir ölçüsü haline geliyor çünkü bir ajan hızlı bir şekilde büyük miktarda akla yatkın kod üretebilir. Aynı zamanda, ajanlar uzun vadeli yazılım evrimi, çok dosyalı değişiklikler, belirsiz gereksinimler ve tekrarlanan değişiklikler boyunca davranışın sürdürülmesi konularında zorlanmaya devam etmektedir. 2025 tarihli bir karşılaştırma çalışması, ajan performansının izole sorun çözümü ile daha karmaşık, uzun vadeli yazılım evrimi görevleri arasında önemli bir boşluk olduğunu bulmuştur. (arxiv.org)

Bu durum önemli bir eğitimsel ayrım yaratmaktadır:

• Kod üretebilen bir öğrenci, kodu anlamayabilir.
• Kodu açıklayabilen, test edebilen, sorgulayabilen ve onarabilen bir öğrenci, daha derin bir yetkinlik sergiler.

Bu nedenle eğitim hedefi, sadece başarılı kod üretimi değil, doğrulanmış yazılım muhakemesi olmalıdır.

Müfredatlar Nasıl Uyum Sağlıyor

Üniversite müfredatları anlamaya ve doğrulamaya yöneliyor

ACM, Elektrik ve Elektronik Mühendisleri Enstitüsü Bilgisayar Topluluğu ve Yapay Zeka Geliştirme Derneği'nin Bilgisayar Bilimleri Müfredatları 2023 raporu, üretken yapay zekanın programlama eğitimini değiştireceğini öngörmüştür. Rehberlik, öğrencilerin kodu okuma, anlama, doğrulama, düzenleme, değiştirme, uyarlama ve test etmeye daha fazla vurgu yapması gerektiğini öne sürmektedir. Ayrıca sorun ayrıştırmasını daha önemli hale gelmesi muhtemel bir alan olarak tanımlamaktadır. (csed.acm.org)

Aynı rehberlik önemli bir noktaya değinmektedir: bir ajan programı yazsa bile, programın doğru olup olmadığını belirlemekten insan sorumludur. Bu, programlama eğitiminin komut yazmaya indirgenemeyeceği anlamına gelir. Öğrencilerin çıktıyı değerlendirebilecek kadar teknik bilgiye sahip olmaları gerekir.

Rapor ayrıca, kod üretimi, hata ayıklama, statik analiz ve kod incelemesi için yapay zekanın daha fazla kullanılması da dahil olmak üzere yazılım mühendisliği eğitiminde değişiklikler öngörmektedir. Bu araçların etkili kullanımı, daha zayıf değil, daha güçlü tasarım ve kod anlama becerileri gerektirir. (csed.acm.org)

Akreditasyon, daha geniş mühendislik sonuçlarını ödüllendirmeye başlıyor

Mühendislik ve Teknoloji Akreditasyon Kurulu'nun mevcut bilişim akreditasyon kriterleri halihazırda şunları vurgulamaktadır:

• Karmaşık bilişim problemlerinin analizi
• Bilişim çözümlerinin tasarımı ve değerlendirilmesi
• Profesyonel iletişim
• Hukuki ve etik sorumluluk
• Güvenlik ve gizlilik
• Bilişimin sosyal etkileri
• Kapsamlı bir proje veya deneyimsel bileşen (abet.org)

Bu sonuçlar, tuş vuruşları yerine muhakeme ve sorumluluğu ölçtükleri için ajan tabanlı bir geliştirme ortamına iyi uymaktadır.

26 Temmuz 2026 itibarıyla, Mühendislik ve Teknoloji Akreditasyon Kurulu'nun 2026–2027 döngüsü için önerilen değişiklikleri, ek yapay zeka programı kriterlerini ve mezunların yapay zeka teorilerini, modellerini ve tekniklerini karmaşık problemlere uygulayabilme gerekliliğini içermektedir. Önerilen değişiklikler hala nihai kabul bekliyordu ve 2026 sonbahar toplantısından sonra yürürlüğe girmesi, ilk uygulamanın 2027–2028 inceleme döngüsünde yapılması bekleniyordu. (abet.org)

Muhtemel yön açık: programların, öğrencilerin sadece izole programlama egzersizlerini tamamlamakla kalmayıp sistemleri inşa edebildiğini ve değerlendirebildiğini göstermesi gerekecek.

Yeni dersler ajan kullanımını bir mühendislik disiplini olarak öğretiyor

Birkaç yeni üniversite dersi, ortaya çıkan modeli göstermektedir.

Maryland Üniversitesi'nin 2025 yapay zeka kodlama yardımcıları ve ajanlarının etkili kullanımı dersi, derleme sistemlerini çağırabilen, testleri çalıştırabilen ve hataları düzeltebilen araçları kapsıyordu. Ayrıca sürdürülebilirlik, mimari, uygulama programlama arayüzü tasarımı, verimlilik, ölçeklenebilirlik, güvenlik, sürekli entegrasyon, kod incelemesi, eşzamansız ajanlar ve otomatik kod incelemesi konularına da değindi. (cs.umd.edu)

Pennsylvania Üniversitesi, yapay zeka odaklı yazılım geliştirmeye odaklanan ikinci sınıf düzeyinde bir bilgisayar bilimi dersi önermiştir. Önerilen konular arasında kodlama görevlerinin delegasyonu, modüler tasarım, ölçeklenebilir test, risk yönetimi, tekrarlanabilirlik, işbirliği ve etik bulunmaktadır. (seas.upenn.edu)

Michigan Üniversitesi'nin 2026 Sonbahar dönemi dersi, Uygulamalı Ajan Tabanlı Yazılım Mühendisliği, daha da açıktır. Üç aşamada düzenlenmiştir:

1. Kodlama ajanlarını etkili bir şekilde kullanmak
2. Büyük bir dil modeli uygulama programlama arayüzü kullanarak bir ajan inşa etmek
3. Bir ajan orkestratörü tasarlamak, değerlendirmek ve dağıtmak

Ders, geleneksel sınavlar yerine projeler, laboratuvarlar, gösteriler ve kontrol listeleri kullanır. Notlandırmanın çıktı yerine anlamayı ödüllendireceğini belirtir ve öğrencilerden bir ajanın neden başarısız olduğunu ve çevreleyen sistemin nasıl düzeltileceğini açıklamasını ister. (eecs498-aase.github.io)

Bu önemli bir tasarım değişikliğidir. Ders, öğrencilere daha hızlı kod üretmeyi öğretmiyor. Onlara kod üreten sistemlerin teknik denetçileri olmayı öğretiyor.

Bootcamp'ler Nasıl Değişiyor

Bootcamp'ler, müfredatları istihdam gereksinimleriyle yakından ilişkili olduğu için birçok geleneksel programdan daha hızlı uyum sağlamaktadır. Ancak, uyum kalitesi farklılık göstermektedir.

Özel yapay zeka bootcamp modeli

Le Wagon'un mevcut Yapay Zeka Yazılım Geliştirme bootcamp'i, tam yığın geliştirmeyi yapay zeka entegrasyonu ile birleştirir. Yayınlanmış müfredatı, yapay zeka destekli kodlama, büyük dil modeli entegrasyonu, üretim dağıtımı, retrieval-augmented generation (erişim artırılmış üretim) ve otonom yapay zeka ajanlarını içermektedir. (lewagon.com)

Bu model, yapay zekayı tek bir isteğe bağlı ders olarak değil, program boyunca uzanan bir işlev olarak ele alır. Öğrencilerin her ikisini de öğrenmesi beklenir:

• Geleneksel yazılım sistemlerinin nasıl çalıştığını
• Bu sistemleri oluşturmak ve işletmek için yapay zeka araçlarını nasıl kullanacaklarını

Bu kombinasyon önemlidir. Sadece bir ajanı nasıl kullanacağını bilen bir öğrenci, kusurlu bir mimariyi tanıyamayabilir. Sadece geleneksel programlamayı bilen bir öğrenci, modern geliştirme iş akışlarına hazır olmayabilir.

"Yapay zeka birimi ekle" modeli

Springboard'ın yazılım mühendisliği bootcamp'i, web geliştirme, uygulama programlama arayüzleri, ön uç geliştirme, arka uç geliştirme ve tam yığın projelerinde geleneksel bir temel sürdürürken, komut mühendisliği ve üretken araçlarla işbirliğine odaklanan bir yapay zeka birimi ekler. (springboard.com)

Bu model, öncelikle güçlü programlama temellerine ihtiyaç duyan öğrenciler için faydalıdır. Ayrıca pratik bir gerçeği de yansıtır: birçok öğrenci otonom ajanlar inşa ederek başlamamalıdır. Önce yazılımın nasıl çalıştığını, sürüm kontrolünü nasıl kullanacağını, hata mesajlarını nasıl okuyacağını ve bir programı nasıl test edeceğini öğrenmelidirler.

Zayıf nokta, kısa bir komut mühendisliği modülünün çok yüzeysel kalabilmesidir. Ciddi bir ajan çağı müfredatı, kod istemekten daha fazlasını öğretmelidir. Şunları öğretmelidir:

• Bir depo bağlam dosyası nasıl oluşturulur
• Teknik bir spesifikasyon nasıl yazılır
• Görev sınırları nasıl tanımlanır
• Bir ajanın izinleri nasıl kısıtlanır
• Ajan planları nasıl incelenir
• Üretilen testler nasıl değerlendirilir
• Güvenlik sorunları nasıl tespit edilir
• Alternatif tasarımlar nasıl karşılaştırılır
• Ajan katılımı nasıl belgelenir

Bootcamp öğrencilerinin nelere dikkat etmesi gerekir

Aday öğrenciler, bir programın aşağıdakileri değerlendirip değerlendirmediğini sormalıdır:

• Öğrenciler, kendilerinin yazmadığı kodu açıklayabiliyorlar mı?
• Öğrenciler, hatalı ajan çıktısını gözden geçirip onarıyorlar mı?
• Testler, güvenlik ve sürdürülebilirlik notlandırılıyor mu?
• Canlı bir gösterim veya teknik savunma var mı?
• Öğrenciler, sürüm kontrollü bir proje geçmişi tutuyorlar mı?
• Öğrencilere gerektiğinde ajansız nasıl çalışılacağı öğretiliyor mu?
• Program, ürün keşfi ve gereksinim analizi öğretiyor mu?
• Araca özgü beceriler, kalıcı mühendislik prensipleriyle dengeleniyor mu?

“Yapay zeka ile bir haftada uygulama oluşturun” reklamı yapan bir program hızlı prototipleme için mükemmel olabilir, ancak bu, birini profesyonel yazılım mühendisliğine hazırlamakla aynı değildir.

Sertifikasyonlar Nasıl Uyum Sağlıyor

Sertifikasyon sağlayıcıları üç geniş türde kimlik bilgisi geliştirmektedir.

Araca özgü bilgi sertifikasyonları

Microsoft'un GitHub Copilot sertifikası, sorumlu kullanımı, Copilot özelliklerini, veri mimarisini, bağlam ve komut oluşturmayı, yazılımcı üretkenliğini, gizliliği, içerik dışlamalarını ve koruma önlemlerini değerlendirir. Sınav gözetimli olup, yüz dakika sürer ve etkileşimli bileşenler içerebilir. (learn.microsoft.com)

Bu kimlik bilgisi, faydalı işyeri bilgilerini tanır. Bir kişinin belirli bir geliştirme platformunu sorumlu bir şekilde nasıl kullanacağını anladığını gösterebilir.

Kısıtlılığı, tek bir ürüne güçlü bir şekilde bağlı olmasıdır. GitHub Copilot'ı nasıl kullanacağını bilen bir profesyonel, karmaşık bir ürün gereksinimini ayrıştırma, mimari bir seçimi sorgulama veya güvenliğe duyarlı bir değişikliği inceleme yeteneğinden hala yoksun olabilir.

Platform tabanlı yapay zeka geliştirme sertifikasyonları

AWS Sertifikalı Üretken Yapay Zeka Yazılımcısı – Profesyonel sertifikası daha geniştir. Sınav kılavuzu, temel model entegrasyonu, veri yönetimi, uyumluluk, uygulama, ajan tabanlı yapay zeka çözümleri, güvenlik, yönetişim, test etme, sorun giderme, izleme ve optimizasyonu içerir. (docs.aws.amazon.com)

Ancak, sınav ağırlıklı olarak çoktan seçmeli ve çoklu yanıttır. Önemli bir bilgi testidir, ancak bir adayın çalışan bir sistemi inşa edip edemeyeceğini, inceleyip inceleyemeyeceğini veya savunup savunamayacağını tam olarak göstermez. (aws.amazon.com)

Bu, daha geniş bir sorunu göstermektedir: bilgi sınavları, performans sınavlarına göre ölçeklenmesi daha kolaydır. Sertifikasyon kuruluşları terminolojiyi ve tasarım prensiplerini verimli bir şekilde test edebilir, ancak pratik yetkinlik, adayların karar vermesi ve başarısızlıkla başa çıkması gereken bir ortam gerektirir.

Laboratuvar tabanlı ve proje tabanlı kimlik bilgileri

Microsoft Applied Skills kimlik bilgileri daha umut vadeden bir model sunar. Öğrencilerden, laboratuvar tabanlı bir değerlendirmede gerçek işlere uygun etkileşimli görevleri tamamlamalarını isterler. Microsoft, bu kimlik bilgilerini, bir adayın sadece bilgiyi hatırlamak yerine gerçek bulut ve yapay zeka zorluklarını çözebileceğine dair kanıt olarak konumlandırır. (learn.microsoft.com)

Carnegie Mellon Üniversitesi'nin yönetici eğitimi Ajan Tabanlı Yapay Zeka Programı, canlı eğitimi, rehberli laboratuvarları, ödevleri, çoklu ajan iş akışlarını, değerlendirmeyi, koruma mekanizmalarını, günlük kaydını, gözlemlenebilirliği ve bir bitirme projesini birleştirir. (execonline.cs.cmu.edu)

Bu programlar bağımsız profesyonel sertifikasyon ile aynı olmasa da, kimlik bilgilerinin alması muhtemel yönü göstermektedir:

• Daha kısa pratik değerlendirmeler
• Korumalı geliştirme ortamları
• Gerçekçi depolar
• Değerlendirme ve gözlemlenebilirlik görevleri
• Bitirme projeleri (Capstone sistemleri)
• Sözlü veya kayıtlı teknik açıklamalar
• Sorumlu araç kullanımının kanıtı

Anlamayı Ölçen Değerlendirme Teknikleri

En iyi değerlendirme stratejisi, ajanları her ödevden yasaklamaz. Ajanları profesyonel pratiği yansıttığı yerlerde kullanır ve bazı faaliyetleri bağımsız anlamayı ölçmek için saklar.

1. Spesifikasyon ve ayrıştırma belgeleri

Kod yazmadan önce öğrencilerden şunları göndermelerini isteyin:

• Kullanıcı problemi
• Fonksiyonel gereksinimler
• Fonksiyonel olmayan gereksinimler
• Varsayımlar
• Kısıtlamalar
• Veri yapıları
• Arayüzler
• Kabul kriterleri
• Görev ayrıştırması
• Bilinen riskler

Belge, sorunun neden belirli görevlere ayrıldığını açıklamalıdır.

Bu, öğrencinin bir ajandan uygulamayı istemeden önce sorunu anlayıp anlamadığını ölçer.

2. Ajan planlama kontrol noktaları

Öğrencilerden, uygulama başlamadan önce ajanın önerdiği planı göstermelerini isteyin. Öğrenci şunları belirlemelidir:

• Planın hangi kısımları kabul edilebilir
• Hangi kısımlar eksik
• Hangi varsayımlar güvenli değil
• Hangi görevler insan onayı gerektirir
• Hangi testler eklenmeli

Nihai not, ajanın planının uzunluğunu değil, öğrencinin muhakeme kalitesini ödüllendirmelidir.

3. Kod incelemesi değerlendirmeleri

Öğrencilere, kasıtlı kusurlar içeren ajan tarafından oluşturulmuş bir depo verin. Kusurlar şunları içerebilir:

• Yanlış sınır durum yönetimi
• Güvenli olmayan kimlik doğrulama
• Kötü hata yönetimi
• Gizli performans sorunları
• Yinelenen mantık
• Belirsiz arayüzler
• Yetersiz testler
• Gizlilik ihlalleri
• Bağımlılık riskleri

Öğrencilerden, önem dereceleri, kanıtlar, önerilen düzeltmeler ve regresyon testleri içeren bir inceleme hazırlamalarını isteyin.

Bu, öğrencilerden sıfırdan küçük bir uygulama oluşturmalarını istemektense profesyonel yazılım işine daha yakındır.

4. Geriye dönük açıklama ve sözlü savunma

Bir öğrenci şunları açıklayabilmelidir:

• Sistemin ne yaptığını
• Mimari neden seçildiğini
• Hangi parçaların üretildiğini
• Ajanın hangi varsayımlarda bulunduğunu
• Testlerin doğruluğu nasıl gösterdiğini
• Hala neyin başarısız olabileceğini
• Hangi ödünleşimlerin kabul edildiğini

Kısa bir sözlü savunma bireysel veya küçük gruplar halinde yapılabilir. Korkutucu olması gerekmez. Beş ila on odaklanmış soru, bir öğrencinin sunumu anlayıp anlamadığını ortaya çıkarmak için genellikle yeterlidir.

5. Transfer görevleri

Bir öğrenci ajan destekli bir projeyi tamamladıktan sonra, orijinal komutu basitçe tekrarlayarak çözülemeyecek yeni bir gereksinim sağlayın.

Örneğin:

• Yeni bir veri kaynağı eklemek
• Performans hedefini değiştirmek
• Beklenmedik bir giriş formatını desteklemek
• Bir bağımlılığı kaldırmak
• Erişim kontrolleri eklemek
• Başarısız bir testi açıklamak
• Bir modülü davranışını değiştirmeden yeniden düzenlemek

Öğrenci bir ajan kullanabilir, ancak planı açıklamalı, değişiklikleri doğrulamalı ve sonucu savunmalıdır.

Transfer görevleri, öğrencinin başarılı bir etkileşimi ezberlemek yerine genel bir yöntem öğrenip öğrenmediğini ölçer.

6. Test tasarımı ve düşmanca test etme

Öğrenciler, yalnızca üretilen kodun sağlanan testleri geçip geçmediğine göre değil, testlerinin kalitesine göre notlandırılmalıdır.

Faydalı gereksinimler şunları içerir:

• Sınır testleri yazmak
• Negatif testler oluşturmak
• Geçersiz girdiyi test etmek
• Hata kurtarmayı test etmek
• Performans varsayımlarını kontrol etmek
• Uygun olduğunda özellik tabanlı testler kullanmak
• Güvenliğe duyarlı davranışı test etmek
• Test edilmemiş ne kaldığını açıklamak

Temel soru “Kod geçti mi?” değil, “Öğrenci neyin test edilmesi gerektiğini biliyor muydu?” olmalıdır.

7. Sürüm geçmişi ve süreç portfolyoları

Bir proje portfolyosu şunları içerebilir:

• İlk spesifikasyon
• Görev ayrıştırması
• Ajan planları
• Başlıca komutlar veya talimatlar
• İşlemeler (commit'ler)
• Test sonuçları
• İnceleme yorumları
• Başarısız yaklaşımlar
• Tasarım değişiklikleri
• Son yansıma

Bir süreç portfolyosu, her özel konuşma satırını gönderme gereksinimi haline gelmemelidir. Temsili bir kayıt, genellikle devasa bir transkriptten daha faydalıdır.

Princeton'ın 2025 programlama dersi, örneğin, üretken yapay zeka araçlarına izin vermiştir, ancak öğrencilerden kullanımlarını ayrıntılı bir transkript yerine temsili bir özet aracılığıyla bir readme dosyasında açıklamasını istemiştir. (cs.princeton.edu)

8. Yapılandırılmış akran değerlendirmesi

Akran değerlendirmesi, öğrencileri sadece kod üreticisi olmaktan çıkarıp kod eleştirmeni haline getirir. İlk araştırmalar, rubrik tabanlı akran değerlendirmesinin, değerlendirici düşünme ve katılımı geliştirirken eğitmen değerlendirmesini orta düzeyde doğrulukla yaklaştırabileceğini düşündürmektedir. (arxiv.org)

Öğrencilerden yorumlarını kanıtlarla gerekçelendirmeleri istenmelidir. “Bu kod kötü” bir inceleme değildir. “Bu fonksiyon, bir döngü içinde bir veritabanı sorgusu gerçekleştirerek koleksiyon büyüdüğünde olası bir performans sorunu yaratıyor” bir incelemedir.

9. Komut ve spesifikasyon problemleri

Komut Problemleri, öğrencilerin bir yapay zeka sisteminin bir spesifikasyonu karşılayan kod üretmesini sağlayan doğal dil talimatları yazdığı programlama egzersizleridir. Yaklaşım, öğrencilere hesaplama gereksinimlerini kod üreten sistemlere iletmeyi açıkça öğretir. (arxiv.org)

Bu faydalı olabilir, ancak tek değerlendirme yöntemi olmamalıdır. Dokuz yüzden fazla öğrenciyi içeren 2026 tarihli bir çalışma, yaygın hataların komutlardan önemli ayrıntıların çıkarılmasını içerdiğini bulmuştur. Üretilen kod başarısız olduğunda, öğrenciler genellikle kodu izlemek veya test senaryolarını incelemek yerine niyetlerini açıklığa kavuşturmaya odaklanmışlardır. (arxiv.org)

Bu nedenle komut verme, ayrıştırma ve iletişim becerilerini ortaya çıkarabilir, ancak kod okuma, test etme, hata ayıklama ve inceleme ile birleştirilmelidir.

Örnek bir değerlendirme yapısı

Pratik bir proje aşağıdaki ağırlıklandırmayı kullanabilir:

Bu yapı hala çalışan bir ürünü ödüllendirir, ancak bir ajanın büyük bir kod tabanı üretmesi nedeniyle bir öğrencinin yüksek not almasını engeller.

Ajan Destekli Kurs Çalışmalarında Akademik Dürüstlük

Toptan yasaklar ve sınırsız kullanım yetersizdir

Toptan bir yasak, özellikle öğrenme hedefi bağımsız programlama pratiği olduğunda, belirli bir temel değerlendirme için uygun olabilir. Ancak, evrensel bir yasağı uygulamak giderek zorlaşmaktadır ve öğrencilerin profesyonel işlerinde karşılaşacakları araçları öğrenmelerini engelleyebilir.

Sınırsız kullanım da yetersizdir. Öğrenciler, ajan tarafından üretilen işi açıklama yapmadan sunabilirlerse, değerlendirme öğrenmeyi değil, bir araca erişimi ölçebilir.

En güçlü yaklaşım açık, ödev düzeyinde politikadır.

Üç faydalı politika modu

Mod bir: Ajan yasak

Bunu şunlar için kullanın:

• Sınavlar
• Temel programlama alıştırmaları
• Bireysel hata ayıklama gösterileri
• Temel algoritma egzersizleri
• Desteksiz hatırlama veya uygulamayı ölçmek için tasarlanmış değerlendirmeler

Carnegie Mellon'un Zorunlu Hesaplama Prensipleri dersi, notlandırılan herhangi bir çalışmanın parçası için yapay zeka araçlarını yasaklar; buna çözüm üretme, çözümleri açıklama, kodu biçimlendirme ve test senaryoları oluşturma dahildir. (cs.cmu.edu)

Mod iki: Ajan kısıtlı

Bunu öğrencilerin şunları isteyebileceği durumlarda kullanın:

• Kavram açıklamaları
• Dokümantasyon yardımı
• Hata mesajı yorumlama
• Kütüphane veya uygulama programlama arayüzü açıklaması
• Beyin fırtınası
• Öğrenci tarafından oluşturulan bir tasarımın eleştirisi
• Küçük yeniden düzenleme

Carnegie Mellon sistem dersleri, uygulama programlama arayüzlerini, kütüphaneleri, çerçeveleri, sağlanan kodu ve hata mesajlarını anlamak için yapay zeka araçlarına izin verirken, kısmi veya eksiksiz ödev çözümleri taleplerini yasaklar. (cs.cmu.edu)

Mod üç: Açıklamayla birlikte ajana izin verilir

Bunu gerçekçi yazılım mühendisliği projeleri için kullanın. Öğrencilerden şunları açıklamasını isteyin:

• Hangi araçlar kullanıldı
• Hangi görevler delege edildi
• Üretilen kodun kopyalanıp kopyalanmadığı, değiştirilip değiştirilmediği veya yeniden yazılıp yazılmadığı
• Çıktının nasıl test edildiği
• Öğrencinin ne öğrendiği
• Tasarımın hangi kısımlarının öğrencinin sorumluluğunda kaldığı

Princeton'ın akademik dürüstlük rehberliği, izin verilen yapay zeka kullanımının hala açıklanması gerektiğini ve üretilen çıktıyı kendi eseri olarak göstermenin veya kullanımını açıklamamanın bir dürüstlük ihlali teşkil edebileceğini belirtmektedir. (scholarlyintegrity.princeton.edu)

Härvard Eğitim Enstitüsü de benzer şekilde açıklama, beyin fırtınası ve keşif gibi kullanımlara izin verirken, öğrencilerin yapay zeka tarafından üretilen ödevleri kendilerininmiş gibi sunmalarını yasaklar. Ayrıca izin verilen kullanımın belgelendirilmesini şart koşar ve öğrencilerin doğruluk, gizlilik, telif hakkı ve önyargıdan sorumlu kaldıkları konusunda uyarır. (registrar.gse.harvard.edu)

Pratik bir açıklama beyanı

Bir ders basit bir şablon sağlayabilir:

[Araç adı]nı [planlama, hata ayıklama, kod üretimi, test etme, dokümantasyon veya inceleme] için kullandım. [Belirli görevler]i delege ettim. Çıktıyı gözden geçirdim ve değiştirdim, ortaya çıkan sistemi test ettim ve sunumun doğruluğu, güvenliği ve özgünlüğünden sorumlu kalıyorum.

Öğrencilerden, delege edilen uygulama ile aynı şekilde sıradan yazım düzeltmesini açıklamaları istenmemelidir. Politikalar, küçük yardımla önemli bilişsel veya teknik katkı arasında ayrım yapmalıdır.

Gizlilik ve eşit erişim

Kurumlar, onaylanmış araçları veya alternatiflerini sağlamalıdır. Öğrencilerden gizli ders çalışmalarını, kişisel bilgilerini, yayınlanmamış araştırmalarını veya tescilli kodlarını herkese açık sistemlere yüklemeleri istenmemelidir.

UNESCO'nun rehberliği, gizlilik, güvenlik, eşitlik, kapsayıcılık ve kurumsal hazırlığı ele alan insan merkezli bir yaklaşım çağrısında bulunmaktadır. (unesco.org)

Dersler, birkaç ücretli aracı karşılayamayan öğrencileri de göz önünde bulundurmalıdır. Adil bir ders şunları yapabilir:

• Paylaşılan kurumsal bir araç sağlamak
• Yerel veya açık kaynaklı bir alternatif sunmak
• Tek bir tedarikçiye bağlı olmayan ödevler tasarlamak
• En güçlü modele erişime göre değil, muhakemeye göre not vermek
• Her temel öğrenme çıktısı için ajan dışı yollara izin vermek

Ajanları Üretken Bir Şekilde Dahil Etmek İçin Pratik Yöntemler

Kontrollü bir depo kullanın

Öğrencilere şunları içeren bir depo verin:

• Açık bir readme dosyası
• Küçük ama gerçekçi bir kod tabanı
• Otomatik testler
• Sürekli entegrasyon iş akışı
• Bilinen sorunların bir listesi
• Bir stil rehberi
• Bir güvenlik kontrol listesi
• Bir değişiklik günlüğü

Bu, ajan kullanımını gözlemlenebilir kılar ve öğrencilere boş bir kodlama egzersizinden daha gerçekçi bir şey sunar.

Uygulamadan önce bir plan isteyin

Öğrenciler bir ajandan “tüm uygulamayı inşa etmesini” isteyerek başlamamalıdır. Bir sıra isteyin:

1. Ajandan depoyu incelemesini isteyin.
2. Mimarinin bir özetini isteyin.
3. Riskleri ve eksik bilgileri isteyin.
4. Öğrencinin kendi görev planını yazın.
5. Küçük bir uygulama görevini onaylayın.
6. Ortaya çıkan değişiklikleri gözden geçirin.
7. Devam etmeden önce testleri çalıştırın.

Bu, körü körüne delegasyon yerine kontrollü delegasyonu öğretir.

Belirgin rollere sahip bir ajan ekibi kullanın

Basit bir orkestrasyon deseni şunları içerebilir:

• Planlayıcı: görev ayrıştırmasını önerir
• Uygulayıcı: kodu değiştirir
• Test edici: testleri oluşturur ve çalıştırır
• İnceleyici: kusurları ve riskleri arar
• İnsan değerlendirici: değişiklikleri onaylar veya reddeder

Öğrenciler, daha fazla ajan eklemenin kaliteyi otomatik olarak iyileştirmediğini öğrenmelidir. Daha fazla ajan çelişkili talimatlar, yinelenen çaba, artan maliyet ve belirsiz sorumluluk yaratabilir.

Eğitim hedefi en büyük çoklu ajan sistemini inşa etmek değildir. Güvenilir sonuçlar üreten en basit iş akışını seçmektir.

İnsan onay kapıları oluşturun

Bir ajanın şunları yapmadan önce açık onay isteyin:

• Kimlik doğrulamayı değiştirmek
• Veri şemalarını değiştirmek
• Bağımlılık eklemek
• Üretim sistemlerine erişmek
• Dağıtım yapılandırmasını değiştirmek
• Dosyaları silmek
• Bir çekme isteğini birleştirmek

Bu, öğrencilere özerkliğin izinler ve inceleme ile sınırlı olması gerektiğini öğretir.

Başarısızlıkları kasıtlı olarak notlandırın

Ajanlar en çok bilgilendirici şekillerde başarısız olduklarında öğreticidir. Eğitmenler şunları dahil etmelidir:

• Belirsiz gereksinimler
• Çelişen kısıtlamalar
• Eksik testler
• Güvenliğe duyarlı işlemler
• Yanıltıcı dokümantasyon
• Hatalı testler (Flaky tests)
• Performans sınırları
• Doğru görünen ancak başka bir özelliği bozan bir değişiklik

Öğrencinin görevi, hatayı teşhis etmek ve süreci iyileştirmektir.

2026'dan 2031'e Yönelik Bir Yetkinlik Çerçevesi

Aşağıdaki çerçeve, belirli araçlar değişse bile faydalı kalacak şekilde tasarlanmıştır.

Alan bir: Teknik temeller ve kod okuryazarlığı

Yetkin bir yazılımcı şunları yapabilir:

• Tanıdık olmayan kodu okumak
• Kontrol akışını ve veri akışını açıklamak
• Arayüzleri ve bağımlılıkları anlamak
• Algoritmik karmaşıklığı analiz etmek
• Sürüm kontrolünü kullanmak
• Tamamen bir ajana güvenmeden hata ayıklamak

Kanıt: kod açıklaması, manuel hata ayıklama görevi, tasarım eleştirisi ve bireysel transfer egzersizi.

Alan iki: Problem çerçeveleme ve ayrıştırma

Yetkin bir yazılımcı şunları yapabilir:

• Kullanıcı hedeflerini açıklığa kavuşturmak
• Kısıtlamaları ve varsayımları belirlemek
• Temel gereksinimleri isteğe bağlı olanlardan ayırmak
• İşi bağımsız olarak test edilebilir görevlere ayırmak
• Kabul kriterlerini tanımlamak
• Bir görevin güvenilir delegasyon için çok geniş olduğunu anlamak

Kanıt: spesifikasyon, görev grafiği, risk kaydı ve ayrıştırma seçimlerinin açıklaması.

Alan üç: Ajan yönlendirme ve bağlam mühendisliği

Yetkin bir yazılımcı şunları yapabilir:

• İlgili depo bağlamı sağlamak
• Kesin talimatlar vermek
• Sınırları ve izinleri tanımlamak
• Bir ajanı ne zaman kullanıp ne zaman kullanmayacağını seçmek
• Alternatif planları karşılaştırmak
• Ajan yanlış yorumu izlediğinde kurtarmak

Kanıt: planlama kontrol noktaları, temsili etkileşim kayıtları ve canlı bir revizyon görevi.

Alan dört: Doğrulama ve inceleme

Yetkin bir yazılımcı şunları yapabilir:

• Üretilen kodu incelemek
• Anlamlı testler tasarlamak
• Gizli varsayımları belirlemek
• Güvenlik ve gizlilik risklerini gözden geçirmek
• Sürdürülebilirliği değerlendirmek
• Testlerin neyi kanıtlamadığını açıklamak

Kanıt: kod incelemesi, düşmanca testler, kusur bulma egzersizi ve sözlü savunma.

Alan beş: Orkestrasyon ve operasyonlar

Yetkin bir yazılımcı şunları yapabilir:

• Planlama, uygulama, test etme ve inceleme araçlarını koordine etmek
• Kontrol noktaları ve insan onay kapıları kullanmak
• Maliyet, zaman ve araç davranışını izlemek
• Tekrarlanabilir iş akışlarını sürdürmek
• Başarısızlıkları gözlemlemek ve sistemi iyileştirmek
• Birden fazla ajanın değer katıp katmadığına karar vermek

Kanıt: çalışan orkestrasyon iş akışı, günlükler, değerlendirme raporu ve maliyet veya performans analizi.

Alan altı: Ürün ve sistem tasarımı

Yetkin bir yazılımcı şunları yapabilir:

• Uygun otomasyon seviyesini seçmek
• Modüler sistemler tasarlamak
• Hız, kalite, maliyet ve riski dengelemek
• Teknik kararları kullanıcı sonuçlarına bağlamak
• Basit bir ajan dışı çözümün daha iyi olduğunu anlamak

Kanıt: ürün özeti, mimari karar kaydı, prototip ve kullanıcı merkezli gösterim.

Alan yedi: Sorumlu profesyonel pratik

Yetkin bir yazılımcı şunları yapabilir:

• Yapay zeka yardımını açıklamak
• Özel ve tescilli bilgileri korumak
• Telif hakkı ve lisans yükümlülüklerine saygı duymak
• Önyargı ve güvenilirlik risklerini belirlemek
• Belirsizliği iletmek
• Nihai sistem için sorumluluk kabul etmek

Kanıt: açıklama beyanı, risk değerlendirmesi, gizlilik incelemesi ve profesyonel sunum.

Önerilen yeterlilik seviyeleri

2031 yılına kadar, profesyonel bir kimlik bilgisi, belirli bir yazılım aracına aşinalığı teyit etmek yerine bu seviyeler arasındaki ilerlemeyi göstermelidir.

Farklı Paydaşlar İçin Öneriler

Üniversiteler

• Mevcut derslere ajan farkındalıklı yazılım mühendisliği modülleri ekleyin.
• Temel programlama ve algoritmaları koruyun.
• Bazı kod üretimi ödevlerini inceleme ve transfer görevleriyle değiştirin.
• Öğrencilerden önemli çalışmaları açıklamalarını ve savunmalarını isteyin.
• Fakülteyi ajan araçları, değerlendirme tasarımı, gizlilik ve dürüstlük politikası konusunda eğitin.
• Paylaşılan depolar ve korumalı ortamlar oluşturun.

Bootcamp'ler

• Geleneksel geliştirmeyi ve ajan destekli geliştirmeyi bir arada öğretin.
• Test etme, mimari ve güvenliği müfredatın merkezi parçaları haline getirin.
• Süreç kayıtları içeren portfolyo projeleri isteyin.
• Canlı teknik gösterimler ekleyin.
• Ürün keşfi ve gereksinim yazmayı öğretin.
• Yalnızca komut vermenin işe hazır mühendisler yarattığını vadetmekten kaçının.

Sertifikasyon sağlayıcıları

• Laboratuvar tabanlı değerlendirmelerin kullanımını artırın.
• Kod incelemesi, test etme, hata ayıklama ve tehdit analizini dahil edin.
• İzole çoktan seçmeli sorular yerine gerçekçi depolar kullanın.
• Araçtan bağımsız muhakemeyi test edin.
• Kısa sözlü açıklamalar veya kayıtlı gösterimler ekleyin.
• Kimlik bilgisini tek bir satıcının arayüzüne bağımlı kılmadan içeriği sık sık güncelleyin.

Eğitmenler

• Her değerlendirme için tam olarak neye izin verildiğini belirtin.
• Ödevleri hedeflenen öğrenme çıktısı etrafında tasarlayın.
• Öğrencilere onaylı araçlar veya eşdeğer alternatifler sunun.
• Süreci, muhakemeyi ve doğrulamayı değerlendirin.
• Günlükleri tek kanıt olarak değil, kanıt olarak kullanın.
• Birincil dürüstlük mekanizması olarak yapay zeka tespit yazılımına güvenmekten kaçının.

Öğrenciler ve ürün yaratıcıları

• Üretilen kodu okuyacak ve sorgulayacak kadar geleneksel programlama öğrenin.
• Belirsiz, büyük bir uygulama yerine küçük bir ürünle başlayın.
• Bir ajanı açmadan önce spesifikasyonu yazın.
• Her seferinde bir konuyu delege edin.
• Her değişikliği gözden geçirin ve her varsayımı test edin.
• Önemli kararların kaydını tutun.
• Ajanı sorgulanamaz bir uzman olarak değil, hızlı bir genç işbirlikçisi olarak görün.

İlk Sonraki Adım

Ürün yaratma yolculuğuna başlayan biri için en faydalı ilk adım şudur:

Bir ajandan kod yazmasını istemeden önce küçük bir kullanıcı sorununu seçin ve bir sayfalık bir spesifikasyon yazın.

Şunları dahil edin:

• Kullanıcının kim olduğu
• Hangi sorunu olduğu
• İlk sürümün ne yapması gerektiği
• Ne yapmaması gerektiği
• Üç kabul testi
• Bir önemli güvenlik veya gizlilik endişesi
• Üç küçük uygulama görevi

Ardından ajandan, tüm ürünü inşa etmesini değil, spesifikasyonu incelemesini ve eksik gereksinimleri belirlemesini isteyin.

Spesifikasyonu düzelttikten sonra sadece ilk görevi delege edin. Önerilen planı gözden geçirin, değişiklikleri inceleyin, testleri çalıştırın ve ajanın neyi yanlış yaptığını not alın.

Bu tek egzersiz, ajan çağının en önemli dersini öğretir: sonucun kalitesi, ajanın ne kadar kod üretebildiğinden çok, insanın işi ne kadar net tanımladığı, denetlediği ve değerlendirdiğine bağlıdır.

Sonuç

Yazılımcı eğitimi yeni bir dengeye doğru ilerliyor.

Öğrencilerin hala kod yazması gerekecek, özellikle temel kavramları öğrenirken. Ancak profesyonel yetkinlik giderek sorun ayrıştırma, spesifikasyon, kod anlama, inceleme, test etme, orkestrasyon, ürün muhakemesi ve otonom sistemlerin sorumlu kullanımı aracılığıyla gösterilecektir.

En güçlü müfredatlar, kodlama ajanlarını ne hile makinesi ne de sihirli öğretmenler olarak ele almayacaktır. Onları güçlü ama hataya açık mühendislik araçları olarak göreceklerdir. Öğrenciler, onları ne zaman kullanacaklarını, nasıl kısıtlayacaklarını, çıktılarının nasıl değerlendirileceğini ve nihai sistemin sorumluluğunu nasıl üstleneceklerini öğreneceklerdir.

Önümüzdeki beş yılın en dayanıklı yazılımcısı, elle en çok kodu üretebilen veya en uzun komutu oluşturabilen kişi olmayacaktır. Belirsiz bir hedefi güvenilir bir sürece dönüştürebilen, birden fazla aracı bu hedefe yönlendirebilen, hatayı erken tespit edebilen ve ortaya çıkan yazılımın neden güvenilmesi gerektiğini açıklayabilen kişi olacaktır.