AP CSP'de Yapay Zekâ Kullanmak Serbest mi? 2026-2027 Rehberi

AP CSP'de yapay zekâ kullanımı 2026-2027 döneminde belirli koşullarla mümkündür. College Board, üretken yapay zekânın kodlama ilkelerini anlamaya, kod geliştirmeye ve hata ayıklamaya yardımcı kaynak olarak kullanılabileceğini; buna karşılık öğrencinin yapay zekâ ile birlikte oluşturulan kodu gözden geçirip anlaması, çalıştığını doğrulaması ve ayrıntılı biçimde açıklayabilmesi gerektiğini belirtiyor.

Bu nedenle ders çalışırken alınan destek, Create Performance Task'e teslim edilen çalışmanın sahipliği ve sınav günü aynı başlık altında değerlendirilmez. Yapay zekânın sana açıklama veya teşhis desteği vermesi başka, öğrencinin yerine tamamlanmış üretim yapması başka bir durumdur. AP CSP'de asıl ölçüt, çıktının güzel görünmesinden çok senin kodu anlayıp işlevini doğrulayabilmen ve gerekli belirtmeleri yapabilmendir.

AP CSP'de yapay zekâ kullanmak serbest mi?

Ders çalışma ve pratikte: Yapay zekâyı kodlama kavramlarını açıklatmak, kendi yazdığın kodun olası hata nedenlerini incelemek, farklı test girdileri önermek veya bir kod parçasının nasıl çalıştığını anlamak için yardımcı kaynak olarak kullanabilirsin. College Board'un 2026-2027 akademik yılına yönelik rehberinde AP CSP öğrencileri için bu kullanım alanları açıkça belirtiliyor. Ancak yapay zekâdan gelen kodun eksik, hatalı, verimsiz ya da anlaşılması zor olabileceği de vurgulanıyor.

Create Performance Task'te: Öğrencinin yapay zekâ ile birlikte oluşturduğu kodu incelemesi, çalıştığını doğrulaması ve ayrıntılı biçimde açıklayabilmesi gerekir. Bu tür kodlar için uygun acknowledgment, yani kaynağı belirtme ve katkıyı tanıma uygulamaları kullanılmalıdır. Ayrıca Create Performance Task'ın resmî uygulaması başladıktan sonra yazma, düzeltme, hata ayıklama, test etme veya revizyon konusunda alınabilecek yardım için görev yönergelerindeki sınırlar geçerlidir. Bu aşamada ilgili yönergeler ve öğretmenin güncel açıklamaları birlikte takip edilmelidir.

Sınav ortamında: Sınav hazırlığında yapay zekâ kullanabilmen, sınav günü aynı aracın senin adına açıklama üretmesine izin verildiği anlamına gelmez. College Board, AP CSP'nin yazılı yanıtlarının sınav günü bağımsız olarak tamamlandığını belirtir. Bu yüzden çalışma sürecinde yapay zekâdan destek alsan bile programının amacını, girdilerini, çıktılarını, algoritmasını ve hata nedenlerini kendi cümlelerinle açıklayabilecek düzeye gelmelisin.

Bu ayrımı çalışma planına taşımak için AP CSP sınav hazırlığı sırasında her yapay zekâ çıktısını üç soruyla inceleyebilirsin: Kodun amacı ne, hangi satır ne yapıyor ve hangi testte başarısız olabilir? Böylece yapay zekâ, öğrenmenin yerine geçen bir üretici değil, kendi düşünme sürecini kontrol etmene yardımcı olan bir araç olur.

Açıklama isteme ve hata ayıklamada yapay zekâ nasıl kullanılmalı?

Yapay zekâyı verimli kullanmanın başlangıç noktası, doğrudan çözüm istemek yerine kendi denemeni görünür hâle getirmektir. Önce problemi kendi cümlelerinle açıkla, beklenen sonucu tahmin et ve nerede zorlandığını belirle. Ardından yapay zekâdan kodu baştan yazmasını değil, kodun amacını ve hata olasılıklarını incelemesini iste.

1. Önce kendi denemeni yap: Kodun ne yapmasını beklediğini ve şu anda ne yaptığını yaz.
2. Açıklama iste: Kodun amacını, satırların görevini ve kullanılan koşulların nasıl değerlendirildiğini sor.
3. Olası nedenleri ayır: Sözdizimi hatası, yanlış koşul, beklenmeyen veri veya eksik test ihtimallerini ayrı ayrı incelet.
4. Test ederek doğrula: Yapay zekânın önerdiği açıklamayı ve test senaryolarını kodu çalıştırarak kontrol et. Sonucu beklenen çıktıyla karşılaştır.
5. Kendi cümlenle yeniden anlat: Kodun neden çalıştığını açıklayamıyorsan, henüz sadece çıktı almışsındır; konuyu öğrenmiş sayılmazsın.

Yapay zekâdan kod istemek, o kodun neden çalıştığını açıklayabilmekle aynı şey değildir. Aşağıdaki kısa örnek Python ile yazılmıştır. Amaç, belirli bir dili AP CSP için zorunlu göstermek değil, açıklama ve test döngüsünü somutlaştırmaktır.

def sum_even(numbers):
    total = 0
    for number in numbers:
        if number % 2 == 0:
            total += number
    return total

print(sum_even([3, 6, 9, 12]))
print(sum_even([1, 5, 7]))

Beklenen çıktı:
18
0

Bu kodda for döngüsü listedeki değerleri sırayla ele alır. number % 2 == 0 koşulu sayının çift olup olmadığını kontrol eder. Koşul doğru olduğunda değer total değişkenine eklenir. Yapay zekâdan yardım alırken yalnızca “Bu kodu düzelt” demek yerine şu soruları yöneltebilirsin:

• Listedeki hangi değerlerde koşul doğru olur?
• total değişkeni hangi satırda ve hangi nedenle değişir?
• [], [2] ve [1, 3, 5] girdileri için beklenen sonuçlar nedir?
• Kodun çalışmasını kontrol etmek için başka hangi test girdileri kullanılabilir?

Bu yaklaşımda yapay zekâdan gelen yanıt son karar değildir. College Board da üretken yapay zekânın hatalı veya eksik kod üretebileceğini ve öğrencinin kodu inceleyip işlevini doğrulaması gerektiğini belirtir.

Güvenli istem nasıl yazılır? İki kullanım biçimini karşılaştır

Güvenli istem, yapay zekâdan ne kadar çok çıktı alacağını değil, hangi sorumluluğu sende tutacağını belirler. Aşağıdaki karşılaştırmada ilk istem tamamlanmış üretime yaklaşırken, ikinci istem açıklama, test ve son çözümü kurma görevini öğrencide bırakır.

İlk istemi tek başına otomatik olarak bir College Board kuralı ihlali diye etiketlemek doğru değildir; kullanım zamanı, görevin hangi aşamasında olunduğu ve çıktının nasıl kullanıldığı da önem taşır. Ancak bu istem, özellikle öğrencinin tamamlanmış kodu doğrudan benimsemesi durumunda, College Board'un öğrenciye yüklediği kodu inceleme, işlevini doğrulama, ayrıntılı açıklama ve yapay zekâ katkısını uygun biçimde belirtme sorumluluklarıyla uyuşmayan bir çalışma biçimine dönüşebilir.

İkinci istemde amaç, yapay zekâdan son cevabı almak değil, kendi düşünme adımlarını sınamaktır. İyi bir istem sana şu dört şeyi bırakır: problemi tanımlamak, açıklamayı değerlendirmek, testleri çalıştırmak ve son çözümü kurmak. Bu dört adım korunuyorsa yapay zekâ, AP CSP konularını çalışırken öğrenmeyi destekleyen bir araç olarak kullanılabilir.

Create Performance Task'te çalışma sahipliği nasıl korunur?

Çalışma sahipliği, yapay zekâya hiç soru sormamak değil; projenin kararlarını, kodunu, testlerini ve açıklamasını senin taşımandır. 2026-2027 AP CSP rehberine göre üretken yapay zekâ, kodlama ilkelerini anlamak, kod geliştirmeye yardımcı olmak ve hata ayıklamak için tamamlayıcı bir kaynak olabilir. Yapay zekâyla birlikte oluşturulan kodu incelemek, çalıştığını doğrulamak ve ayrıntılı biçimde açıklamak ise öğrencinin sorumluluğundadır. College Board'un yapay zekâ kullanım rehberi bu çerçeveyi açıklar.

Fikirden teslim öncesine kadar izlenebilir bir süreç kur

• Fikir geliştirme: Problemi, girdiyi ve beklenen çıktıyı önce sen tanımla. Yapay zekâdan gelen fikirleri hazır proje gibi alma; seçimini neden yaptığını yaz.
• Kodlama: Tam çözüm yerine açıklama, söz dizimi veya küçük bir alternatif yaklaşım iste. Gelen kodu satır satır incele ve yapay zekâ katkısını uygun biçimde belirt.
• Test: Normal, sınır ve boş girdileri kendin seç. Önerilen çıktıyı doğru kabul etmeden programı çalıştır ve sonucu beklediğin sonuçla karşılaştır.
• Açıklama: Kodun hangi bölümünün ne yaptığını, hangi kararın davranışı değiştirdiğini ve testlerin ne gösterdiğini anlatabil.
• Teslim öncesi kontrol: Kod, video ve Personalized Project Reference bileşenlerini güncel yönergelerle karşılaştır; son gönderimden önce dosyaların doğru sürümünü hazırla.

College Board yönergeleri program kodunun geliştirilmesinde iş birliğine izin verir; ancak video ve Personalized Project Reference bireysel hazırlanır. Yapay zekâ ile oluşturulan kod için de uygun acknowledgment, yani katkının belirtilmesi gerekir.

Dört soruluk sahiplik çerçevesi

1. Özgün karar: Problemi, girdiyi, çıktıyı ve seçtiğin yaklaşımı nedenleriyle anlatabiliyor musun?
2. Kodu izleme: Değişkenlerin değerini, döngünün her turunu, koşulların sonucunu ve prosedür çağrısını satır satır takip edebiliyor musun?
3. Testi gerekçelendirme: Kendi test girdilerini ve beklenen sonuçlarını açıklayabiliyor musun?
4. Çıktıyı sorgulama: Yapay zekânın önerisini çalıştırıp eksik, hatalı veya gereksiz kısmını ayırdın mı?

Kısa senaryo: Döngü önerisini sahiplenmek

Yapay zekâ bir listedeki puanları döngüyle toplamayı öneriyor. Öğrenci, toplam değişkeninin neden sıfırlandığını ve döngünün her elemanda nasıl ilerlediğini açıklıyor. Ardından [3, -1, 2], [] ve [0, 0] girdilerini deniyor. Gereksinimin negatif puanları yok saymak olduğunu fark edince, ilk öneriyi olduğu gibi bırakmak yerine koşulu kendisi ekliyor:

def pozitif_puanlari_topla(puanlar):
    toplam = 0
    for puan in puanlar:
        if puan > 0:
            toplam += puan
    return toplam

print(pozitif_puanlari_topla([3, -1, 2]))

Beklenen çıktı 5 olur. Buradaki sahiplik, döngüyü kimin yazdığından çok, öğrencinin davranışı açıklaması, kendi girdileriyle sınaması ve gereksinime göre yeniden düzenlemesiyle görünür.

2027 AP CSP Create Performance Task'in program kodu, video ve Personalized Project Reference bileşenleri 30 Nisan 2027 saat 23.59 ET'ye kadar AP Digital Portfolio'da final olarak gönderilmelidir.

Sınav ortamındaki kurallar ders çalışmadan nasıl ayrılır?

Ders çalışırken açıklama istemek ile sınav sırasında dışarıdan dijital yardım kullanmak aynı değerlendirme değildir. 2027 AP CSP end-of-course sınavı Bluebook'ta tamamen dijitaldir; Create Performance Task'te hazırlanan Personalized Project Reference, ilgili yazılı yanıtlar için sınavda kullanılır. Bluebook sınavında bağlantı başlangıçta ve bitişte gerekir, sınav süreci gözetim altında yürütülür. AP sınavlarında öğrencilerin bilmesi gerekenler sayfası izinli ve yasaklı ekipman ayrımını açıklar.

Telefonlar, ayrı bilgisayarlar, tabletler, internet erişebilen diğer cihazlar ve iletişim cihazları yasaklı ekipman arasında yer alır; izin verilen test cihazı ve önceden onaylanmış yardımcı teknolojiler istisna olabilir. Bu nedenle sınav için gereken ağ bağlantısını açık web'de araştırma yapma veya yapay zekâ kullanma izni olarak yorumlama. Yayımlanmamış sınav içeriği tartışılamaz, kopyalanamaz veya paylaşılamaz.

Öğrenci kontrol listesi: İstemi göndermeden ve teslim etmeden önce

Bu listeyi, yapay zekâdan yardım alırken düşünme sorumluluğunu korumak için kullan. College Board'un AP CSP öğrenci yönergeleri, yapay zekâ katkısının uygun biçimde belirtilmesini ve öğrencinin kodunu anlayıp açıklamasını bekler.

1. Problemi, girdiyi ve beklenen çıktıyı kendi cümlelerimle yazdım.
2. Tam çözüm yerine açıklama, küçük ipucu, alternatif yaklaşım veya test fikri istedim.
3. Paylaştığım kodda kişisel, gizli veya gereksiz bilgi bırakmadım.
4. Her öneriyi kendi çalışma ortamımda çalıştırdım.
5. Normal, sınır ve boş girdilerle test yaptım; beklenen ve gerçek çıktıyı karşılaştırdım.
6. Kodun her bölümünü, özellikle döngü, koşul, liste, prosedür ve çağrıyı açıklayabiliyorum.
7. Yanlış, uydurma veya bağlama uymayan çıktıyı ayrıca kontrol ettim.
8. Create Performance Task'teki kararlarımı, test sonuçlarımı ve yapay zekâ katkısını açıklayabiliyorum.
9. Program kodu, video ve Personalized Project Reference'ı College Board yönergeleriyle karşılaştırdım.
10. Sınav sırasında dış desteğe ilişkin resmî talimatı esas alacağım; soru veya yanıt paylaşmayacağım.

Kırmızı bayraklar

• Açıklayamadığın kod.
• Çalıştırmadan kabul edilen çıktı.
• Senin yerine tamamlanmış metin veya kod.
• Kaynağı ya da doğruluğu belirsiz iddia.

Bu işaretlerden biri varsa istemi küçült, açıklama ve test iste, ardından kararı kendin ver. Teslim ve sınav aşamalarında resmî College Board talimatları önceliklidir.

Yapay zekâyı araç olarak kullanıp öğrenmenin kontrolünü nasıl korursun?

Öğrenmenin kontrolünü koruyan akışta yapay zekâ ilk üretici değil, ikinci açıklayıcıdır. Önce kendi çözümünü yaz, sonra açıklama ve karşı örnek iste, öneriyi çalıştırarak sınayıp değişiklikleri kendin uygula. Son olarak kodu ve kararlarını yapay zekâ olmadan anlatabildiğini kontrol et. College Board’un 2026-2027 AP CSP rehberinde üretken yapay zekâ, kodlama ilkelerini anlama, kod geliştirme ve hata ayıklamada tamamlayıcı kaynak olarak ele alınıyor. Kodun işlevini doğrulama ve ayrıntılı açıklama sorumluluğu öğrencide kalıyor.

1. Kendin başla: Problemi, girdiyi, çıktıyı ve algoritma fikrini yaz.
2. Açıklama iste: Kodun amacını, sınır durumlarını ve karşı örnekleri sor.
3. Sınama yap: Normal, boş ve beklenmeyen girdilerle çalıştır; düzeltmeleri kendin uygula.
4. Araçsız anlat: Her satırın görevini ve tasarım kararını açıklayamıyorsan ilgili bölümü yeniden incele.

İstemin amacı cevabı almak değil, düşünmeyi görünür kılmak olsun

Daha az kontrol sağlayan istem: AP CSP projem için programı baştan yaz.

Öğrenme odaklı istem: Bu kodun amacını, girdilerini ve çıktılarını açıkla; hangi sınır durumunda bozulabileceğini bul; düzeltmeyi doğrudan vermeden önce bana üç kontrol sorusu sor.

İkinci istemde karar, test ve açıklama sende kalır. Yapay zekâdan kod istemek, o kodun neden çalıştığını açıklayabilmekle aynı şey değildir.

Kısa bir kontrol örneği

def average(numbers):
    if not numbers:
        return 0
    return sum(numbers) / len(numbers)

print(average([80, 90, 100]))

Beklenen çıktı 90.0. Önce boş listenin neden kontrol edildiğini ve ortalamanın nasıl hesaplandığını kendin açıkla. Sonra yapay zekâdan [] ve [70] için davranışı karşılaştırmasını iste, kodu çalıştır ve önerilen değişiklikleri satır satır kendin değerlendirip uygula.

Öğrenmenin ders saatiyle sınırlı kalmaması ve kişiye özel geri bildirim alabilmen için Berk Akademi’de lise öğrencilerine yönelik 36 derslik birebir AP CSP sınav hazırlığı hizmetinde sınav konuları, Create Performance Task, yazılı yanıtlar ve deneme çalışmaları birlikte ele alınır.

Sık Sorulan Sorular

Create Performance Task için yapay zekâdan kod açıklaması istemekle kod yazdırmak arasındaki fark nedir?

Açıklama istemek, kendi çözümündeki mantığı ve hataları anlamaya yöneliktir. Kod yazdırmak ise çözüm kararının bir bölümünü araca bırakır. College Board, üretken yapay zekâyla oluşturulan kodun incelenmesini, çalıştığının doğrulanmasını, ayrıntılı açıklanmasını ve uygun biçimde belirtilmesini ister.

Sınav günü ile sınav hazırlığı sırasında yapay zekâ kullanımına ilişkin kurallar neden farklı değerlendirilebilir?

Hazırlık sırasında üretken yapay zekâ, AP CSP kapsamında tamamlayıcı öğrenme ve hata ayıklama kaynağı olarak kullanılabilir. Sınav sırasında ise test veya molalarda yapay zekâ dâhil dijital kaynaklara erişim yasaktır. Bu nedenle hazırlık desteği ile sınav yanıtını araçla üretmek farklı değerlendirilir.

Yapay zekânın önerdiği kodu çalıştırmadan önce hangi kontrolleri yapmalıyım?

Girdilerin ve çıktıların beklenen biçimde olduğunu, veri türlerini, boş ve sınır durumlarını, döngü veya liste değişikliklerini kontrol et. Ardından normal, hatalı ve uç örneklerle çalıştır; değişen her satırın görevini açıklayamıyorsan o değişikliği kullanma.

Bir istemin öğrencinin yerine üretim yapmaya yaklaştığını nasıl anlayabilirim?

İstem, teslim edilecek programı, Personalized Project Reference içeriğini ya da yazılı yanıtı baştan sona üretmesini istiyorsa öğrencinin yerine üretime yaklaşır. Açıklama, soru, karşı örnek, test senaryosu ve geri bildirim isteyen istemler kontrolü sende tutar. Son test şudur: Çıkan sonucu araç olmadan açıklayabiliyor musun?

Sınırın net olsun: Yapay zekâ açıklayabilir ve geri bildirim verebilir, fakat anlayan, sınayan, seçen ve anlatan kişi sen olmalısın.