Flynn Etkisinin Tersine Dönüşünden PISA 2025’e: Dijital Çağda Bilişsel Çaba ve Öğrenmenin Maliyeti

Zekâmız mı azalıyor, yoksa düşünme biçimimiz mi değişiyor?

Uzun yıllar boyunca insanlığın ortalama zekâ testlerindeki performansının kuşaktan kuşağa yükseldiği gözlendi. James Flynn’in adıyla anılan Flynn etkisi, özellikle 20. yüzyıl boyunca birçok ülkede IQ test puanlarının düzenli biçimde artmasını ifade ediyordu.

Ancak son yıllarda bazı gelişmiş ülkelerde bu eğilimin yavaşladığı, durduğu, hatta tersine döndüğü yönünde bulgular ortaya çıktı. Bratsberg ve Rogeberg’in (2018) Norveç verileri üzerinde gerçekleştirdikleri önemli çalışma, hem Flynn etkisinin hem de tersine dönüşünün aileler içindeki kuşak farklılıklarında gözlenebildiğini ve değişimin çevresel faktörlerle açıklanmasının daha olası olduğunu gösterdi.

2025 yılında yayımladığım Changes in Average National IQ Scores (1940–2023) başlıklı yazıda bu değişimi tartışırken şu soruyu ortaya atmıştım: İnternetin, dijital teknolojilerin ve daha sonra yapay zekânın giderek günlük hayatımızın parçası hâline gelmesi ile bilişsel performanstaki bu değişim arasında bir ilişki olabilir mi?

O tarihte bu soru büyük ölçüde bir hipotez niteliğindeydi.

PISA 2025 sonuçları ise tartışmaya yeni ve oldukça ilginç veriler ekliyor.

PISA bize ne söylüyor?

OECD’nin PISA 2025 sonuçlarına göre 15 yaşındaki öğrencilerin ortalama performansı OECD ülkelerinde PISA tarihinde ölçülen en düşük düzeye ulaşmış durumda. Bu sonuç fen, matematik ve okumanın üçü için de geçerli. Ancak düşüşün yapısı alanlara göre farklılık gösteriyor.

Matematik performansı OECD ülkelerinde 2015–2025 arasında ortalama 22 puan geriledi. OECD bunu bir yıldan biraz fazla öğrenmeye karşılık gelen büyük bir kayıp olarak değerlendiriyor.

Okumadaki gerileme daha da belirgin: aynı on yıllık dönemde OECD ortalaması 28 puan düştü.

Fen bilimleri ise görece dirençli görünüyor; düşüş daha sınırlı.

Son üç PISA dönemi özellikle dikkat çekicidir. 2022’de pandeminin ardından matematik ve okumada çok büyük bir düşüş görülmüştü. Eğer bunun temel nedeni yalnızca COVID-19 nedeniyle okulların kapanması olsaydı, pandemi sonrasında bir toparlanma beklemek makul olurdu.

Fakat PISA 2025 bunu göstermedi.

2022–2025 arasında karşılaştırılabilir OECD ülkelerinde matematik 9 puan daha, okuma ise yaklaşık 14 puan daha geriledi. Fen performansı ise yaklaşık olarak sabit kaldı. Dahası OECD, okuma performansındaki gerilemenin pandemiden önce başladığını, matematikte ise özellikle 2018 sonrasında hızlandığını vurguluyor.

Demek ki açıklamamız gereken olgu yalnızca bir “pandemi kaybı” olmayabilir.

Daha uzun süreli bir değişimle karşı karşıya olabiliriz.

Daha ilginç soru: Öğrenciler neyi yapmakta zorlanıyor?

PISA 2025’in bence en önemli bulgularından biri ortalama puanların düşmesinden ziyade hangi görevlerde düşüş yaşandığıdır.

Okumada en büyük performans kayıplarından bazıları uzun metinlerin kullanıldığı görevlerde görülüyor. Özellikle bilgiyi değerlendirme, üzerinde düşünme, hatırlama ve farklı kaynaklardan gelen bilgileri bütünleştirme gerektiren görevlerde öğrenciler daha fazla zorlanıyor.

Buna karşılık metin içerisinden tek bir bilgiyi bulmaya dayanan görevler görece daha az etkilenmiş durumda.

Daha da ilginci, öğrencilerin soruları cevaplama davranışı değişmiş görünüyor.

PISA 2025’in ayrıntılı okuma analizleri, öğrencilerin testle etkileşim biçimlerinde de önemli değişimler olduğunu gösteriyor. 2018–2025 arasında, 35 OECD ülkesinde doğru ve akıcı okur olarak sınıflandırılan öğrencilerin oranında ortalama 7 puanlık düşüş görülürken, OECD’nin “hasty readers” olarak adlandırdığı, okuma akıcılığı görevlerini olağan dışı derecede hızlı tamamlayıp birden fazla hata yapan öğrencilerin oranı yaklaşık 5 puan artarak %6,6’dan %11,4’e yükseldi.

Benzer biçimde, okuma değerlendirmesindeki performans düşüşü testin tamamında görülmekle birlikte sonraki bölümlerde daha belirgindi. OECD, bu örüntünün öğrencilerin zor görevlerle karşılaştıklarında dikkatlerini sürdürme, sebat etme veya kendilerine güvenme eğilimlerinde zaman içinde meydana gelmiş olabilecek bir azalmayla uyumlu olduğunu, ancak bunun tek başına nedensel bir açıklama oluşturmadığını belirtmektedir.

OECD bunun öğrencilerin zor görevler karşısında dikkatlerini sürdürme, sebat etme veya kendilerine güvenme kapasiteleri ya da istekliliklerindeki değişimle uyumlu olduğunu belirtiyor. Öğrencilerin PISA testine harcadıklarını bildirdikleri çaba da 2018 ve 2022’ye kıyasla 2025’te birçok ülkede azalmış durumda.

Bu noktada mesele yalnızca “öğrenciler daha az biliyor” olmaktan çıkıyor.

Belki de sormamız gereken soru şudur:

Öğrenciler bilişsel olarak zor bir işle karşılaştıklarında o işle yeterince uzun süre uğraşmaya devam ediyorlar mı?

Bilişsel dışsallaştırma

Bu soruyu anlamak için psikoloji literatüründeki cognitive offloading – bilişsel dışsallaştırma kavramı yararlı olabilir.

Risko ve Gilbert (2016), bilişsel dışsallaştırmayı bir görevin zihinsel işlem yükünü azaltmak amacıyla dışsal araçlardan yararlanılması olarak tanımlar. Telefonumuza bir hatırlatma koymak, bilgiyi ezberlemek yerine kaydetmek veya hesaplamayı zihinden yapmak yerine bir araç kullanmak bunun basit örnekleridir.

Bilişsel dışsallaştırma kendi başına kötü değildir.

Tam tersine insanlık tarihinin büyük bölümü bilişsel dışsallaştırmanın tarihidir.

Yazı, kitap, kütüphane, hesap makinesi ve bilgisayar insanın bilişsel kapasitesini genişleten teknolojilerdir.

Fakat eğitim açısından kritik bir ayrım vardır:

Bir aracın öğrenilmiş bir bilişsel işlemi kolaylaştırması ile öğrenilmesi gereken bilişsel işlemin yerine geçmesi aynı şey değildir.

İşte üretken yapay zekâ bu ayrımı daha önce karşılaşmadığımız ölçüde önemli hâle getiriyor.

İnternet bilgiyi dışsallaştırdı; AI düşünme sürecini de dışsallaştırabilir

İnternet devrimiyle birlikte bilgiye erişmenin maliyeti dramatik biçimde azaldı.

Bir bilgiyi hatırlamak yerine arayabiliyoruz.

Bir kitabı baştan sona okumak yerine belirli bir bilgiyi bulabiliyoruz.

Bir ansiklopediyi incelemek yerine arama motoruna birkaç kelime yazabiliyoruz.

Üretken yapay zekâ ise bundan bir adım daha ileri gidiyor.

Artık yalnızca bilgiyi dışarıdan almıyoruz. Bilginin özetlenmesini, karşılaştırılmasını, sınıflandırılmasını, yorumlanmasını, ilişkilendirilmesini ve hatta bizim adımıza bir metne dönüştürülmesini de dışarıya aktarabiliyoruz.

Bu büyük bir bilişsel kazanç olabilir.

Fakat eğitim açısından büyük bir risk de içeriyor.

Çünkü öğrencinin öğrenmesi gereken süreç tam olarak bu işlemler olabilir.

Bir matematik probleminin cevabını almak ile problemi çözmek aynı şey değildir.

Bir metnin özetini okumak ile metni okuyup zihinsel olarak yapılandırmak aynı şey değildir.

Bir argümanın AI tarafından üretilmesi ile öğrencinin kanıtları değerlendirerek kendi argümanını oluşturması aynı bilişsel süreç değildir.

Dolayısıyla AI’ın eğitim açısından temel sorusu “AI doğru cevap veriyor mu?” olmayabilir.

Daha önemli soru şudur:

AI kullanıldığında bilişsel işi kim yapıyor?

Öğrenme pahalıdır

Burada öğrenmeyle ilgili temel bir gerçeği yeniden hatırlamak gerekir:

Öğrenme negatifi olmayan bir işlem olabilir; fakat anlamlı öğrenme pahalı bir süreçtir.

Buradaki “pahalı” sözcüğünü ekonomik anlamda kullanmıyorum.

Anlamlı öğrenme;

• zaman,
• dikkat,
• zihinsel çaba,
• tekrar,
• hata yapma,
• geri bildirim alma,
• önceki bilgilerle ilişki kurma,
• hatırlamaya çalışma,
• belirsizlikle mücadele etme
• ve vazgeçmemeyi

gerektirir.

Başka bir ifadeyle öğrenmenin bir bilişsel maliyeti vardır.

Eğitim teknolojisinin tarihsel hedeflerinden biri bu maliyeti azaltmak olmuştur. Ancak burada ince bir paradoks ortaya çıkıyor:

Öğrenmenin gereksiz maliyetlerini azaltmak yararlıdır; öğrenmeyi meydana getiren gerekli bilişsel maliyetleri ortadan kaldırmak ise öğrenmenin kendisini azaltabilir.

“Minimum yasası” açısından öğrenme

Bu problem Law of the Minimum in Learning yaklaşımıyla da düşünülebilir.

Bir öğrenme sürecini birbirine bağlı bileşenlerden oluşan bir sistem olarak ele alalım:

Dikkat → Algılama → İşleme → İlişkilendirme → Uygulama → Geri çağırma → Transfer

Bu bileşenlerden herhangi birinin kritik düzeyin altında kalması bütün öğrenme çıktısını sınırlayabilir.

Öğrenci çok kaliteli içeriğe erişebilir.

Öğretmenin anlatımı mükemmel olabilir.

AI son derece doğru açıklamalar üretebilir.

Fakat öğrenci yeterli süre dikkatini sürdüremiyorsa veya bilişsel işlemeyi sürekli bir dış araca devrediyorsa sistemin diğer bileşenlerinin kalitesi öğrenmeyi tek başına garanti edemez.

Bu durumda teknolojik kapasite artarken öğrenme çıktısının azalması paradoks olmaktan çıkar.

Sınırlayıcı faktör değişmiştir.

Dünün problemi bilgiye erişim iken bugünün problemi giderek bilgi üzerinde yeterince uzun süre düşünmek olabilir.

PISA 2025 bu hipotezi kanıtlıyor mu?

Hayır.

Bu ayrım son derece önemlidir.

PISA verileri ile dijitalleşme, internet kullanımı veya yapay zekâ arasında gözlenen ilişkiler tek başına nedensellik göstermez.

PISA’daki gerilemenin birçok olası nedeni bulunmaktadır: pandemi sonrası etkiler, okul devamsızlığı, sosyoekonomik değişimler, öğretmen sorunları, aile desteğindeki değişiklikler, okuma alışkanlıklarının zayıflaması, ekran süresinin artması, motivasyon ve okul bağlılığındaki düşüşler bunların arasındadır. OECD de bunların birbirinin alternatifi değil, birlikte çalışan açıklamalar olabileceğini vurguluyor.

Benzer biçimde ters Flynn etkisinin nedeninin internet veya dijital teknoloji olduğu da gösterilmiş değildir. Bratsberg ve Rogeberg’in çalışmasının güçlü sonucu genetik açıklamalardan ziyade çevresel etkenlere işaret etmesidir; hangi çevresel etkenlerin ne ölçüde sorumlu olduğunu tek başına belirlememektedir.

Dolayısıyla elimizde henüz şöyle bir nedensel denklem yoktur:

Dijitalleşme → IQ düşüşü → PISA düşüşü.

Böyle bir iddia mevcut kanıtların ötesine geçer.

Fakat elimizde araştırılmaya değer daha incelikli bir hipotez vardır.

Bilişsel Çaba Hipotezi

Bunu Bilişsel Çaba Hipotezi olarak adlandırabiliriz:

Dijital teknolojilerin ve üretken yapay zekânın, öğrenenin bilişsel işlemlerini desteklemek yerine onların yerine geçecek biçimde kullanılması; uzun vadede sürdürülen dikkat, derin okuma, problem çözme, geri çağırma ve anlamlı öğrenme için harcanan bilişsel çabayı azaltabilir. Bu azalma, bazı bilişsel ve akademik performans ölçümlerinde gözlenen gerilemeye katkıda bulunan faktörlerden biri olabilir.

Bu hipotezin avantajı test edilebilir olmasıdır.

Örneğin aynı öğrenme görevinde üç grup karşılaştırılabilir:

1. AI kullanmayan öğrenciler,
2. AI’dan ipucu ve geri bildirim alan öğrenciler,
3. çözümü büyük ölçüde AI’a bırakan öğrenciler.

Sadece görevi tamamladıkları andaki başarıları değil; bir hafta sonraki hatırlama, yeni problemlere transfer, açıklama yapabilme ve AI olmadan problemi çözebilme performansları ölçülebilir.

Burada ilginç bir tahmin ortaya çıkar.

Üçüncü grup görevi başlangıçta en hızlı ve en başarılı biçimde tamamlayabilir; fakat gecikmeli öğrenme testinde diğer grupların gerisine düşebilir.

Eğer böyleyse eğitim açısından “performans” ile “öğrenme” arasındaki ayrım kritik hâle gelir.

PISA 2025 ve AI

OECD’nin PISA 2025 değerlendirmesi bu tartışma açısından özellikle önemlidir.

Dijital araçların sınırlı veya orta düzeyde eğitim amaçlı kullanımı daha iyi sonuçlarla ilişkilendirilebilirken, aşırı kullanım ve özellikle okul içindeki dijital dikkat dağınıklığı daha düşük performansla ilişkilidir. OECD öğrencilerinin yaklaşık %28’i fen derslerinin çoğunda veya tamamında arkadaşlarının dijital cihazlar nedeniyle dikkatlerinin dağıldığını bildirmektedir.

AI için de basit bir “iyi/kötü” ilişkisi görülmemektedir. OECD sonuçları kullanım biçiminin önemli olduğunu gösteriyor ve AI’ın öğrencinin çaba gerektiren öğrenmesini desteklemesi, onun yerine geçmemesi gerektiğini vurguluyor.

Bu, tartışmayı “okullarda AI kullanılmalı mı?” sorusundan daha önemli bir soruya taşıyor:

AI öğrenenin bilişsel yükünü nerede azaltmalı, nerede azaltmamalıdır?

Yapay zekâ çağında eğitimin yeni görevi

Belki de eğitim teknolojilerinin tarihinde yeni bir döneme giriyoruz.

Geçmişte temel problem bilgi kıtlığıydı.

Öğretmen bilgiyi biliyordu; öğrenci bilmiyordu. Kitap, kütüphane, radyo, televizyon, bilgisayar ve internet giderek bilgiye erişimi demokratikleştirdi.

Bugün ise dünyanın bilgi üretme kapasitesi öğrencinin tüketebileceğinden kat kat fazla.

AI ile birlikte cevap üretmenin maliyeti de neredeyse sıfıra yaklaşıyor.

Bu nedenle eğitimin problemi artık yalnızca bilgiye erişim değildir.

Hatta yakın gelecekte “doğru cevabı bulmak” bile temel eğitim problemi olmayabilir.

Yeni problem şu olabilir:

Öğrencinin, cevaba çok kolay ulaşabileceği bir dünyada düşünmeye devam etmesini nasıl sağlayacağız?

Bu soru öğretmenin rolünü de değiştiriyor.

Öğretmenin görevi artık yalnızca bilgiyi aktarmak değil; öğrencinin hangi bilişsel işlemleri kendisinin yapmak zorunda olduğunu tasarlamak olabilir.

AI hesaplayabilir.

AI özetleyebilir.

AI metin yazabilir.

AI çözüm üretebilir.

Fakat öğrenme hedefimiz öğrencinin matematiksel düşünmesi ise matematiksel düşünmeyi; eleştirel okuması ise değerlendirmeyi; bilimsel muhakeme yapması ise kanıtla sonuç arasında ilişki kurmayı tamamen AI’a devredemeyiz.

Çünkü eğitim açısından önemli olan yalnızca ortaya çıkan ürün değildir.

Ürünü meydana getirirken öğrencinin zihninde gerçekleşen değişimdir.

Sonuç: Yapay zekâ sorun mu, yoksa büyüteç mi?

PISA 2025 sonuçları, ters Flynn etkisi ve bilişsel dışsallaştırma araştırmaları yan yana getirildiğinde ilginç bir tablo ortaya çıkıyor.

Ancak bundan “yapay zekâ insanları aptallaştırıyor” sonucunu çıkarmak bilimsel olarak doğru değildir.

Daha anlamlı bir sonuç şudur:

İnsanlık, bilişsel işlemleri dışarıya aktarma konusunda tarihte hiç olmadığı kadar güçlü araçlara sahip olmuştur. Bunun öğrenmeye etkisi, bu araçların varlığından çok, hangi zihinsel işlemleri desteklediğine ve hangilerinin yerine geçtiğine bağlı olabilir.

PISA 2025’in belki de en önemli uyarısı puanların birkaç puan düşmesi değildir.

Daha önemli sinyal; öğrencilerin uzun metinlerde, bilgiyi bütünleştirmede, zor görevlerde dikkatlerini sürdürmede ve çaba göstermede yaşadığı güçlüktür.

Bu nedenle yapay zekâ çağında eğitimin temel ilkelerinden biri şöyle ifade edilebilir:

AI öğrencinin bilişsel yükünü azaltabilir; fakat öğrenmeyi meydana getiren bilişsel çabayı ortadan kaldırmamalıdır.

Belki de önümüzdeki yıllarda eğitim teknolojileri açısından cevaplamamız gereken temel soru “AI ile daha hızlı nasıl öğreniriz?” olmayacaktır.

Asıl soru şudur:

Düşünmenin giderek ucuzladığı bir dünyada, anlamlı öğrenmenin gerektirdiği çabayı nasıl koruyacağız?

---

Kaynaklar

Bratsberg, B., & Rogeberg, O. (2018). Flynn effect and its reversal are both environmentally caused. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(26), 6674–6678. https://doi.org/10.1073/pnas.1718793115

OECD. (2026). PISA 2025 Results (Volume I): Learning and equity in a changing world. OECD Publishing.

Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016). Cognitive offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676–688. https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.07.002

Özden, M. Y. (2025). Changes in Average National IQ Scores (1940–2023). myozden.info.