Susam Bülten
Şubat 2026 – Sayı 51
Bu sayıda neler var?
-
- Ticari Eşya ve Uyuşturucu Yakalamaları: 2017 yılına kıyasla yakalanan esrar miktarı neredeyse 6 kat artarken metamfetamin miktarı 550 kat artmış.
- GenAI ile Öğrenme; Pratikte İyi, Sınavda Zayıf: Türkiye’de 1000 lise öğrencisiyle yapılan bir deney, ders çalışırken ChatGPT kullananların alıştırma testlerinde performansının daha yüksek olduğunu gösterse de sınava gelince diğer öğrencilere göre %17 daha düşük puan aldıklarını gösteriyor.
|
Abone değilseniz ve gördüklerinizi beğendiyseniz: |
Ticari Eşya ve Uyuşturucu Yakalamaları
Ticaret Bakanlığı Ticari Eşya ve Uyuşturucu Yakalamaları istatistiklerinden yararlanarak çeşitli eşya ve uyuşturucu türlerinde yakalama hacimlerini inceledik. Toplam grafiğine baktığımızda 2017-2019 döneminde hem uyuşturucu hem de ticari eşyalarda yakalanan malların değeri düşmüş. 2020’den 2021’e gelirken uyuşturucu yakalanmalarında radikal bir artış gerçekleşmesine karşın 2022 ve 2023’te tekrar düşüşe geçilmiş. 2024’ten itibaren ise yakalamalar hem uyuşturucu hem de ticari eşyalarda katlanarak artmış. Süleyman Soylu’nun görevden alınması ve Ali Yerlikaya’nın İçişleri Bakanlığı görevine getirilmesinin yakalamalardaki artışa nasıl ve hangi şekilde etki ettiğini söylemek gibi bir iddiada bulunamayız fakat iki dönem arasında dikkat çekici bir fark olduğunu söylemek mümkün.
Kaynak: Ticaret Bakanlığı, GTB.
Yakalanan Bazı Ticari Eşya Türlerinin Değerleri
Kaynak: Ticaret Bakanlığı, GTB.
Yakalanan Bazı Ticari Eşya Türlerinin Toplam Ticari Eşyalar İçerisindeki Payı
Kaynak: Ticaret Bakanlığı, GTB.
Yakalanan ticari eşya türlerinden bazılarının değerlerini incelediğimizde ilgi çekici bir tablo ortaya çıkıyor. 2017’de 5 milyon dolarlık değerli maden yakalanırken bu tutar 2025’te 715 Milyon Dolara çıktı. 2017-2025 döneminde yakalanan toplam ticari eşya tutarı içerisinde değerli madenlerin aldığı pay %1’den %53’e ulaşmış durumda. Bu fark son dönemde medyada kendine geniş yer bulan altın kaçakçılığı haberlerini de akıllara getiriyor. Türkiye’deki altın fiyatı ile körfez ülkeleri arasında kayda değer bir marj var. Araç, elektronik ve silah/mühimmat gibi kalemlerde de Dolar bazında yakalanan ürün değeri artsa da toplam hacim içerisindeki payı azalmış. Yakalanan tütün ve alkollerin değerinde ise 2017 yılına kıyasla 5 milyon dolarlık bir azalma var.
Yakalanan Uyuçturucuların Türü ve Hacmi
Kaynak: Ticaret Bakanlığı, GTB.
Bakanlık yakalanan eroin, esrar, kokain ve metamfetamin maddelerini kilogram bazında paylaşırken ecstasy maddesini adet bazında paylaşmış. Ecstasy trendini takip etmek için grafiğin sağındaki aksise diğer uyuşturucu maddelerin trendini takip etmek için ise grafiğin solundaki aksise bakmanız gerekiyor. Yakalamalar yalnızca operasyon yoğunluğuna değil pazardaki uyuşturucunun hacim büyüklüğüne dair de fikir edinmemiz için bir gösterge olabilir. 2022’den bu yana özellikle de esrar ve metamfetamin yakalamalarında radikal bir artış var. 2017 yılına kıyasla geçtiğimiz yıl yakalanan esrar miktarı neredeyse 6 kat artarken metamfetamin miktarı 550 kat artmış.
2026 Ocak Ayında Yakalanan Uyuşturucu ve Ticari Eşyalar
Kaynak: Ticaret Bakanlığı, GTB.
Sadece geçtiğimiz ay yakalanan uyuşturucunun değeri neredeyse 5 Milyar TL. Yakalanan değerli madenlerin tutarı 1 Milyar TL’yi aşarken 400 Milyon TL’nin üzerinde tekstil ürünü ve 300 Milyon TL’nin üzerinde araç yakalanmış. Tarihi eser, zirai ürünler ve silah/mühimmat gibi mallar ise son sıralarda yer alıyor.
Üretken Yapay Zeka Kullanımı
Çoğu insan büyük dil modellerine (LLM) dayanan sohbet botları (‘chatbots’) aracılığıyla üretken yapay zekâyla (GenAI) tanıştı veya tanışıyor: OpenAI’nin ChatGPT’si, Google’ın Gemini’si, Anthropic’in Claude’u, Microsoft Copilot, Mistral’in LeChat’i ve Deepseek’in Deepseek-R1’i vb. Nisan 2025 itibarıyla, web sitesi trafiğine dayanan ölçümlere göre sohbet botları GenAI araçlarının kamusal kullanımında açık ara baskın. En çok ziyaret alan 60 GenAI platformuna gelen aylık trafiğin yaklaşık %95’i sohbet botlarından geliyor. Bu trafiğin yaklaşık %78’ini tek başına ChatGPT oluşturuyor; bu oran Nisan 2023’te %89 düzeyindeydi (Liu, Huang ve Wang, 2025).
2025’te GenAI kullanımının %60’ı yüksek gelir grubundaki ülkelerden gelirken (2024’te %55), orta gelirli ülkelerin payı %39’da; düşük gelirli ülkelerin payı ise %1’in altında kalıyor. Tabii ölçümün kendisi bu farkı olduğundan büyük gösterebilir çünkü bağlantının zayıf olduğu bölgelerde kullanıcılar platformlara internet üzerinden erişemeyip, cihaz üzerinde çevrimdışı çalışan sürümleri tercih ediyor olabilir.
İnternet kullanıcıları içinde ChatGPT’ye girenlerin payındaki artış
Kaynak: Liu, Yan; Huang, Jingyun; Wang, He (2025). Who on Earth Is Using Generative AI? Global Trends and Shifts in 2025. Policy Research Working Paper; Digital; Washington, D.C. : World Bank Group.
Yukarıdaki grafikte 2024 ve 2025’te ChatGPT kullanan internet kullanıcılarının payını göstererek GenAI araçlarının nüfus içindeki yaygınlığına dair bir fikir veriyor; ancak bu tür ortalamaların, genç kuşaklarda daha yüksek kullanım oranlarını perdeleyebileceğini de not etmek lazım.
Avrupalı öğrenciler ders çalışırken yapay zekâyı nasıl kullanıyor? (2024)
Yedi ülkeyi kapsayan bir araştırmaya göre, okul dışındaki öğrenme faaliyetlerinde ve öğretmen yönlendirmesi olmaksızın yapay zekâ kullanımının en yaygın iki amacı bilgi edinmek (%56) ve terim/kavramlara ilişkin açıklama almak (%45)olarak öne çıkıyor. Katılımcıların yaklaşık üçte biri (%31) yapay zekâyı “görevlere/ödevlere tam çözüm üretmek” için kullandığını belirtirken, daha sınırlı bir kesim (%20) kişiselleştirilmiş öğrenme planı oluşturma ya da ilerlemeyi takip etme gibi öz-düzenleme işlevleri için yapay zekâdan yararlandığını söylüyor.
Kaynak: Vodafone Foundation (2025), AI in European Schools: A European Report Comparing Seven Countries.
Türkiye’de lise öğrencilerinin matematik sınav ve alıştırma sonuçlarının, tek başına veya üretken yapay zekâ araçlarıyla çalışırken karşılaştırılması
Kaynak: Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, O. ve Mariman, R. (2024), “Generative AI Can Harm Learning”, The Wharton School Research Paper (SSRN).
Not: Bu rastgele kontrollü çalışmada GPT-4’e erişim, matematik alıştırmalarında öğrenci performansını (özellikle “tutor” sürümünde) artırıyor. Ancak kapalı kitap sınavlarda, GPT-4’ün “base/genel amaçlı” sürümünü kullanan öğrenciler, hiç erişimi olmayanlara kıyasla %17 daha düşük performans gösteriyor.
Türkiye’de 9, 10 ve 11. sınıflarda matematik dersi alan 1.000 lise öğrencisiyle yürütülen bir çalışma, altı adet 90 dakikalık oturum boyunca üç farklı alıştırma koşulunu karşılaştırıyor: (1) öğrencilerin her zamanki gibi ders notu ve ders kitabıyla çalışması, (2) genel amaçlı bir büyük dil modeli sohbet botu (“GPT base”) ile çalışması ve (3) eğitim odaklı bir sohbet botu (“GPT tutor”) ile çalışması. Eğitim amaçlı sohbet botları, doğrudan yanıt vermekten kaçınacak ve öğrenme sürecini destekleyecek şekilde kurgulanıyor (bu örnekte aracın uyarlanabilir/kişiye göre adapte olan bir öğrenme aracı olduğuna dair bir bilgi de yok).
Rastgele kontrollü deney tasarımına dayanan çalışma, alıştırma esnasındaki performansta dikkat çekici bir fark buluyor: Üretken yapay zekâ araçlarını kullanan öğrencilerin alıştırmalarda doğru yanıt oranı, kendi başına çalışanlara kıyasla belirgin biçimde daha yüksek; üstelik “eğitim” odaklı botu kullananların alıştırma performansı daha da güçlü görünüyor. Ancak bilgi derinliği, kapalı kitap (kaynak kullanmadan) ölçüldüğünde bu avantaj ortadan kalkıyor. Genel amaçlı “GPT base” kullanan öğrencilerin sınav performansı, tek başına çalışanların bile gerisine düşüyor. Eğitim odaklı botu kullananların sınav performansı ise tek başına çalışan akranlarına yaklaşık olarak benzer düzeyde kalıyor.
Yani alıştırma sırasında “doğruyu bulmaya yardım eden” bir araç, öğrenmeyi otomatik olarak garanti etmiyor. Halbuki etkili bir dijital öğrenme aracından beklenen, yalnızca alıştırma performansını değil, kalıcı bilgi kazanımını da güçlendirmesidir… Bu açıdan sonuçlar, “eğitim amaçlı” olduğu iddia edilen bazı GenAI araçlarının öğrenme çıktısını artırma konusunda beklenenden zayıf kalabileceğine işaret ediyor.
Susam Dünyasını Keşfet!
Bültenlerin tamamına aşağıdaki butondan ulaşabilirsiniz…
Susam Bülten Nedir?
Her yer veri her yer data. Peki biz ne yapıyoruz?
Anlamanın, katkıda bulunabileceği diğer hedefler bir yana, kendisinin de bir amaç olduğuna inanıyor ve bu yolda ilerlemek istiyoruz. Her hafta yayımlanacak bültenimizde; lahmacun fiyatlarının il il enflasyon karşısındaki seyrinden meclis puan tablolarına (vekillerin performansına dair kapsamlı istatistiklere), dizilerde ve tartışma programlarında (görüntü işleme yöntemleriyle elde ettiğimiz verilerle) ne gördüğümüze, sokaklardaki hurda/eskici hikâyelerine kadar geniş bir yelpazede veriler ve analizler paylaşacağız. Her şeyi bir soru ve dolayısıyla bir araştırma konusu haline getirmeye hazır olan herkesi, bu bültenle aramıza bekliyoruz.
Sıkça Sorulan Sorular:
Adı neden Susam: Çünkü Research İstanbul ofisi Susam Soka