Yapay zekâ ve hukuk: Yapay zekâ çağında yeni eğitim paradigmaları ve MootGPT deneyimi üzerine bir inceleme

Abstract

Bu çalışma, yapay zekânın (YZ) özellikle üretken yapay zekâ (ÜYZ) araçlarının, hukuk eğitimindeki yaklaşım, yöntem ve değerlendirme süreçlerini nasıl dönüştürdüğünü; bu dönüşümün İbn Haldun Üniversitesi Hukuk Fakültesi’nde yürütülen “Yapay Zeka ve Hukuk” dersi ile somutlaştığını ve ders çıktısı olan “MootGPT: Yapay Zekâ ile Etkileşimli Farazî Dava Hazırlık Asistanı” aracılığıyla uygulamalı bir örneğe dönüştüğünü incelemektedir. Çalışma, önce YZ’nin eğitimde özelleştirilmiş içerik üretimi, sürekli geri bildirim ve etkileşimli öğrenme gibi işlevleri üzerinden hukuk eğitimine sunduğu fırsatları ve riskleri tartışmakta; ardından hukuk eğitimi için önerilen AILE (Artificial Intelligence + Law + Education) birleşim modelinin hedef, içerik ve ölçme-boyutlarını ana hatlarıyla sunmaktadır. Makalede, 2024–2025 Bahar döneminde açılan dersin kapsamı, yürütülen “Adaletin Kodları” öğrenci çalıştayı ve dört öğrenci projesi özetlenmekte; merkezî örnek olan MootGPT’nin sistem ve kullanıcı promptlarından oluşan iskelet tasarımı; Input–Output, Chain-of-Thought, Expert ve Tree-of-Thought gibi tekniklerin entegrasyonu; rol simülasyonları (hakim, karşı avukat, akademik danışman) ve hava hukuku odaklı bağlamlandırma ayrıntılandırılmaktadır. Süreçte gözlenen güçlü yönler (dil doğruluğu, argüman örgüsü, simülasyonla pratikleşme, zaman verimliliği) ile sınırlılıklar (halüsinasyon, muğlak/şablon çıktılar, eleştirel düşünmede erozyon riski, gizlilik/etik hassasiyet) sistematik biçimde değerlendirilmektedir. Sonuç olarak, ÜYZ’nin hukuk eğitimine entegrasyonunda öğretim tasarımının, kaynak doğrulama ve etik ilkelerin, ayrıca kullanıcıların YZ okuryazarlığının belirleyici olduğunu vurgulamaktadır.

This study examines how artificial intelligence (AI), particularly generative AI (GIA) tools, transforms approaches, methods, and evaluation processes in legal education; how this transformation materializes in the “Artificial Intelligence and Law” course conducted at Ibn Haldun University Faculty of Law; and how it is transformed into a practical example through the course output, "MootGPT: Artificial Intelligence-Based Interactive Moot Court Preparation Assistant." The study first discusses the opportunities and risks AI presents to legal education through its functions in education, such as customized content production, continuous feedback, and interactive learning. It then outlines the objectives, content, and measurement dimensions of the proposed AILE (Artificial Intelligence + Law + Education) integration model for legal education. The article summarizes the scope of the course offered in the Spring 2024–2025 semester, the “Codes of Justice” student workshop conducted, and four student projects; the skeleton design of the central example, MootGPT, consisting of system and user prompts; the integration of techniques such as Input–Output, Chain-of-Thought, Expert, and Tree-of-Thought; role simulations (judge, opposing attorney, academic advisor), and aviation law-focused contextualization are detailed. The strengths observed during the process (language accuracy, argument structure, practice through simulation, time efficiency) and limitations (hallucinations, ambiguous/template outputs, risk of erosion in critical thinking, privacy/ethical sensitivity) are systematically evaluated. In conclusion, it emphasizes that instructional design, source verification and ethical principles, as well as users' AI literacy, are decisive in the integration of AI into legal education.