Berk Özerk

Anahtar Kavramlar: Toplumsal sıkıntı, görsel öneri, animasyon, ölçülemezlik, yeni normal.

1. Giriş: Sıkıntı Değişimin Başlangıç Noktasıdır

Toplum çoğu zaman mevcut durumun verileri üzerinden analiz edilir. Ancak bu yaklaşım, toplumsal değişimin asıl tetikleyicisini gözden kaçırır: toplumun kendi mevcudiyetinden duyduğu sıkıntı. Toplum, sadece var olanı sürdürmez; var olan yetersiz geldiği anda alternatif aramaya başlar. Bu çalışma, sıkıntıyı bir kriz değil, yaratıcı bir eşik olarak ele alır. Toplumsal normlar, ihtiyaçtan çok bıkkınlıkla değişir. İnsan, içinde bulunduğu mekânı, bedeni ve gündelik hayatı yetersiz bulduğunda, henüz var olmayan başka bir dünyayı hayal etmeye yönelir.

2. Görsel Medya: Temsil Değil, Öneri

Görsel medya—özellikle karikatür, anime ve animasyon—çoğu zaman gerçekliğin absürt bir temsili olarak değerlendirilir. Oysa burada esas işlev, olanı göstermek değil; olmayanı önermektir. Bu bağlamda üç temel aşama:

• El çizimi ile fiziksel sınırları askıya alarak sınırsız bir öneri alanı açar. Yerçekimi, ölçek ve biyoloji bağlayıcı değildir.
• Anime, bu olağanüstü hâlleri tekrar ve anlatı yoluyla kendi evreninde sıradanlaştırır. Böylece izleyicinin algı eşiği değişir ve tasarım ile fiziksel gerçeklik arasında sınırlar bulanıklaşır.
• Animasyon, insanın gerçekleştiremeyeceği eylemleri hareketli hâle getirir. Uçmak, dönüşmek, mekânı bükmek mümkünmüş gibi deneyimlenir ve gerçekliğe alternatif oluşturur.

Bu süreçte animasyon, bir temsil aracı değil; gelecekte normalleşecek davranış ve mekânların provasıdır. CGI ve görsel efektlerde bu anlayışla birer animasyon kabul edilebilir.

3. Verinin Sınırı: Neden Yanıltıcıdır?

Veri, doğası gereği geçmişe aittir. Bir davranış ya da tercih veriye dönüştüğünde, artık gerçekleşmiş ve tüketilmiştir. Bu nedenle veriyle gelecek kurmak, geçmişin izlerini çoğaltmaktan öteye gidemez. Buna karşılık görsel öneriler, henüz ölçülmeyen bir geleceği işaret eder. Bugün bir animasyonda görülen imkânsız bir beden ya da fütüristik bir kent, veri değildir; fakat yarının normunun zihinsel altyapısını oluşturabilir. Bu nedenle normlar, istatistiklerden değil; kitlelerin hayal gücünü harekete geçiren görsel kurgulardan doğar önerisi güç kazanır.

4. Süreç: Olağanüstü Nasıl Normalleşir?

Toplumsal dönüşüm tek bir anda gerçekleşmez; döngüsel bir süreçtir:

1. Sıkıntı: Mevcut gerçeklik yetersiz gelmeye başlar.
2. Öneri: Medya, olağanüstü bir alternatif sunar.
3. Benimseme: Yeni kuşaklar bu alternatifi içselleştirir.
4. Normalleşme: Bir zamanlar imkânsız görünen, gündelik hayatın parçası olur.

Bugün mimarlık, moda veya toplumsal imgelerle gördüğümüz pek çok form, bu sürecin sonucudur. Önce sahnede örneklenir, sonra gündelik yaşamda talep edilir.

5. Sonuç: Normları Veri Değil, Öneri Kurar

Böylece, toplumsal normların veriye bakılarak değil; sıkıntıya yanıt veren görsel öneriler üzerinden oluştuğunu savunulabilir. Karikatürler, anime ve animasyonlar geleceğin prova alanlarıdır. Mimarlık, şehircilik ve sosyal bilimler, geleceği anlamak istiyorsa geçmişin tablolarına değil; bugün henüz “gerçek” sayılmayan ama zihinleri dönüştüren görsel dünyalara odaklanmalıdır. Çünkü yarının normali, bugünün ölçülemez hayallerinde şekillenmektedir.

Balıkesir’de 22–31 Yaş “Genç Yetişkin” İşsizliği ve Belediyelere Çözüm Önerileri

1. “Genç” Tanımı ve Veri Sınırı: 22–31 Yaş Grubunu Nasıl Okumalıyız?

Türkiye’de “genç işsizliği” denildiğinde genellikle TÜİK’in düzenli olarak yayımladığı 15–24 yaş aralığı referans alınmakta. Ancak 22–31 yaş arası, yani “genç yetişkin” olarak adlandırabileceğimiz grup, hem Türk kültür yapısında daha uygun bir aralık olmakta hem de iş hayatına yeni atılmanın getirdiği zorlukları ve kariyerinde istikrar arayışına sahip bu grup yerel ekonominin geleceğini oluşturmaktadır. Bu nedenle, bu grubun dinamikleri öncelikli olarak incelenmiştir.

Bu yazıda, belediyelerin uygulayabileceği somut politikaları tartışırken, genel eğilimleri 15–24 yaş verileri üzerinden okuyacak, ancak çözümlerimizi doğrudan 22–31 yaş grubunun ihtiyaçlarına odaklayacağız. Unutulmamalıdır ki, Balıkesir gibi spesifik bir il için bu yaş aralığına özel düzenli veri akışı bulunmamaktadır. Bu durum, belediyelerin kendi yerel ölçüm sistemlerini kurmasının ne kadar kritik olduğunu göstermektedir.

2. 2021–2025 Arası Genç İşsizliğinde Genel Tablo (TÜİK Verileri)

TÜİK’in 15–24 yaş arası için açıkladığı veriler, genç işsizliğinde kademeli bir iyileşme olduğunu gösteriyor:

• 2021: %22,6
• 2023: %17,4
• 2025 (Haziran): %16,2

Bu genel düşüş olumlu bir işaret olsa da, 22–31 yaş grubunun karşılaştığı yapısal sorunlar devam etmektedir. Peki, bu sorunların temelinde ne yatıyor ve belediyeler bu konuda ne yapabilir?

3. Genç Yetişkin İşsizliğini Tetikleyen Temel Mekanizmalar (Belediye Perspektifi)

Belediyeler ulusal ekonomi politikalarını değiştiremez, ancak yerel işgücü piyasasını doğrudan etkileyebilirler. Genç yetişkin işsizliğinin temelinde üç yerel mekanizma yatar:

1 . Yerel Talep Uyuşmazlığı: İş vardır, ancak doğru adayla doğru zamanda buluşamaz. Bir ilçedeki sanayi işçisi ihtiyacıyla, diğer ilçedeki hizmet sektörü mezunu gencin profili eşleşmez. 2 . “İnce Pazar” Sorunu: İş arayan ve işveren havuzunun küçük olduğu yerlerde, doğru adayın bulunması zorlaşır ve işe yerleşme süreçleri uzar. 3 . İşe Başlama Maliyetleri: Özellikle büyük şehirlerde kira, ulaşım ve (varsa) çocuk bakımı gibi yüksek maliyetler, gençlerin düşük maaşlı veya uzak konumdaki işleri kabul etmesini engeller.

4. Belediyelerin Kendi Başlarına Yapabileceği Hızlı ve Sürdürülebilir Çözümler

Ulusal politikalara bağlı kalmadan, belediyeler kendi kaynaklarıyla aşağıdaki somut adımları atabilir:

Çözüm 1: Belediye İstihdam Ofisi 2.0: “Eşleşme” Odaklı Bir Platform

Bu, sadece iş ilanlarının asıldığı bir pano değil, iş arayanla işvereni aktif olarak eşleştiren, veri toplayan ve süreci yöneten bir yapı olmalıdır.

• 0-90 Gün İçinde Ne Yapılabilir?
  • Belediye içinde bir İstihdam Masası ve basit bir web portalı kurulur.
  • İşverenlerden standart bir formatta (görev tanımı, ücret aralığı, vardiya, servis durumu) açık pozisyon bilgileri toplanır.
  • 22–31 yaş arası gençlerden temel profilleri (eğitim, yetenek, konum, çalışma tercihleri) alınır.
• Başarı Ölçütü: İlk 90 günde oluşturulan aday ve işveren havuzu, yapılan mülakat sayısı ve en önemlisi, 3. ayın sonunda hala aynı işte devam etme oranıdır.

Çözüm 2: Mikro-Staj ve İşbaşı Deneme Programları (8-12 Hafta)

Gençlerin en büyük engeli olan “deneyim eksikliği” sorununu aşmak için, belediye yerel işverenlerle bir araya gelerek kısa süreli (8-12 hafta) işbaşı deneme programları tasarlar. Belediye bu süreçte;

• Programın hukuki çerçevesini ve sözleşme şablonlarını hazırlar.
• İşveren havuzu oluşturur ve doğru adayları yönlendirir.
• Program sonunda belediye onaylı, yerel firmaların tanıdığı bir beceri doğrulama belgesi verir.

Çözüm 3: Belediye Akademi: İşverenin İhtiyacına Yönelik Modüler Eğitimler

Uzun ve teorik eğitimler yerine, doğrudan yerel sanayinin ve hizmet sektörünün ihtiyaç duyduğu becerilere odaklanan kısa, yoğun ve pratik eğitimler düzenlenir.

• Örnek Modüller: Depo ve lojistik yönetimi yazılımları, ön muhasebe, CNC operatörlüğüne giriş, temel veri analizi ve raporlama.
• Kritik İlke: Eğitim içeriğini, belediyenin kuracağı Yerel İşveren Konseyi belirlemelidir. Belediye sadece organizasyonu üstlenir.

Çözüm 4: Belediye Alımlarında Yerel Genç İstihdamı Şartı

Belediyeler, hizmet alımı yaptıkları (temizlik, peyzaj, bakım-onarım, organizasyon vb.) ihalelerde, yüklenici firmalara “yerel genç istihdamı” taahhüdü için ek puan veya avantaj sağlayabilir. Bu, belediyenin kendi kadrosunu şişirmeden, özel sektörde kalıcı istihdam yaratmasını sağlar.

Çözüm 5: İşe Erişim Maliyetlerini Düşüren Hedefli Destekler

Bir gencin işi kabul etmesinin önündeki en büyük engellerden biri, ilk maaşını alana kadar geçecek süredeki masraflardır.

• Ne Yapılabilir?
  • İşe yeni başlayan bir gence ilk 3 ay boyunca ulaşım desteği (belediye toplu taşıma kartına yükleme vb.).
  • Çalışan ebeveynler için belediye kreşlerinde kontenjan önceliği.
  • Vardiyalı işler için gece ulaşımını kolaylaştıracak servis güzergahı optimizasyonları.

Bu destekler, sürekli bir sosyal yardım değil, istihdamı teşvik eden, başlangıç odaklı ve geçici birer kaldıraçtır.

5. Yerel Yönetimler İçin 12 Aylık Uygulama Yol Haritası

1. İlk 3 Ay:

   • İstihdam Ofisi 2.0 kurulur.
   • İşveren Konseyi oluşturulur ve en çok ihtiyaç duyulan 10 beceri listelenir.
   • Başvuru, mülakat ve işe yerleştirme verilerini takip edecek bir ölçüm panosu tasarlanır.

2. 3-6 Ay:

   • En az iki farklı sektörde (örneğin lojistik ve turizm) pilot mikro-staj programları başlatılır.
   • Belediye Akademi’de ilk dört modül açılır.

3. 6-12 Ay:

   • Belediye ihalelerine yerel genç istihdamı şartı eklenir.
   • İşe yeni başlayanlar için ulaşım ve kreş gibi destek programları hayata geçirilir.

Sonuç olarak, ulusal işsizlik oranlarındaki istatiksel düşüşe bel bağlamak yerine, belediyeler kendi yetki alanlarında yerel işgücü piyasasını canlandırarak, eşleşme verimliliğini artırarak ve gençlerin önündeki somut engelleri kaldırarak mevcut sorunları çözücü adımlarla kalıcı farklar yaratabilirler. Başarı, ulusal verilerde değil, yerelde işe yerleştirilen ve o işte kalıcı olan gençlerin sayısında gizlidir.

Uyarı: Bu makale, kamuya açık TÜİK verileri ve akademik çalışmalara dayalı bir politika analizidir. Belirtilen veriler, referans alınan kaynakların yayımlandığı tarihlerdeki duruma göre yorumlanmıştır.

Kaynakçalar:

• Anadolu Agency. (2023, March 23). Türkiye's unemployment rate down in 2022.
• Anadolu Agency. (2024, March 25). Türkiye's unemployment hits 10-year low in 2023.
• Hürriyet Daily News. (2025, July 30). Unemployment rate ticks up to 8.6 percent in June.
• Chetty, R. (2004). Consumption Commitments, Unemployment Durations, and Local Risk Aversion (NBER Working Paper No. 10211).
• Holzer, H. J. (1989). Employment, Unemployment and Demand Shifts in Local Labor Markets (NBER Working Paper No. 2858).
• Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK). (2022). İstatistiklerle Türkiye 2021.
• Haberler.com. (2025, July 18). TÜİK, gençlerin iş gücü piyasasındaki durumunu açıkladı.
• Türkiye İş Kurumu (İŞKUR). (t.y.). Balıkesir İşgücü Piyasası Araştırması.

Modern Mimaride Gizli Bir Varsayım: Sağlam Beden

Mimarideki en derin önyargılardan biri görünmezdir: "Kullanıcı" dendiğinde akla gelen, genellikle genç, hareketli, üretken ve bedensel olarak "sağlam" bir figürdür. Bu varsayım o kadar doğal görülür ki, pek çok tasarım engelliliği otomatik olarak "özel durum" olarak kodlar.

Aslında bu bir ideolojidir - yani mevcut düzeni kaçınılmazmış gibi gösteren düşünsel bir çerçeve. "Sağlamlık ideolojisi" denen bu yaklaşım, engelli bedenleri tasarım sürecinin dışında tutar. Sonuç? Projeler bitip "erişilebilirlik kontrol listesi" çıktığında eklenen rampalar, asansörler ve özel tuvaletler.

Ancak sorun yalnızca teknik eksikliklerde değil. Modern mimarinin temel prensibi "form işlevi izler" olduğunda, işlevi tanımlayan "normal" beden olur. Engellilik ise bu normun dışında kalan bir "sapma" olarak görülür. Bu, mimari programın baştan itibaren belirli beden tiplerini göz ardı etmesi anlamına gelir.

Erişilebilirlik Yeterli mi?

Son yıllarda erişilebilirlik standartları yaygınlaştı. Bina girişlerinde rampalar, geniş kapılar, sesli ikazlar... Ancak bu teknik çözümler sorunu gerçekten çözüyor mu?

Mimarlık tarihçisi David Gissen'e göre, erişilebilirlik odaklı yaklaşım 1950'lerden beri tekerlekli sandalye kullanıcılarının beden ölçüleri üzerinden şekillendi. Bu, engelliliği sadece "dolaşım ve hareketliliğin işlevsel bir problemi" olarak gördü. Oysa mimarlığın tarihsel anlatıları, anıtsallığı, çevre ve yapı teknikleri gibi daha geniş alanlarındaki engelleyici yapılar görünmez kılındı.

Jos Boys ise "erişilebilirlik" söylemini eleştiriyor: Engellilik tasarımın sonunda kontrol edilen bir madde olmaktan çıkarılıp, tasarımın başlangıç koşulu olarak düşünülmeli. Engellilikten hareketle tasarlamak, mimarlığı sadece "daha kapsayıcı" değil, aynı zamanda kuramsal ve estetik olarak daha yaratıcı kılabilir.

Örneğin, bir rampa yalnızca mevzuata uygun eğimde olmamalı; aynı zamanda kamusal oturma, gölgeleme ve sosyal karşılaşma olanağı sunan bir kentsel unsur olarak tasarlanmalı.

Okulda ve Ofiste: Neden Hâlâ Dışlanıyoruz?

Sağlamlık ideolojisi sadece binalarda değil, mimarlık eğitiminin kendisinde de işliyor. Polonya'da yapılan bir araştırma, engellilik temalı akademik yayınların mimarlık alanında düşük puanlarla değerlendirildiğini gösteriyor. Bu da üniversiteleri bu alanda çalışmaktan caydırıyor.

Mimarlık stüdyolarındaki "yüksek tempo, uzun çalışma saatleri, yoğun maket yapımı" kültürü, bedensel dayanıklılık gerektirir. Engelli ya da kronik hastalığı olan öğrenciler için bu, yapısal bir dışlanma mekanizmasıdır. Stüdyo, "herkes eşit rekabet eder" varsayımıyla kesişimsel eşitsizlikleri görünmez kılar.

Bourdieu'nün de vurguladığı gibi, akademik alan belirli "kültürel sermaye" türlerini değerli görür. Engellilik araştırmaları, yüksek etki faktörlü dergiler ve prestijli stüdyolarla bağlantı kuramadığı için "riskli" ve "meşru olmayan" bir alan olarak kalır.

Farklı Bedenler, Farklı Hızlar: Yeni Bir Tasarım Dili

Kamusal mekân tasarımında sağlamlık ideolojisi "akışın sürekliliği" ve "verimli hareket" gibi hedeflerle somutlaşır. Ancak bu hedefler, engelli, yaşlı, çocuklu ya da yoksul kullanıcıları dışlayabilir.

Jos Boys'un "slow space" (yavaş mekân) kavramı, mekânı yalnızca hızlı ve üretken bedenler için değil, farklı hızlara ve duyusal deneyimlere imkân veren bir altyapı olarak düşünmeyi önerir. Bu, düşük tempolu dolaşıma uygun oturma-bekleme alanları, doğrusal olmayan dolaşım şemaları ve farklı duyusal hassasiyetlere hitap eden detaylar anlamına gelir.

Ayrıca, engellilik deneyimi tek başına ele alınamaz. Kimberlé Crenshaw'ın "kesişimsellik" kavramı, engelliliğin cinsiyet, sınıf, ırk gibi diğer kimliklerle birleştiğinde çok katmanlı ayrımcılık yarattığını gösterir. Engelli bir kadın, gece yarısı sokakta hem engelli hem de kadın olma nedeniyle artan risklerle karşılaşır. Bu, aydınlatma, görüş alanı, kaçış imkânları gibi tasarım parametrelerini değiştirir.

Nasıl Bir Mimarlık İstiyoruz?

Sağlamlık ideolojisine karşı durmak, sadece daha fazla rampa talep etmekle sınırlanamaz. Tasarımın başlangıç varsayımlarını, temsil biçimlerini ve kuramsal referanslarını yeniden kurmayı gerektirir.

İşte öneriler:

1. Engellilikten başlamak: Tasarım süreci "ortalama kullanıcı" varsayımıyla değil, hareket, algı ve iletişimde zorlanan bedenlerin günlük deneyimleriyle başlamalı. Tasarım atölyelerinde engelli bireylerle ortak çalışma yapılmalı.

2. Erişilebilirlik + X: Yönetmeliklerin öngördüğü standartlar asgari koşul olarak kabul edilmeli; tasarım bu minimumu aşan sosyal ve estetik hedefler eklemeli.

3. Kesişimsel risk analizi: Tasarımın erken safhalarında, engellilik ile cinsiyet, yaş, sınıf ve ırkın kesişiminden doğan riskler tartışılmalı.

4. Sıradışı kullanımları görünür kılmak: Yapı programı ve temsil dili, sıradışı görülen kullanımları da meşru pratikler olarak içermeli. Temsil çizimlerinde engelli bedenler çoğul ve gündelik halleriyle gösterilmeli.

5. Kurumsal dönüşüm: Mimarlık fakültelerinde ve meslek odalarında, engellilik ve mimarlık kesişiminde dersler, sertifika programları ve araştırma merkezleri kurulmalı.

Hepimiz Engel Adayıyız

"Bugün tasarladığımız yapılar, yarın bizzat kendimizin ihtiyaç duyabileceği kırılganlık ve bakım hâllerine ne ölçüde hazırlıklı?" Bu soru, mimarlık için kritik bir dönüşümün kapısını aralıyor.

Sağlamlık ideolojisinin yerine, kırılganlığı, bağımlılığı ve bakım ilişkilerini tasarımın kurucu öğeleri olarak kabul eden bir mimarlık anlayışı, hem engelliler hem de "sağlam" olduğunu düşünenler için daha yaşanabilir şehirlerin önkoşuludur.

Çünkü sonuçta hepimiz engel adayıyız. Yaşlanıyoruz, kazalar geçiriyoruz, geçici ya da kalıcı sakatlıklar yaşıyoruz. Bugün dışladığımız "özel durum", yarın bizim günlük gerçeğimiz olabilir. O zaman neden tasarlamaya bugünden, farklı bedenlerin gerçekliklerinden başlamayalım?

Trump yönetiminin “One Big Beautiful Bill Act” yasası sonrasında, ABD Eğitim Bakanlığı’nın önerdiği yeni kredi sistemi, mimarlık yüksek lisans programlarını “profesyonel derece” kapsamı dışına itebilir. Mimarlık örgütleri, kararın mesleğin itibarını ve erişilebilirliğini tehdit ettiğini savunuyor.

Ne oldu?

ABD merkezli mimarlık yayın organı The Architect’s Newspaper’da 24 Kasım 2025’te yayımlanan habere göre, Trump yönetiminin “One Big Beautiful Bill Act” (OBBBA) adlı kapsamlı mali paketine dayanarak, ABD Eğitim Bakanlığı (Department of Education – DOE) mimarlığı federal öğrenci kredileri açısından “profesyonel derece” listesinden çıkarmayı öngören bir tanım değişikliği hazırlıyor. (The Architect's Newspaper)

Amerikan Mimarlar Enstitüsü (AIA), söz konusu değişikliğe karşı sert bir açıklama yayımlayarak, mimarlığın profesyonel bir alan olarak tanınmamasının hem sembolik hem finansal sonuçlar doğuracağını belirtti. (The American Institute of Architects)

Ne öneriliyor? “Profesyonel derece” tanımı daralıyor

OBBBA, 2025 yazında kabul edilen ve öğrenci kredileri dahil birçok alanda kesinti ve yeniden tanımlama getiren kapsamlı bir yasa. (Wikipedia) Yasa, Eğitim Bakanlığı’na “profesyonel derece” sayılacak yüksek lisans programlarını belirleme ve bu alanlara daha yüksek kredi limitleri tanımlama yetkisi veriyor.

Bakanlığın mimarlığı dışarıda bırakan taslak çerçevesi AIA’nın üyelere yönelik bilgilendirme notunda şöyle özetleniyor: (The American Institute of Architects)

• “Profesyonel derece” listesi, tıp, diş hekimliği, hukuk gibi az sayıdaki yüksek maliyetli programa indirgeniyor.
• Mimarlık bu önerilen listede yer almıyor.
• Bu tanım, yalnızca federal kredi limitlerini belirlemek için kullanılıyor; akademik akreditasyon veya meslek lisansı doğrudan değişmiyor.

Eğer mimarlık bu nihai listede yer almazsa, B.Arch ve M.Arch gibi NAAB akreditasyonlu programlar lisans için profesyonel kabul edilmeye devam edecek; fakat öğrencilerin erişebildiği federal kredi miktarı azalacak. (The American Institute of Architects)

Öğrenci kredilerinde ne değişiyor?

Önerilen sistem, 1 Temmuz 2026’dan itibaren yürürlüğe girecek yeni kredi düzenine dayanıyor. AIA’nın teknik brifingine ve mimarlık kariyer rehberleri tarafından yapılan özetlere göre, planlanan yapı şöyle: (The American Institute of Architects)

• Tüm lisansüstü öğrenciler için (standart programlar)

  • Yıllık kredi üst sınırı: 20.500 dolar
  • Toplam (yaşam boyu) kredi üst sınırı: 100.000 dolar

• “Profesyonel derece” sayılan programlar için

  • Yıllık kredi üst sınırı: 50.000 dolar
  • Toplam kredi üst sınırı: 200.000 dolar

• Grad PLUS kredileri (sınırsıza yakın borçlanma imkânı tanıyan ek kredi programı) kaldırılıyor. (The American Institute of Architects)

Mimarlık “profesyonel derece” listesinin dışında bırakılırsa, mimarlık öğrencileri tıp ya da hukuk öğrencilerine tanınan yüksek limitlerden değil, standart 100.000 dolarlık üst sınırdan yararlanabilecek. Stüdyo yükü ağır, eğitim süresi uzun ve malzeme/atölye giderleri yüksek bir alan için bu sınırın, özellikle orta–alt gelir grupları açısından ciddi bir bariyer oluşturacağı ifade ediliyor. (PA | Architecture and Technology)

Mimarlık camiasının tepkisi

AIA, 21 Kasım tarihli basın açıklamasında, mimarlığı profesyonel saymayan her türlü politika ve düzenlemeye “şiddetle karşı çıktığını” belirtiyor. Açıklamada özetle: (The American Institute of Architects)

• “Mimar” unvanının uzun ve yoğun bir eğitim, kapsamlı mesleki sınavlar ve zorlu bir lisans süreciyle kazanıldığı,
• Kredi tavanının düşürülmesinin, mimarlık eğitimine erişebilen kişi sayısını azaltacağı ve ABD’nin bu alandaki küresel konumunu zayıflatacağı vurgulanıyor.

Ulusal Mimarlık Kayıt Kurulu (NCARB) da benzer şekilde, mimarlığın profesyonel derece listesinden çıkarılmasının “kamu yararı” aleyhine sonuçlar doğuracağını, çünkü daha az kişinin lisanslı mimar olma yoluna girebileceğini belirtti. (ncarb.org)

Mimarlık okullarını temsil eden ACSA (Association of Collegiate Schools of Architecture) ve çeşitli fakülte üyeleri ise, bu hamlenin özellikle ilk kuşak üniversite öğrencileri, azınlık gruplar ve ekonomik olarak dezavantajlı kesimler üzerindeki etkisinin altını çiziyor; Archpaper haberinde de bu kaygılara yer verildiği belirtiliyor. (archcareersguide.com)

Bakanlık ne diyor?

Eğitim Bakanlığı, 24 Kasım tarihli “Myth vs. Fact: The Definition of Professional Degrees” başlıklı metninde eleştirilere yanıt veriyor ve özetle şu çerçeveyi çiziyor: (U.S. Department of Education)

• “Profesyonel derece” tanımının, sadece hangi programların daha yüksek kredi limitlerine erişeceğini belirleyen içsel bir idari sınıflama olduğu,
• Bunun, ilgili mesleklerin “değerine” veya “profesyonel sayılıp sayılmadığına” ilişkin bir yargı içermediği,
• Yeni limitlerin, bazı yüksek lisans programlarının yıllardır süren ücret artışlarını frenlemeyi ve öğrencileri “aşırı borç yükünden” korumayı amaçladığı,
• Taslağın hâlâ resmî bir yönetmelik olarak yayımlanmadığı ve 2026 başında kamuoyuna açılacak bir yorum süreciyle birlikte nihai hâlini alacağı

ifade ediliyor.

Bakanlık, özellikle hemşirelik eğitimi üzerinden yükselen eleştirileri “yanlış bilgilendirme” olarak nitelendiriyor; buna karşın bağımsız haberler ve sektör analizleri, yeni limitlerin hem sağlık alanında hem mimarlıkta erişimi daraltabileceği uyarısında bulunuyor. (San Antonio Express-News)

Mimarlık eğitimi ve meslek lisansı etkileniyor mu?

Buradaki kritik ayrım şu:

• Değişen: Federal kredi rejimi ve mimarlık öğrencilerinin borçlanabileceği üst sınır.
• Değişmeyen: NAAB akreditasyon sistemi, eyalet bazlı mimarlık lisans koşulları ve bu anlamda “profesyonel derece” kabulü. (The American Institute of Architects)

Yani mimarlık eğitiminin lisans/lisansüstü düzeyde meslek için zorunlu oluşu ve mimar unvanı almak için gerekli akademik yol haritası değişmiyor. Fakat bu yolun finansmanı zorlaşırsa, alana girebilen öğrenci profili daralabilir; özellikle yüksek harçlı özel okullar ve büyük kentlerdeki programlar için bu risk daha da belirgin. (PA | Architecture and Technology)

Daha geniş çerçeve: Sadece mimarlık değil

Yeni “profesyonel derece” tanımı, yalnızca mimarlığı değil, muhasebe, sosyal hizmet, hemşirelik, fizyoterapi ve bazı eğitim alanları gibi pek çok mesleği de daha düşük kredi limitleri kapsamına itiyor. (San Antonio Express-News)

Eleştiriler, OBBBA’nın bütçe ve borç hedefleri doğrultusunda, toplum için kritik birçok profesyonel alanın eğitim erişimini dolaylı biçimde kısıtlama riski taşıdığı yönünde. Buna karşılık, yönetim kanadı, sınırsıza yakın borçlanma imkânının üniversite harçlarını şişirdiği ve öğrencileri sürdürülemez borçlar altında bıraktığı argümanını öne çıkarıyor. (U.S. Department of Education)

Süreçte sonraki adım ne?

AIA’nın üye bilgilendirmesine göre: (The American Institute of Architects)

• Mimarlığın “profesyonel derece” listesinden çıkarılmasına ilişkin taslak, 2025 Kasım itibarıyla müzakere sürecini tamamlamış durumda.
• 2026 başında resmî bir taslak yönetmelik olarak yayımlandığında, kamuoyu için bir resmî görüş bildirme (public comment) süreci açılacak.
• AIA, ACSA, NCARB ve diğer paydaşlar bu süreçte mimarlığın listeye yeniden alınması için koordineli bir lobi faaliyeti yürütmeyi planlıyor.

Dolayısıyla mimarlık derecelerinin federal krediler açısından nihai statüsü, 2026 yılı içinde yayımlanacak nihai kural ve olası siyasi–hukuki itirazlar sonrasında netleşecek.

Özet: Mimarlık öğrencileri için ne anlama geliyor?

• ABD’de mimarlık yüksek lisansı düşünen öğrenciler, mevcut taslak korunursa,

  • maksimum 100.000 dolar federal krediyle yetinmek zorunda kalabilir,
  • ek finansmanı özel kredilerden veya kişisel kaynaklardan sağlamak durumunda kalabilir. (The American Institute of Architects)

• Bu durum, özellikle gelir dağılımı adaletsiz kentlerde, mimarlık eğitimini daha elit ve seçkinci bir yöne itebilir.

• Mimarlık örgütleri, bunun hem mesleğin toplumsal çeşitliliğini hem de uzun vadede kamusal mekân kalitesi ve sürdürülebilirlik hedeflerini olumsuz etkileyeceği görüşünde. (ncarb.org)

Kısacası, Archpaper’ın haberleştirdiği bu yeni düzenleme, mimarlığın meslek olarak hukuki statüsünü doğrudan değiştirmese de, “kimlerin mimar olabileceği” sorusunu kredi limitleri üzerinden yeniden tanımlayan, politik olarak da tartışmalı bir eşik oluşturuyor.

• San Antonio Express-News
• Investopedia
• Houston Chronicle
• theweek.com

Mimarlık Pratiğinin Dönüşümü Üzerine Eleştirel Bir Değerlendirme

Öz

Bu makale, “Yapay zekâ mimarların işini elinden alacak mı?” sorusunu, basit bir “yerine geçme” tartışmasından çıkararak, mimarlık pratiğinin dönüşümü bağlamında eleştirel biçimde irdelemektedir. Çalışma, hesaplamalı tasarım, yapay zekâ destekli tasarım araçları ve mimarlık eğitimi üzerine güncel literatürü inceleyen kavramsal bir derleme niteliğindedir. Öncelikle, parametrik, generatif ve algoritmik tasarım kavramlarının tarihsel arka planı özetlenerek, yapay zekânın bu çerçeve içindeki konumu tartışılmaktadır. Ardından, yapay zekânın mimarlıkta performans odaklı tasarım, generatif üretim, görsel konsept geliştirme ve mimarlık eğitiminde stüdyo kültürünün dönüşümü gibi alanlardaki kullanım pratikleri incelenmektedir. Bulgular, yapay zekânın tekrarlayan ve rutin görevleri otomatikleştirerek tasarım sürecini hızlandırdığını, sürdürülebilirlik ve enerji performansı gibi ölçülebilir parametreleri tasarımın erken safhasına taşıdığını göstermektedir. Bununla birlikte, bağlamsal okuma, yaratıcı sentez ve etik/politik sorumluluk alanlarında mimarın rolünün belirleyici olmaya devam ettiği görülmektedir. Sonuç olarak, yapay zekânın mimarlık mesleğini ortadan kaldırmaktan ziyade, mesleğin icra edilmesi için gereken asgari yetkinlik eşiğini yükselttiği ve mimarı “çizim üreten teknisyen” profilinden “veri okuyan, etik çerçeve kuran tasarım stratejisti” profiline doğru ittiği savunulmaktadır.

Anahtar kelimeler: yapay zekâ, mimarlık, hesaplamalı tasarım, generatif tasarım, BIM, mimarlık eğitimi, etik

1. Giriş

“Yapay zekâ mimarların işini elinden alacak mı?” sorusu, mimarlık alanında son yıllarda sıkça dile getirilen bir kaygıyı yansıtmaktadır. Bu kaygı, daha geniş bir teknolojik dönüşüm hikâyesinin parçasıdır: bilgisayar destekli tasarım (CAD), ardından yapı bilgi modelleme (BIM) ve bugün yapay zekâ (YZ) temelli araçlar, mimarlık mesleğinin hem üretim süreçlerini hem de mesleki kimliğini yeniden tanımlamaktadır.

Yapay zekânın mimarlıkta kullanımı üzerine yapılan güncel derleme çalışmalar, özellikle generatif tasarım, mekânsal organizasyon optimizasyonu ve enerji verimliliği gibi alanlarda yoğunlaştığını göstermektedir. (MDPI) Bu çalışmalar, bir yandan tasarım verimliliğinin arttığını, diğer yandan da etik, mesleki kimlik ve eğitim bağlamında yeni tartışma başlıklarının ortaya çıktığını vurgular.

Bu makale, söz konusu tartışmayı “meslek ortadan kalkacak mı?” gibi deterministik bir düzlemde değil, yapay zekânın mimarlık pratiğini nasıl dönüştürdüğü ve bu dönüşümün hangi sınırlar ve imkânlar içinde gerçekleştiği soruları etrafında eleştirel biçimde konumlandırmaktadır. Bu amaçla, hesaplamalı tasarım literatürü, yapay zekâ uygulamalarına ilişkin sistematik derlemeler ve mimarlık eğitiminde yapay zekâ odaklı stüdyo deneyimleri birlikte okunmaktadır. (ScienceDirect)

2. Yöntem

Bu çalışma, ampirik veri toplayan deneysel bir araştırma değil, kavramsal bir literatür derlemesi ve eleştirel değerlendirme niteliğindedir. Yöntem üç ana aşamadan oluşmaktadır:

1. Literatür taraması

   • 2020–2025 yılları arasında yayımlanmış, mimarlıkta yapay zekâ uygulamalarını konu alan derleme ve sistematik incelemeler taranmıştır. Özellikle Li ve arkadaşlarının yapay zekânın tasarım verimliliğine etkisini inceleyen derlemesi ile Bölek ve arkadaşlarının mimarlıkta yapay zekâ uygulamalarına ilişkin sistematik incelemesi temel referanslar arasına alınmıştır. (MDPI)
   • Hesaplamalı tasarım, parametrik ve generatif tasarım kavramlarını açıklayan kuramsal çalışmalar seçilmiştir. (ScienceDirect)
   • Mimarlık eğitimi ve yapay zekâ ilişkisini ele alan son dönem makaleler (AI-assisted studio modelleri, yapay zekâ destekli stüdyo kültürü vb.) incelenmiştir. (SpringerLink)

2. Tematik sınıflandırma Elde edilen çalışmalar, dört ana tema altında kavramsal olarak sınıflandırılmıştır:

   • Yapay zekânın mimarlıkta uygulama alanları (performans analizi, generatif tasarım, görsel üretim vb.)
   • Yapay zekâ ve mesleki rol/kimlik dönüşümü
   • Yapay zekâ ve mimarlık eğitimi
   • Yapay zekâ ve etik/politik boyut

3. Eleştirel sentez Tematik başlıklar altında toplanan bulgular, “yerine geçme tezi” ile “işbirliği tezi” arasındaki gerilim çerçevesinde yeniden okunmuş; tarihsel olarak CAD ve BIM’in mesleğe giriş süreciyle analoji kurularak tartışılmıştır.

Bu yöntem, kapsamlı bir meta-analiz yerine, mimarlık pratiği ve eğitimi açısından teorik olarak anlamlı kırılma ve süreklilik noktalarını görünür kılmayı hedeflemektedir.

3. Bulgular

3.1. Hesaplamalı tasarım çerçevesinde yapay zekânın konumu

Hesaplamalı tasarım literatürü, parametrik, generatif ve algoritmik tasarım kavramlarını mimarlığın son yirmi yılına damga vurmuş üç temel yaklaşım olarak tanımlar. Caetano ve arkadaşları, parametrik tasarımda tasarımcının girdi olarak parametreleri belirlediğini; generatif tasarımda ise performans hedefleri doğrultusunda otomatik çözüm aramasının öne çıktığını vurgular. (ScienceDirect)

Bu çerçevede yapay zekâ, özellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleriyle, sadece parametrik varyasyon üreten bir araç olmaktan çıkarak, geniş veri kümelerinden öğrenen, performans tahminleri yapan ve tasarıma ilişkin öneriler üreten bir “hesaplamalı ortak” olarak konumlanmaktadır. Li ve arkadaşları, yapay zekânın tasarım sürecinin erken safhalarında enerji performansı, gün ışığı ve hatta kullanıcı davranışı tahmini gibi alanlarda kullanıldığını ve bunun tasarım verimliliğini artırdığını ortaya koymaktadır. (MDPI)

3.2. Uygulama alanları: Performans, generatif tasarım ve görsel üretim

Bölek ve arkadaşlarının sistematik incelemesi, mimarlıkta yapay zekâ uygulamalarını; biçim üretimi, mekânsal organizasyon, enerji verimliliği, kullanıcı davranış modellemesi ve görsel üretim gibi alt kategorilerde sınıflandırmaktadır. (Dr. Arch) Bu çerçevede öne çıkan bulgular şu şekilde özetlenebilir:

• Performans odaklı tasarım: Yapay zekâ destekli modeller, tasarımın erken safhalarında bina kabuğunun enerji davranışı, gün ışığı dağılımı ve iç mekân konforu gibi parametreler için hızlı öngörüler sağlayabilmektedir. Li ve arkadaşları, bu tür araçların erken dönemde alınan kararlarla enerji verimliliğini artırma ve tasarım süresini kısaltma potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir. (MDPI)

• Generatif tasarım ve biçim arama: Generatif tasarım araçları, tasarımcı tarafından tanımlanan performans hedefleri (maliyet, malzeme, enerji, gün ışığı vb.) doğrultusunda binlerce alternatif üretebilmekte ve bu alternatifleri çok ölçütlü şekilde kıyaslamaya imkân tanımaktadır. Bu durum, özellikle karmaşık geometrilere sahip büyük ölçekli projelerde tasarımcının karar uzayını genişletmektedir. (ScienceDirect)

• Görsel üretim ve konsept geliştirme: Generatif görüntü modelleri (örneğin Midjourney, DALL·E vb.), mimari konsept geliştirme sürecinde atmosfer, malzeme, form ve ışık senaryolarını hızlı biçimde görselleştirmeye olanak sağlamaktadır. Bu araçların, özellikle tasarımın erken safhalarında görsel araştırma ve sunum üretim kapasitesini artırdığı; ancak tasarımı “tam otomatik” hale getirmekten çok, tasarımcının görsel deneme aralığını genişlettiği vurgulanmaktadır. (MDPI)

3.3. Mimarlık eğitiminde yapay zekâ: Stüdyo kültürünün dönüşümü

Yapay zekânın mimarlık eğitimine entegrasyonu, özellikle tasarım stüdyosunun yeniden kurgulanması bağlamında tartışılmaktadır. Özorhon ve arkadaşlarının “AI-assisted architectural design studio (AI-a-ADS)” modeli, yapay zekânın tasarım sürecine “yaratıcı ortak” olarak katıldığı bir stüdyo örgütlenmesi önermektedir. (SpringerLink)

Bu modelde, öğrenciler tasarım problemini tanımlarken, veri toplarken ve konsept geliştirirken yapay zekâ araçlarını kullanmakta; ancak kritik karar noktalarında insan-yapay zekâ etkileşimi stüdyonun temel pedagojik eksenlerinden birini oluşturmaktadır. Karadağ’ın benzer yöndeki değerlendirmeleri, yapay zekâ destekli stüdyoların stüdyo kültürünü tamamen değiştirmekten çok, stüdyo içi roller ve beklentileri yeniden tanımladığını göstermektedir. (DergiPark)

3.4. Tasarım otomasyonu ve mesleki rol dönüşümü

Literatürde, yapay zekâ temelli otomasyonun özellikle tekrarlayan işlerde (metraj, standart detaylandırma, çakışma tespiti vb.) verimlilik sağladığı konusunda geniş bir mutabakat vardır. (MDPI) Bu bulgular, yapay zekânın mimarı bütünüyle işlevsiz kılmasından ziyade, mimarın görev dağılımını değiştirdiğine işaret etmektedir:

• “Çizim yapan mimar” rolü zayıflarken,
• Veriyi okuyan, etik ve bağlamsal çerçeve kuran, çok aktörlü süreçleri yöneten “tasarım stratejisti” rolü öne çıkmaktadır. (Dr. Arch)

4. Tartışma

4.1. “Yerine geçme” ve “işbirliği” tezleri arasındaki gerilim

Popüler tartışmada sıkça karşımıza çıkan “yapay zekâ mimarların yerini alacak” söylemi, çoğu zaman yapay zekâyı homojen ve özerk bir özne olarak kurgulayan indirgemeci varsayımlara dayanır. Oysa incelenen akademik çalışmalar, insan–yapay zekâ ilişkisini “ikame” yerine “işbirliği” olarak tanımlayan daha nüanslı bir çerçeve önermektedir. (MDPI)

Bu çerçevede yapay zekâ:

• Veri yoğun, tekrarlayan ve algoritmik olarak tanımlanabilir görevleri üstlenen,
• Tasarımcıya hızlı geri bildirim ve varyant üretimi sağlayan,
• Performans ve sürdürülebilirlik gibi alanlarda erken evre öngörü kapasitesini artıran

bir araç olarak konumlanır. Buna karşın, problem tanımı, bağlamsal okuma ve etik karar gibi alanlarda insan tasarımcının rolü belirleyici olmaya devam etmektedir.

4.2. Bağlamsal okuma, yaratıcı sentez ve etik/politik sorumluluk

Mimarlık pratiği, yalnızca ölçülebilir performans parametrelerinin yönetimi değil, aynı zamanda kültürel kodların, toplumsal güç ilişkilerinin ve kullanıcı hikâyelerinin mekânsal dile çevrilmesi sürecidir. Yapay zekâ, kullanıcı davranışları, hareket örüntüleri, sosyo-ekonomik göstergeler gibi alanlarda büyük veri setlerini işleyebilse de, bu verilerin hangi mekânsal ve etik çerçeve içinde yorumlanacağı hâlen mimarın sorumluluğundadır.

Kent planlama ve mimarlık literatürü, algoritmik önyargı, veri setlerinde dezavantajlı grupların dışlanması ve gözetim mekanizmalarının güçlenmesi gibi risklere dikkat çekmektedir. (injoqast.net) Bu riskler, mimarın rolünü yalnızca “tasarımcı” olmaktan çıkarıp, aynı zamanda “sorumlu teknoloji kullanıcısı” ve “etik karar verici” konumuna taşımaktadır.

4.3. Tarihsel analoji: CAD ve BIM deneyimi

Yapay zekâ tartışmasını tarihsel bağlamda konumlandırmak için CAD ve BIM’in mesleğe giriş süreciyle analoji kurmak anlamlıdır. CAD’in 1980’lerde yaygınlaşması, o dönemde çizim teknisyenleri ve mimarlar için ciddi bir iş kaybı kaygısı yaratmıştır. Ancak sonraki yıllar, CAD ve BIM’in:

• Revizyon maliyetlerini düşürdüğünü,
• Daha karmaşık projelerin yönetimini mümkün kıldığını,
• Ofis içinde yeni uzmanlık alanları (örneğin BIM yöneticisi) doğurduğunu göstermiştir. (ScienceDirect)

Bugün yapay zekâ, CAD ve BIM’in üzerine eklenen yeni bir katman olarak, benzer bir dönüşüm potansiyeli taşımaktadır. Dolayısıyla tarihsel deneyim, “meslek kaybı”ndan çok “mesleki rol ve yetkinlik dönüşümü”ne işaret etmektedir.

5. Sonuç

Bu makale, “Yapay zekâ mimarların işini elinden alacak mı?” sorusunu, mimarlık pratiği ve eğitimi bağlamında eleştirel bir literatür okuması üzerinden tartışmıştır.

Bulgular ve tartışma ışığında şu sonuçlara ulaşılmaktadır:

1. Yapay zekâ, mimarlık mesleğini ortadan kaldırmaktan çok, mesleğin icrası için gerekli asgari yetkinlik eşiğini yükseltmektedir. Veri okuryazarlığı, hesaplamalı düşünme, etik sorgulama ve disiplinlerarası düşünme, artık tali değil, merkezi yetkinlikler haline gelmektedir. (MDPI)

2. Tekrarlayan ve rutin görevler giderek daha fazla otomasyona açılmaktadır. Metraj, standart performans analizleri, belirli tip plan varyantları ve çakışma tespiti gibi süreçler, yapay zekâ destekli sistemlere devredilirken, mimarın zamanını problem tanımı, kavramsal çerçeve ve etik karar alanlarına kaydırmaktadır. (injoqast.net)

3. Sürdürülebilirlik ve enerji performansı, yapay zekâ destekli araçlarla tasarımın erken evrelerine taşınmaktadır. Bu durum, karbon duyarlı tasarımı mimarlığın temel ölçütlerinden biri haline getirme potansiyeli taşımaktadır. (MDPI)

4. Mimarlık eğitiminde yapay zekâ, stüdyo kültürünü dönüştürmektedir. AI-assisted studio modelleri, öğrencinin yapay zekâyı yalnızca görsel üretim için değil, problem tanımı, veri toplama ve seçenek oluşturma süreçlerinde de kullanmasını teşvik etmektedir. Bu durum, geleceğin mimar kuşağının mesleğe bakışını kökten etkilemektedir. (SpringerLink)

5. Etik ve politik boyut, yapay zekâ tartışmasının merkezine yerleşmektedir. Algoritmik önyargı, veri temelli dışlama mekanizmaları ve gözetim mimarlikleri, mimarın teknik rolünün yanında etik sorumluluğunu da artırmaktadır. (injoqast.net)

Bu çerçevede, geleceğe yönelik daha anlamlı soru şu şekilde formüle edilebilir:

Yapay zekânın yoğun biçimde kullanıldığı bir tasarım ortamında, nasıl bir mimara ihtiyaç duyulacaktır?

Yanıt, yapay zekâyı “rakip” değil, güçlü fakat dikkatle yönetilmesi gereken bir araç olarak gören; veri ve algoritmaları eleştirel biçimde sorgulayabilen; yerel bağlamı, sürdürülebilirlik hedeflerini ve toplumsal adalet perspektifini tasarımın merkezine yerleştiren bir mimar profilini işaret etmektedir.

Kaynakça (seçme)

• Bölek, B., Tutal, O., & Özbaşaran, H. (2023). A systematic review on artificial intelligence applications in architecture. Journal of Design for Resilience in Architecture and Planning, 4(1), 91–104. (Dr. Arch)

• Caetano, I., Santos, L., & Leitão, A. (2020). Computational design in architecture: Defining parametric, generative, and algorithmic design. Frontiers of Architectural Research, 9(2), 287–300. (ScienceDirect)

• Karadağ, D. (2025). AI in architectural education: Rethinking studio culture. ICCAUA Proceedings Journal, 8, 343–355. (DergiPark)

• Li, Y., Chen, H., Yu, P., & Yang, L. (2025). A review of artificial intelligence in enhancing architectural design efficiency. Applied Sciences, 15(3), 1476. (MDPI)

• Li, Y., Chen, H., & Yu, P. (2025). A review of artificial intelligence applications in architectural design: Energy-saving renovations and adaptive building envelopes. Energies, 18(4), 918. (ResearchGate)

• Mahendra, I. M. A. (2025). Integration of artificial intelligence in architectural design: Current approaches and applications. International Journal of Science and Engineering Research, 9(1). (injoqast.net)

• Özorhon, G., Nitelik Gelirli, D., Lekesiz, G., & Müezzinoğlu, C. (2025). AI-assisted architectural design studio (AI-a-ADS): How artificial intelligence join the architectural design studio? International Journal of Technology and Design Education, 35, 1999–2023. (SpringerLink)