Eğitimde Yapay Zeka Dönüşümü - Halimiz
Belirsizliği Kim Nasıl İdare Ediyor…
27 Temmuz 2017
Anıtkabir Üzerine…
27 Temmuz 2017

Yapay Zeka, insan gibi davranan sistemleri modelleme çalışmasının genel adıdır. Çeşitli kaynaklarda mantıksal analiz robotu tanımlaması ile de karşımıza çıkan Yapay Zekâ (artificial intelligence), bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zekasını kullanabilen canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyeti olarak da adlandırılabilir. Yapay Zekâ kavramı, disiplinler arası bir kavram olarak ele alınabilir. Bu disiplinler biyoloji, psikoloji, sosyoloji, bilgisayar, matematik, tıp ve bunların alt dallarıdır. Davranış biçimi de temel olarak kontrol, karar verme, tahmin, problem çözme, öğrenme ve optimizasyon olarak karşımıza çıkmaktadır. Yapay zeka ilgili bilginin seçilerek, uygun kararlar vermede, sonuç çıkarmada, gözden geçirerek değiştirmede, karşılaştırma yapmada ve problem çözmede kullanmayı kapsar.

Son yıllarda özellikle e-öğrenme ortamlarında gündeme gelen bireyselleştirme çalışmaları yapay zeka algoritmaları sayesinde mümkün olabilmektedir.

İlk olarak bireyselleştirmeden kastedilen nedir ve elektronik bir öğrenme ortamında yapay zeka algoritmaları kullanılarak bireyselleştirme nasıl sağlanmaktadır, bu soruların cevaplarına bir göz atalım. Bireyselleştirilmiş öğrenme desteği, sistemin kullanıcının kişisel özelliklerini belirleme ve bilginin sunum biçimini bu özelliklere göre ayarlama özelliğidir. Bireyselleştirilmiş öğretim sistemleri alanında yapılan çalışmalar 1970’li yıllardan itibaren; bilgisayar bilimleri, eğitim teknolojileri ve yapay zeka tekniklerinin birlikte kullanıldığı Zeki Öğretim Sistemleri ile başlamıştır. Zeki Öğretim Sistemlerinde temel amaç, kullanıcının bilgi düzeyi hakkında karar vererek içeriği kullanıcıya göre düzenleyip ona izleyeceği yolu göstermektir. Bu anlamda zeki öğretim sistemleri bireyselleştirilmiş öğrenme seçenekleri sunan uyarlanabilir öğrenme ortamlarıdır.

Bireyselleştirme özelliği ile;

  • Ziyaret edilen sayfalar ve gezinme süreleri gibi kullanım kayıtlarını kullanarak farklı öğrenme özelliklerine sahip kullanıcıların kişilik özellikleri, ön bilgileri, ilgi ve hedefleri hakkında bilgi toplanmaktadır.
  • Öğrenme çıktılarının niceliğinin artmasının yanında kullanıcıların öğrenme ortamından daha fazla memnun olmaları sağlanabilmektedir.

Makro Yaklaşım

Literatürde uyarlanabilir öğretim tasarımı için bahsedilen yaklaşımlardan biri Makro yaklaşımdır. Bu yaklaşım Keller’in bireyselleştirilmiş öğrenme modeline dayanır ve bu modele göre her kullanıcının farklı öğrenme hızı vardır. Öğretim kullanıcının bireysel hızına göre uyarlanmalıdır. Kullanıcı performansının değerlendirilmesi ve uygun geri bildirimin sağlanmasında bireysel özellikler dikkate alınmalıdır.

Mikro Yaklaşım

Bir diğer yaklaşım ise Mikro yaklaşımdır. Bu yaklaşım  öğrenme etkinliği sırasında kullanıcının duruma göre değişen belirli ihtiyaçlarına yönelik etkinliği düzenleyen dinamik bir yaklaşımdır. Yapay zeka tekniklerini içeren zeki öğretim sistemleri, web tabanlı öğretim ortamları  kullanıcının ilgi ve ihtiyaçlarını belirleyerek sistemde uyarlamalar yapan mikro yaklaşım örnekleridir.

Zeki öğretim sistemlerinde problem çözme sürecinde kullanıcılara yol gösterici şekilde uygun desteğin sağlanması amaçlanmaktadır. Bunun için yapay zekâ, bilişsel bilim, bilişim, web teknolojileri kullanılmakta, bir öğreticinin davranışlarına benzer şekilde öğrenenin ilerlemesine rehberlik edilmekte ve anlık geri dönüşler ile öğrenme sürecinin desteklenmesi sağlanmaktadır.

Yapay zekâ teknolojilerindeki gelişmelerle birlikte öğrenme süreçlerinin bireyselleştirilmesi, içeriklerin uyarlanması ve öğrenme süreci boyunca öğrenenlere uygun desteğin sunulması kolaylaşmıştır.

Yapay Zeka Teknikleri

Yapay sinir ağları (YSA), Uzman Sistemler, Bulanık Mantık, Genetik Algoritmaları gibi teknikler yapay zeka tekniklerine örnek olarak verilebilir. Problem Çözümü, problem indirgeme teknikleri, bulmaca, satranç, Uzman Sistemler ve uzmanlık, Planlama, Robotik, Obje tanıma (Görme), Makine Öğrenmesi, şimdiki veriden gelecek davranışlar hakkında tahmin çıkarımı, beynin fiziksel davranışını modelleme, nesne tabanlı programlama teknikleri, otomatik programlama gibi alanlar yapay zekanın kullanıldığı alanlardır. Yapay zeka algoritmalarının kullanıldığı zeki öğretim sistemlerinin hayatımıza girmesi ile eğitim alanında yeni ufukların açılması kaçınılmazdır.

Teknolojinin bu denli hayatımızın her alanına girmiş olması ne derece iyi? O ayrı bir tartışma konusu… Ancak Yapay Zeka teknikleri kullanılarak hazırlanan zeki öğretim platformlarının, günümüzde geleneksel öğretim sisteminde ortaya çıkan birtakım  yetersizliklerin çözümü için kuvvetli bir alternatif olduğu da görünen  bir gerçek.

Sevgiyle kalın…

mm

Yrd. Doç. Dr. Meltem Eryılmaz

ODTÜ İstatistik Bölümünden mezun olduktan sonra Atılım Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünden yüksek lisans derecesini almış ve Ankara Üniversitesi Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri bölümünde doktorasını tamamlamıştır. Uzunca bir süre özel sektörde bilgisayar alanında çeşitli kademelerde görev yapmıştır. Uzaktan eğitim, e-öğrenme, teknolojik gelişmeler, eğitimde inovasyon ile ilgili pekçok makalesi, dergi ve gazete yazıları bulunan yazar, halen Atılım Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünde Yardımcı Doçent olarak görev yapmaktadır. Eposta: meltem.eryilmaz@atilim.edu.tr

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

error: Üzgünüz. Bu içerik kopyalanamaz!!