Anasayfa Künye Danışman ve Editörler Son Dakika Arşiv FacebookTwitter
Nirvana Sosyal Bilimler Sitesi Güncel Eleştirel Sosyal Bilimler Platformu

Yapay Zekâ ve Öğrenme Analitiği: Eğitimdeki Dönüşümün Anahtarı-I

Dr. Cemil Kurt

Kategori: Eğitim Bilimleri - Tarih: 11 Mart 2024 18:09 - Okunma sayısı: 2.269

Yapay Zekâ ve Öğrenme Analitiği: Eğitimdeki Dönüşümün Anahtarı-I

Yapay Zekâ ve Öğrenme Analitiği: Eğitimdeki Dönüşümün Anahtarı-I

A. GEREKÇE

1986 yılında Matematik Öğretmenliği akademik kariyerime başladım ve Eğitim Fakültesi'nde ilk defa bir bilgisayar laboratuvarıyla tanıştım. Türkiye’de o yıllarda bu laboratuvar belki de ilklerdendi. O dönemde 2,5 inçlik floppy diskler ve 5,5 inçlik disketler kullanılıyordu. Bilgisayarı açar ve sadece yazılım geliştirebildiğimiz basit programları C: veya A: sistemlerinde çalıştırırdık. Yıllar içinde Basic, Qbasic, Fortran, Clipper gibi dilleri öğrendik. Bu diller, bugünkü yapay zekâ yazılım ve algoritmalarının temellerini oluşturdu.

Yazılımdan hiç kopmadım, sürekli gelişen bir dijital yaşam sistemi içinde bulundum. Zaman içinde işletim sistemleri, hazır programlar ve yazılımlar gelişti. Bu süreçte yapay zekâ yazılımları ve algoritmaları ortaya çıktı, süreç bizi şaşırtmaya ve gelişmeye devam ediyor.

Çalışma hayatımın bir kesitinde, çalıştığım kurumda üst düzey yöneticilerimizin ve bir grup meslektaşımın desteğiyle Türk Kamu Sistemi'nde “Veri Bilimi ve Öğrenme Analitiği Merkezi” adı altında bir proje geliştirdik. Bu proje, özellikle yapay zekâ uygulamalarının eğitime entegrasyonunu amaçlıyordu. SAÜ Bilgisayar Bilimleri Fakültesi'nden ve Türkiye’nin birçok üniversitesinde bulunan değerli bilim insanlarından büyük destek aldık ve süreç, onlarca akademisyen, bilim insanı, yönetici, uzman ve öğretmenin katılımıyla 4 yıl sürdü.

Süreç boyunca ekip lideri olarak görev aldım, ancak inovasyonun merkezi ve karar mercii şu anda Mersin İl Milli Eğitim Müdürü olan Fazilet Durmuş'tu.

Bu süreç, uzun bir deneyim ve muhteşem bir inovasyon ve öğrenme yolculuğu oldu. Bunları neden içselleştirdim? Çünkü günümüzde eğitim alanında veriye dayalı karar alma ve öğrenci başarısını artırma çabaları artıyor. Bu çabaların merkezinde ise yapay zekâ ve öğrenme analitiği gibi teknolojilerin kullanımı yer alıyor. Dolayısıyla, bu deneyimleri paylaşmak, yapay zekâ ile ilgili gelecek perspektifine ışık tutmak önemli bir görevdir. Bilgi paylaştıkça çoğalır, anlam kazanır. Bu kapsamda, araştırma yazı dizisi boyunca fütürist bir yaklaşımla gelecek perspektifi temel sorulara cevap aranacaktır:

  1. Eğitimde yapay zekâ uygulamalarının geleceği
  2. Öğrenme analitiği ve öğrenci başarısı
  3. Yapay zekâ destekli öğretmen yardımcıları
  4. Eğitimde kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri
  5. Eğitim yönetiminde veri odaklı karar alma
  6. Yapay zekâ ve eğitimde etik meseleler.

B. GİRİŞ

Yapay zekâ, bilgisayar sistemlerine insan benzeri zekâ özellikleri kazandırmak için kullanılan bir teknoloji olarak tanımlanabilirken, öğrenme analitiği ise eğitim verilerini analiz ederek öğrenci davranışlarını ve öğrenme süreçlerini anlamak ve iyileştirmek için kullanılan bir disiplindir.

Yapay zekâ ve öğrenme analitiği arasındaki ilişki, eğitim süreçlerinin daha verimli ve etkili hale getirilmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Öğrencilerin çevrimiçi platformlarda, öğrenme yönetim sistemlerinde ve diğer dijital ortamlarda bıraktıkları izler, veri olarak toplanmakta ve bu veriler öğrenme analitiği teknikleriyle analiz edilmektedir. Yapay zekâ algoritmaları, bu analizler sonucunda elde edilen verileri kullanarak öğrenci davranışlarını modelleyebilir, öğrenci ihtiyaçlarını belirleyebilir ve öğrenme süreçlerini kişiselleştirebilir.

Örneğin, bir öğrencinin çevrimiçi bir ders platformunda geçirdiği zaman, yaptığı etkinlikler, tamamladığı görevler ve aldığı notlar gibi veriler, öğrenme analitiği teknikleriyle analiz edilerek öğrencinin güçlü ve zayıf yönleri belirlenebilir. Yapay zekâ algoritmaları, bu verileri kullanarak öğrenciye özel öğrenme yolları ve içerikler önererek öğrencinin başarısını artırmaya yardımcı olabilir.

Bunun yanı sıra, eğitim kurumları ve öğretmenler, yapay zekâ ve öğrenme analitiği teknolojilerini kullanarak öğrenci performansını takip edebilir, öğrenme süreçlerini optimize edebilir ve eğitim politikalarını daha verimli bir şekilde oluşturabilirler. Örneğin, öğretmenler, öğrencilerin belirli konulardaki güçlü ve zayıf yönlerini belirlemek için yapay zekâ destekli analiz araçlarından yararlanabilir ve bu bilgileri ders planlaması ve öğretim stratejileri oluşturmak için kullanabilirler.

Ancak, yapay zekâ ve öğrenme analitiği teknolojilerinin kullanımıyla ilgili bazı endişeler de bulunmaktadır. Özellikle, veri gizliliği, güvenlik ve öğrenci mahremiyeti gibi konular, bu teknolojilerin etik ve yasal kullanımını sınırlayan önemli faktörlerdir. Bu nedenle, yapay zekâ ve öğrenme analitiği alanında çalışanların, bu endişeleri göz önünde bulundurarak teknolojileri geliştirmesi ve kullanması önemlidir.

Yapay zekâ ve öğrenme analitiği, eğitimdeki dönüşümün anahtarlarından biridir. Bu teknolojiler, öğrenci başarısını artırmak, öğrenme süreçlerini kişiselleştirmek ve eğitim kalitesini iyileştirmek için güçlü araçlar sunmaktadır. Ancak, bu teknolojilerin etik ve yasal kullanımına dikkat edilmesi gerekmektedir.

Veri Bilimi ve Öğrenme Analitiği: Verilerden Anlamlı İzler Çıkarma Sanatı

Günümüzde, hemen her sektörde veri, değerli bir varlık haline gelmiştir. İşletmeler, sağlık kuruluşları, eğitim kurumları ve daha birçok alan, büyük miktarda veri üretmekte ve bu verilerin işlenmesi, analiz edilmesi ve anlamlı hale getirilmesi gerekmektedir. İşte tam da bu noktada, veri bilimi ve öğrenme analitiği devreye girer.

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, büyük veri kümelerinden anlamlı bilgi ve öngörüler elde etmek için istatistik, matematik, makine öğrenimi ve bilgisayar bilimini bir araya getiren disiplindir. Veri bilimcileri, veriye dayalı sorunları tanımlar, veriyi toplar, temizler, analiz eder ve bu verilerden anlamlı sonuçlar çıkarır. Bu süreçte, programlama dilleri ve veri analizi araçları geniş bir yelpazede kullanılır.

Öğrenme Analitiği Nedir?

Öğrenme analitiği, eğitimde ve öğrenme süreçlerinde veriye dayalı karar alma süreçlerini ifade eder. Öğrenme analitiği, öğrenci performansını izlemek, öğrenci davranışlarını anlamak, öğretim stratejilerini iyileştirmek ve eğitim politikalarını şekillendirmek için veri analizi tekniklerini kullanır. Bu sayede, eğitim kurumları öğrencilerin başarısını artırabilir ve öğrenme süreçlerini daha etkili hale getirebilir.

Veri Bilimi ve Öğrenme Analitiği Arasındaki İlişki

Veri bilimi ve öğrenme analitiği birbiriyle sıkı bir şekilde ilişkilidir. Öğrenme analitiği, veri bilimi tekniklerini eğitim alanına uygular ve eğitimde veriye dayalı karar almayı destekler. Örneğin, öğrenme analitiği, öğrenci performansını değerlendirmek ve öğrenme süreçlerini optimize etmek için veri bilimi yöntemlerini kullanabilir.

Veri bilimi ve öğrenme analitiği, birlikte çalışarak eğitim kurumlarına değerli bir rekabet avantajı sağlayabilir. Öğrencilerin ihtiyaçlarına daha iyi yanıt verebilmek, öğrenme sonuçlarını iyileştirmek ve eğitim kurumlarının etkinliğini artırmak için veriye dayalı karar almayı teşvik ederler.

Sonuç

Veri bilimi ve öğrenme analitiği, günümüzde eğitim, sağlık, işletme, kamu hizmetleri gibi geniş bir yelpazedeki alanlarda kullanılan son derece önemli araçlardır. Bu disiplinler, büyük miktarda veriyi analiz ederek değerli içgörüler elde etmeye ve bilgiyi etkili bir şekilde kullanarak karar alma süreçlerini yönlendirmeye yardımcı olur.

Veriye dayalı karar alma ve analitik yaklaşımın önemi, gün geçtikçe daha da artmaktadır. Artan veri miktarı ve teknolojik gelişmeler sayesinde, kurumlar artık veri odaklı bir yaklaşım benimsemekte ve bu verilerden anlamlı içgörüler çıkarmak için veri bilimi ve öğrenme analitiği yöntemlerine başvurmaktadır. Bu disiplinlerin etkin bir şekilde kullanılması, kurumların daha iyi sonuçlar elde etmesine ve rekabet avantajı kazanmasına yardımcı olabilir. Örneğin, bir eğitim kurumu, öğrenci başarısını artırmak ve öğretim yöntemlerini iyileştirmek için öğrenme analitiği yöntemlerini kullanabilir. Bir sağlık kuruluşu, hastaların tedavi süreçlerini optimize etmek ve sağlık sonuçlarını iyileştirmek için veri bilimi tekniklerinden yararlanabilir. Bir işletme, müşteri davranışlarını anlamak ve satışları artırmak için veriye dayalı pazarlama stratejileri geliştirebilir.

Veri bilimi ve öğrenme analitiği, kurumların daha verimli, etkili ve rekabetçi olmalarını sağlayan güçlü araçlardır. Bu disiplinlerin doğru bir şekilde kullanılması, kurumların hedeflerine ulaşmalarına ve sürdürülebilir başarı elde etmelerine yardımcı olabilir.

Yazımız devam edecek…

Yorumlar (0)
EN SON EKLENENLER
Fikir Yazıları - 16 Temmuz 2024 12:17

Bu Yaz!

BU AY ÇOK OKUNANLAR
Diğer Eğitim Bilimleri Yazıları