Öğrenme Mühendisliği [Learning Engineering (ÖM)], öğrenciler için etkili ve ilgi çekici öğrenme deneyimleri tasarlamak amacıyla eğitim teknolojisi, öğrenme bilimleri, bilişsel bilim, veri bilimi ve mühendislik tasarımı gibi farklı disiplinlerin ilkelerini bir araya getiren yeni ve disiplinlerarası bir alandır. ÖM’nin temel amacı; öğrenci başarısını artırmak, öğrenmeye katılım ve motivasyonu yükseltmek, öğrenme süreçlerini kişiselleştirmek, farklı özelliklere sahip öğrencileri desteklemek ve öğrenme süreçlerini daha verimli hâle getirmek olarak ifade edilebilir. Bu bağlamda ÖM, öğrenme ortamlarının, bilimsel veriler ve sistematik tasarım ilkeleri kullanılarak geliştirilmesini hedefler (Bersentes, 2024).

ÖM, bir öğrenme yaklaşımı olarak , kanıta dayalı araştırma sonuçlarının kullanılması, disiplinlerarası iş birliği, veri temelli karar verme ve sürekli iyileştirmeye dayalı tasarım döngülerinin uygulanması gibi temel ilkelere dayanır. Bu yaklaşımda öğrenme ortamları, tasarım uygulama değerlendirme – yeniden tasarım biçiminde ilerleyen sürekli bir geliştirme süreci içinde ele alınır. Böylece öğrenme süreçleri yalnızca pedagojik varsayımlara değil, öğrenme analitiği ve ampirik verilerle desteklenen sistematik tasarım ilkelerine dayandırılır (Koedinger, Kim, Jia, McLaughlin ve Bier, 2016; Dede, Richards ve Saxberg, 2018).

ÖM yaklaşımında öğrenci, öğrenme sisteminin merkezinde yer alan aktif bir öznedir. Bu doğrultuda öğrenci; yalnızca bilgiyi alan pasif bir birey değil; öğrenme sürecine aktif biçimde katılan, öğrenme sürecinde veri üreten, kendi öğrenmesini düzenleyen ve dönüt- geri bildirim mekanizmaları aracılığıyla öğrenme ortamlarının geliştirilmesine dolaylı katkı sağlayan bir aktördür (Koedinger vd., 2016; Dede vd., 2018). Bu yönüyle ÖM’nin , öğrenenlerin bireysel özelliklerini, öğrenme davranışlarını ve öğrenme verilerini dikkate alan bir tasarım anlayışı benimsediği görülür.

Nitekim uluslararası literatürde ve özellikle Learning Engineering Toolkit ile IEEE tarafından yürütülen standart geliştirme çalışmalarında ÖM yaklaşımı, öğrenme verilerine dayalı olarak sürekli gelişen öğrenen merkezli uyarlanabilir sistemler (learner-centered adaptive systems) olarak tanımlanmaktadır. Bu sistemlerde öğrenme ortamları, öğrenci performansı ve öğrenme analitiği verilerine göre dinamik biçimde uyarlanmakta ve öğrenme süreçleri sürekli iyileştirilmektedir (Çağıltay, 2025).

Öğrenme Mühendisliğinde öğrencinin yeri, rol ve sorumlulukları aşağıdaki başlıklarda özetlenebilir.

ÖM’de Öğrencinin rol ve Sorumlulukları

ÖM’de öğrencinin yeri, rol ve sorumlukları aşağıdaki başlıklarda açıklanabilir.

Öğrenme sürecinin merkezindeki birey olma. ÖM’de öğrenci, öğretim tasarımının temel referans noktasıdır. Dolayısıyla öğretim içerikleri, öğrenme etkinlikleri ve değerlendirme süreçleri öğrencilerin ihtiyaçları, öğrenme güçlükleri ve öğrenme davranışları dikkate alınarak tasarlanır. Zira öğrenme mühendisliği, öğrenme bilimlerinin ilkelerinin sistematik mühendislik süreçleriyle uygulanmasını esas alan öğrencilerin öğrenmesini geliştirmeye yönelik veri temelli bir yaklaşım öngörür ( Koedinger ve diğ., 2016). Sonuç olarak ÖM’de öğrenci, öğrenme sisteminin merkezinde yer alır.

Veri kaynağı: veri üreten öğrenen olma. ÖM’nin en önemli özelliklerinden biri, öğrenme analitikleri ve veri kullanımıdır. Dolayısıyla dijital öğrenme ortamlarında öğrencilerin öğrenme sürecinde bıraktıkları dijital izler analiz edilir. Bu veriler şunları içerir:

• Etkinliklere katılım düzeyi

• Öğrenme süresi

• Yapılan hatalar ve kavram yanılgıları

• Problem çözme stratejileri ve

• Öğrenme ilerleme- gelişme düzeyi

Takdir edilir ki bu veriler sayesinde öğrenme ortamları sürekli iyileştirilebilir (Dede, Richards, ve Saxberg, 2018). Böylece öğrenci aynı zamanda öğrenme sisteminin geliştirilmesine katkı sağlayan veri üreticisi konumundadır.

Aktif ve katılımcı öğrenci olma. ÖM yaklaşımı, öğrencilerin öğrenme süreçlerine aktif katılmasını öngörür. Öğrenciler bu gerekle;

• Problem çözme etkinliklerine katılır

• İşbirlikli öğrenme faaliyetlerinde bulunur

• Öğrenme süreçlerinde sorgulama ve araştırma yapar

• Geri bildirimlere göre öğrenmesini geliştirir.

Görüleceği üzere ÖM yaklaşımı, öğrenmenin aktif katılım ve deneyim yoluyla gerçekleştiğini vurgulayan öğrenme bilimi araştırmalarına dayanır. Bu düşüncenin temellerinden biri de bilişsel bilimci Herbert A. Simon tarafından ortaya konulan öğrenme ve problem çözme kuramlarıdır (Simon, 1996).

Herbert A. Simon’un öğrenme ve problem çözme kuramları, insan zihnini, bilgi işleyen bir sistem olarak ele alan bilişsel yaklaşıma dayanır. Simon’a göre öğrenme, bireyin çevreden aldığı bilgileri işleyerek zihninde örgütlemesi ve bu bilgileri problem çözme süreçlerinde kullanmasıyla gerçekleşir. Problem çözme ise başlangıç durumu ile hedef durum arasındaki farkı azaltma süreci olarak açıklanır ve birey bu süreçte çeşitli bilişsel stratejiler kullanır. Simon ve çalışma arkadaşı Allen Newell bu süreci “problem uzayı” kavramı ile açıklamakta; bireyin farklı çözüm yolları arasından seçim yaparak hedefe ulaştığını belirtmektedir. Ayrıca Simon’un sınırlı rasyonellik (bounded rationality) yaklaşımına göre insanlar sınırlı bilgi ve bilişsel kapasiteye sahip oldukları için çoğu zaman en iyi çözümü değil, “yeterince iyi” çözümü seçerler (Newell ve Simon, 1972; Simon, 1996).

Sonuç olarak bu kuramlar, öğrenmenin problem çözme etkinlikleri yoluyla gerçekleştiğini ve uzmanlığın zamanla gelişen bilişsel şemalara dayandığını vurgulayarak öğrenme bilimleri ve modern öğretim tasarımına önemli bir kuramsal temel sağlamıştır.

Kendi öğrenmesini düzenleyen öğrenci olma. ÖM, öğrencilerin öz düzenleme becerilerini geliştirmelerini hedefler. Bu noktada öğrencilerden beklenen bazı sorumluluklar şunlardır:

• Öğrenme hedeflerini belirlemek

• Öğrenme sürecini planlamak

• Öğrenme stratejileri geliştirmek

• Kendi ilerlemesini değerlendirmek

• Eksiklerini fark ederek öğrenmesini yeniden düzenlemek.

Sonuç olarak öğrenci, öğrenme sürecinde sorumluluk alan ve öğrenmesini yöneten bir birey konumundadır. Takdir edilir ki geleneksel öğretmen merkezli öğrenmeden bu öğrenmeye geçiş bırakın öğrenci öğretmen için bile kolay olmayacaktır. Öğretmenin öğrenciye bu becerileri kazandırması öğrencinin de bu sorunlulukları yerine getirmesi yeni bir bilgi ve deneyim gerektirecektir.

Kişiselleştirilmiş öğrenmenin öznesi olma. Öğrenme mühendisliğinde öğrenciler bireysel farklılıkları dikkate alınarak desteklenir. Öyle ki öğrenme analitiği ve yapay zekâ destekli sistemler sayesinde öğrencilerin:

• Ön bilgileri

• Öğrenme hızları

• Öğrenme güçlükleri

• İlgi ve ihtiyaçları

analiz edilerek kişiselleştirilmiş öğrenme yolları oluşturulabilir (Dede ve diğ., 2018). Böylece öğrenci standart öğretimin pasif alıcısı değil, kişiselleştirilmiş öğrenmenin öznesi haline gelir.

Özetle ÖM’de öğrenci; öğrenme hedeflerini belirleme ve süreçte aktif rol alma (örneğin, veri analitiğiyle kişiselleştirilmiş yolları takip etme); süreci yansıtma, analiz yapma ve öğrendiklerini uygulama sorumluluğunu üstlenme ve işbirliği yaparak ve geri bildirimle sürekli iyileştirme katkısı sağlama hak ve sorumluluğuna sahiptir. Bu sorumluluklar, ÖM’nin kanıta dayalı ve öğrenci merkezli yapısından kaynaklanmakta, böylece verimli ve sürdürülebilir öğrenme sağlanmaktadır.

Görüleceği üzere bu yaklaşım, geleneksel öğretmen merkezli anlayıştan farklı öğrenci merkezli ve veri temelli bir öğrenme sistemini esas almaktadır. ÖM’de öğrenen, öğrenme sürecinin merkezindedir ve kendi öğrenme yolunu şekillendirir. Öğrenci, deyim uygunsa aktif katılımı, eleştirel düşünmeyi ve bireysel öğrenme stillerini dikkate alan kişiselleştirilmiş sistemler üzerinden özerklik kazanır. Bu rol, geleneksel öğretmen merkezli yaklaşımlardan farklı olarak, öğrenenin-öğrencinin veriye dayalı optimizasyonla desteklendiği bir yapı sunar (Koedinger, Booth, ve Klahr, 2013; Wagner, Barr, Blake-Plock ve Robson, 2018).

Sonuçlar ve Öneriler

Bu yazıdan çıkarılabilecek sonuçlar aşağıdaki gibi sıralanabilir:

ÖM, öğrenme sürecinde bir paradigma değişimidir. Zira öğrenme mühendisliği, geleneksel öğretmen merkezli öğretim anlayışından öğrenci merkezli ve veri temelli bir öğrenme modeline geçişi temsil eder. Bu bir paradigma değişimidir. Bu yaklaşımda öğrenci yalnızca bilgi alan bir birey değil, öğrenme sürecinin aktif bir öznesidir.

Öğrenci, öğrenme sisteminin merkezine yer alır. Öyle ki ÖM’de öğrenci; öğrenme sürecine aktif katılan, veri üreten, kendi öğrenmesini düzenleyen ve öğrenme sistemlerinin gelişmesine katkı sağlayan bir aktör olarak görülür. Bu durum, öğrenme mühendisliğinde öğrenmenin katılımcı, etkileşimli ve sorumluluk gerektiren bir süreç olduğunu ortaya koyar.

Öğrenme süreçleri veri temellidir. Dijital öğrenme ortamlarında öğrencilerin öğrenme analitiği verileri, öğretim tasarımının iyileştirilmesi için kullanılır. Böylece eğitim süreçleri sezgisel değil, kanıta dayalı kararlarla geliştirilir.

Öğrenme kişiselleştirilebilirdir. Öğrencilerin ön bilgileri, öğrenme hızları ve güçlükleri analiz edilerek uyarlanabilir öğrenme sistemleri oluşturulur. Bu durum standart öğretim modelinden kişiselleştirilmiş öğrenme modeline geçişi gösterir.

Öğrencilerde öz düzenleme ve problem çözme becerileri önem kazanır. Herbert Simon’un bilişsel yaklaşımı, öğrenmenin, problem çözme süreçleriyle geliştiğini vurgular. Bu nedenle öğrenme mühendisliği öğrencilerde; öz düzenleme; eleştirel düşünme; problem çözme ve yansıtıcı düşünme becerilerini geliştirmeyi hedefler.

Bu dönüşüm öğretmenler için yeni roller gerektirir. Öğrencinin merkezde olduğu bu sistemde öğretmenin rolü her halde bilgi aktaran kişi olmaktan öğrenme tasarımcısı ve rehber olmaya doğru değişir.

Öneriler

Bu sonuçlardan aşağıdaki öneriler geliştirilebilir:

Öğretmen eğitim programları yeniden düzenlenmelidir. Öğretmenlerin ÖM yaklaşımını uygulayabilmeleri için; öğrenme analitiği kullanımı; veri temelli karar verme, dijital öğrenme ortamı tasarımı ve kişiselleştirilmiş öğretim stratejileri ile hayata geçirilmelidir.

Eğitim kurumlarında veri temelli karar verme kültürü geliştirilmelidir. Okullar yalnızca yönetsel-idari verileri değil, aynı zamanda öğrenme süreçlerine ilişkin verileri de analiz ederek öğretim süreçlerini geliştirmelidir.

Dijital öğrenme altyapıları güçlendirilmelidir. Öğrenme mühendisliği yaklaşımının uygulanabilmesi için; öğrenme yönetim sistemleri (LMS), öğrenme analitiği araçları ve yapay zekâ destekli öğretim sistemleri okullarda yaygınlaştırılmalıdır.

Öğrencilere öz düzenleme becerileri kazandırılmalıdır. Öğrencilerin kendi öğrenmelerini yönetebilmeleri için; öğrenme hedefi belirleme, öğrenme stratejileri geliştirme, öz değerlendirme yapma ve yansıtıcı düşünme becerileri öğretim programlarında sistematik olarak geliştirilmelidir.

Problem temelli ve işbirlikli öğrenme ortamları oluşturulmalıdır. Simon’un problem çözme kuramları doğrultusunda öğrencilerin; gerçek yaşam problemleri üzerinde çalışması, proje temelli öğrenme yapması ve işbirlikli öğrenme faaliyetlerine katılması teşvik edilmelidir.

Eğitim araştırmalarında öğrenme analitiği daha fazla kullanılmalıdır. Eğitim araştırmacıları ÖM çerçevesinde; büyük veri analizi, öğrenme analitiği ve uyarlanabilir öğrenme sistemleri üzerine daha fazla çalışma yapmalıdır.

Yararlanılan Kaynaklar

Balcı, A. ( 2026). Veriye Dayalı Karar Verme ve Öğrenme Analitiği. Nirvana Sosyal Bilimler Sitesi (09. 02. 2026). https://www.nirvanasosyal.com/h-2984-veriye-dayali-okul-yonetimi-ve-ogrenme-analitigi.html

Bersentes, J. (2024). What is Learning Engineering? https://www.linkedin.com/pulse/what-learning-engineering-john-bersentes-qe3se/

Çağıltay, K. (2025). Kürşat Çağıltay ile Öğrenme Mühendisliği konusunda röportaj. hurriyet.com.tr/gundem/ogrenme-muhendisligi-geliyor-42917758

Dede, C., Richards, J. ve Saxberg, B. (2018). Learning engineering for online education: Theoretical contexts and design-based examples. Routledge.

IEEE, (uk.) The Meaning of IEEE. https://www.ieee.org/about/ieee-

Koedinger, K. R., Booth, J. L. ve Klahr, D. (2013). Instructional complexity and the science to constrain it. Science, 342(6161), 935-937. https://doi.org/10.1126/science.1238056

Koedinger, K. R., Kim, J., Jia, J., McLaughlin, E. A. ve Bier, N. L. (2016). Learning is not a spectator sport: Doing is better than watching for learning from a MOOC. Proceedings of the Second ACM Conference on Learning @ Scale, 111–120.

Newell, A. ve Simon, H. A. (1972). Human problem solving. Prentice-Hall.

Simon, H. A. (1996). The sciences of the artificial (3rd ed.). MIT Press.

Wagner, E., Barr, A., Blake-Plock, S. ve Robson, R. (2018). 7 Things you should know about learning engineering. EDUCAUSE Learning Initiative.