Eğitimde Kişiselleştirilmiş Öğrenme Deneyimleri: Yapay Zekâ Çerçevesinde Bir İnceleme-V

Eğitimde kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri, her öğrencinin bireysel ihtiyaçlarına, yeteneklerine ve öğrenme hızına göre uyarlanmış eğitim süreçlerini ifade eder. Geleneksel eğitim yöntemleri, tüm öğrencilerin aynı müfredatı ve öğretim hızını takip etmesini gerektirirken, kişiselleştirilmiş öğrenme, öğrencilerin öğrenme stillerine ve ilgi alanlarına uygun olarak şekillendirilir. Yapay zekâ, bu kişiselleştirmeyi sağlamak için güçlü bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Bu açıdan yapay zekânın eğitimde kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimlerini nasıl dönüştürdüğünü ortaya koymak önemli bir konu olarak düşünülmüştür.

1.Yapay Zekâ ve Kişiselleştirilmiş Öğrenme

Yapay zekâ, büyük veri analizi ve makine öğrenmesi gibi teknolojiler aracılığıyla öğrencilerin öğrenme süreçlerini analiz edebilir ve optimize edebilir. Bu teknolojiler, öğretmenlere ve öğrencilere aşağıdaki alanlarda yardımcı olabilir:

Yapay zekâ, öğrencilerin performans verilerini analiz ederek, öğrenme sürecindeki güçlü ve zayıf yönlerini belirleyebilir. Öğrencilerin hangi konularda zorlandığını veya hangi konularda başarılı olduğunu tespit etmek, öğretmenlerin bireysel öğrenme planları oluşturmasına olanak tanır. Bu sayede, öğrenciler ihtiyaçlarına göre özel dersler, ek kaynaklar veya farklı öğretim yöntemleri ile desteklenebilir.

Yapay zekâ destekli uyarlanabilir öğrenme sistemleri, öğrencilerin ilerlemesini sürekli olarak izler ve öğrenme materyallerini bireysel ihtiyaçlara göre uyarlayabilir. Örneğin, bir öğrenci belirli bir matematik konusunu anlamakta zorluk çekiyorsa, sistem bu öğrenciye ek açıklamalar, örnekler ve alıştırmalar sunabilir. Bu tür sistemler, öğrenme sürecini daha verimli hale getirir ve her öğrencinin potansiyelini en üst düzeye çıkarmayı amaçlar.

Yapay zekâ tabanlı akıllı öğretim asistanları, öğrencilere 7/24 destek sağlayabilir. Bu asistanlar, öğrencilerin sorularını yanıtlayabilir, ödevlerinde yardımcı olabilir ve kişisel öğrenme önerileri sunabilir. Örneğin, bir dil öğrenme platformu, öğrencinin dil seviyesini analiz ederek, uygun dil bilgisi ve kelime hazinesi egzersizleri önerebilir.

2. Kişiselleştirilmiş Öğrenmenin Avantajları

Kişiselleştirilmiş öğrenme, öğrencilerin ilgi alanlarına ve öğrenme stillerine uygun içerikler sunarak, öğrenme motivasyonunu artırır. Öğrenciler, kendi hızlarında ve kendi ilgi alanlarına göre öğrenme fırsatına sahip olduklarında, öğrenmeye karşı daha olumlu bir tutum geliştirirler.

Yapay zekâ destekli kişiselleştirilmiş öğrenme, her öğrencinin güçlü yönlerini ve geliştirilmesi gereken alanları belirleyerek, hedefe yönelik öğrenme stratejileri sunar. Bu, öğrencilerin akademik performansını artırabilir ve öğrenme sürecinde daha başarılı olmalarını sağlar.

Yapay zekâ öğretmenlerin iş yükünü hafifletebilir ve onlara daha fazla zaman kazandırabilir. Öğretmenler, yapay zekâ destekli araçlar sayesinde öğrenci verilerini daha kolay analiz edebilir ve bireysel öğrenme planları oluşturabilirler. Bu, öğretmenlerin her bir öğrenciye daha fazla dikkat ve destek sunmalarını sağlar.

Sonuç olarak yapay zekâ, eğitimde kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimlerini dönüştürme potansiyeline sahip güçlü bir teknolojidir. Öğrenci verilerini analiz etme, öğrenme materyallerini uyarlama ve akıllı öğretim asistanları sağlama gibi özellikleri ile yapay zekâ, her öğrencinin bireysel ihtiyaçlarına uygun öğrenme fırsatları sunar. Bu, öğrencilerin öğrenme motivasyonunu artırırken, akademik performanslarını da geliştirebilir. Gelecekte, yapay zekânın eğitimdeki rolü daha da artacak ve kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri daha yaygın hale gelecektir.

Kaynakça:

Baepler, P., Walker, J.D., & Driessen, M. (2014). It's not about seat time: Blending, flipping, and efficiency in active learning classrooms. Computers & Education, 78, 227-236.

Baker, R.S., & Inventado, P.S. (2014). Educational data mining and learning analytics. In J.A. Larusson & B. White (Eds.), Learning analytics: From research to practice (pp. 61-75). Springer.

Chen, Z., & Chi, M.T. (2020). Understanding online learning through multiple levels of analysis. Educational Psychologist, 55(2), 74-83.

Fischer, C., & He, J. (2020). Use of adaptive learning technologies to personalize instruction in K-12 education. Journal of Educational Computing Research, 57(4), 865-893.

Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.

Kizilcec, R.F., Bailenson, J.N., & Gomez, C.J. (2015). The instructor's face in video instruction: Evidence from two large-scale field studies. Journal of Educational Psychology, 107(3), 724-739.

Kurt, C. (2024).Yapay Zekâ ve Öğrenme Analitiği: Eğitimdeki Dönüşümün Anahtarı-I. http://www.nirvanasosyal.com/m/h-1856-yapay-zek-ve-ogrenme-analitigi-egitimdeki-donusumun-anahtari-i.html(Erişim.20.06.2024)

Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582-599.

Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review, 46(5), 30-32.

Wang, Y., & Heffernan, N.T. (2013). The "assistance" model: Leveraging how many hints and attempts a student needs. In S. Carberry, S. Weibelzahl, A. Micarelli, & G. Semeraro (Eds.), User modeling, adaptation, and personalization (pp. 115-127). Springer.

Woolf, B.P., & Lane, H.C. (2013). Improving student performance in computer-based learning environments through the use of educational data mining. Journal of Learning Analytics, 1(1), 13-22.

Mustafa Gökhan arslan - 05 Temmuz 2024 14:34

Emeğinize sağlık hocam