"Çoklu Cihazlı ve Çoklu Algılayıcılı Yaşam Günlüğü Sistemi" Projesinin Kuramsal Çerçevesinin Geliştirilmesi
"Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi İçin Çoklu Cihazlı ve Çoklu Algılayıcılı Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Tasarımı, Geliştirilmesi ve Uygulanması" isimli TÜBİTAK 3001 projesinin birinci iş paketinde "öğrenme deneyimleri yönetimi" yaklaşımının kuramsal yapısının çoklu cihazlı ve çoklu algılayıcılı bir yaşam günlüğü sistemini kapsayacak biçimde genişletilmesi hedeflenmektedir. Bu amaçla gerçekleştirdiğim araştırmaları birer yayın haline getirmeye çalışıyorum.
Öğrenme deneyimleri yaklaşımı a) yaşam deneyimlerinin bir yaşam günlüğü sistemiyle yakalanması, b) yakalanan deneyimlerin etkinlikler/olaylar, epizodlar ve öyküler halinde yorumlanması, c) deneyimlerin bağlamlaştırılması, d) yaşam deneyimlerinin içinde serpilmiş öğrenme deneyimlerinin anlamlandırılması ve e) öğrenme deneyimlerinin planlanması, denetlenmesi ve değerlendirilmesi aşamalarından oluşmaktadır [1].
Önceki çalışmalarda, deneyimlerin yakalanması aşamasında, ekran ve kamera görüntülerinin yakalanmasına dayalı bir yaşam günlüğü sistemi geliştirilmişti. Yeni projede bu aşamada öncekine ek olarak ses, video, ekran videosu ve konum bilgisi yakalama özelliği de eklenmiştir. Önceki projede biçimsel olmayan öğrenme deneyimlerine odaklanılmış ve bu amaçla "genişletilmiş biçimsel olmayan öğrenme modeli" oluşturularak kullanılmıştır. TÜBİTAK 3001 projesinde ise yaşam genişliğinde öğrenme deneyimlerinin hepsine yer verilecektir.
Biçimsel olmayan öğrenme deneyimlerinin yanı sıra, biçimsel ve yarı biçimsel öğrenme deneyimlerinin de çoklu cihazlı ve çoklu algılayıcılı bir yaşam günlüğü sistemiyle yakalanabilmesini ve bu deneyimlerin birbirinden ayırt edilebilmesini sağlayacak sistematik bir bakış açısına gereksinim bulunmaktadır. Bu konuyu YİCER 2014'de sunmuş olduğum "Çoklu Cihazlı ve Çoklu Algılayıcılı Yaşam Günlüğü ile Öğrenme Deneyimlerinin Yakalanması için Bir Çerçeve Önerisi" isimli bir bildiride ayrıntılı olarak inceledim [2]. Bu bildiride "biçimsel öğrenme", "yarı biçimsel öğrenme" ve "biçimsel olmayan öğrenme" türlerinin her birine ait "yapılandırılmış", "yarı yapılandırılmış" ve "yapılandırılmamış" öğrenme deneyimlerini belirleyerek, bir "genişletilmiş" yaşam genişliğinde öğrenme modeli oluşturmaya çalıştım. Çalışmada ayrıca, kişisel bilgi çalışması ortamlarıyla kurumsal bilgi çalışması ortamları birleştirilerek, fiziksel, dijital ve sanal "bilgi çalışması" ortamları incelenmiş, diğer deneyimlere göre daha belirsiz olan yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış biçimsel olmayan öğrenme deneyimlerinin yakalanabilmesi için bir yaklaşım önerilmiştir. Ayrıca deneyimlerin aktif yakalama ve pasif yakalama biçimleri incelenerek, öğrenme biçimleri ile yapılandırılmışlık düzeylerinin oluşturduğu matrisin hücrelerindeki deneyimler bu yakalama biçimlerine göre değerlendirilmiştir.
Pasif ve aktif biçimde yakalanan yaşam genişliğinde öğrenme deneyimlerinin "yorumlanması" süreci ayrı bir çalışmada ayrıntılarıyla incelenmiştir. Tamamlanan inceleme "Öğrenme Deneyimlerinin Yorumlanması" isimli bir bildiriye dönüştürülerek WCEIS 2014 Konferansına gönderilmiş ve kabul edilmiştir. Bu çalışmada deneyimler, etkinlikler, epizodlar ve öyküler ayrıntılı biçimde ele alınmış, öğrenme deneyimlerine yer veren öğrenme kuramları taranarak, öğrenme etkinlikleri, öğrenme epizodları ve öğrenme öykülerine yönelik farklı tanımlar ve yaklaşımlar biraraya getirilmiştir. Araştırmada, öğrenme deneyimlerinin yakalanmasıyla ilgili yukarıdaki çalışmada elde edilen sonuçlar da kullanılarak, öğrenme deneyimlerinin bireyler tarafından etkili bir biçimde yorumlanmasını sağlayacak yaklaşımın, önceden kaydedilmiş deneyimlerin gözden geçirilerek yorumlanabilmesinin yanı sıra, bireylere deneyimleri kaydederken eş zamanlı olarak yorumlayabilme ve gelecekteki öğrenme deneyimlerini ön-yorumlama olanağına da yer vermesi gerektiği görülmüştür [3].
Bu iki çalışma gerçekleştirilirken, Advanced Distributed Learning (ADL) tarafından yakın zamanlarda SCORM standartının bir üst yapısı olarak geliştirilen Training and Learning Architecture içerisinde yeralan Experience API (xAPI ve TinCan API olarak da adlandırılmaktadır) ve Learning Records Store (LRS) mimarileri de incelenmiştir. Experience API, öğrencilerin sadece bir Öğrenme Yönetim Sistemi (ÖYS) içerisindeki etkinliklerini değil, bunun dışında da sosyal ağlar, mobil cihazlar, oyunlar, çevrim içi ve çevrim dışı içerikler, benzetimler, sanal dünyalar, gerçek dünya vb. ortamlarda gerçekleştirdiği biçimsel olmayan öğrenme etkinliklerinin de yakalanmasını ve bir Öğrenme Kayıtları Deposu'na kaydedilmesine olanak sağlayan bir uygulama programlama arayüzüdür. Experience API ile bir ÖYS içerisinde, bir ÖYS'den bağımsız olarak bir kurum içerisinde ya da bir uygulama kapsamında öğrenme analitikleri çalışmasının yapılmasını kolaylaştırmaktadır [4]. TÜBİTAK 3001 projesi kapsamında olmamasına rağmen, Experience API yapısının kişisel analitikler ve kişisel öğrenme analitiklerini elde etmek amacıyla kullanımını araştırmak için, Experience API'yi AllMyListsLE uygulaması içerisinde deneyimleri yorumlama katmanında denemeyi düşünüyorum. AllMyListsLE yazılımında deneyimleri yorumlama ve bağlamlaştırma sürecindeki metinleri Experience API'ye özgü fiiller (verb) ve etkinliklere (activity) dönüştürerek, oluşan deyimleri (statement) cloud.scorm.com ya da benzeri halka açık bir LRS'ye kaydetmeyi ve buradan raporlamayı planlıyorum. Bu çalışma tamamlandığında bir bildiri haline getirilerek İnet-Tr 2014'e gönderilecektir.
ADL'nin yeni kuşak projelerinden bir diğeri de PAL (Personal Assistant for Learning) projesidir. Gelecek 10-15 yılda tamamlanması beklenen bu projeyle ilgili olarak ADL 4 Eylül 2014'de bir çağrı yapmıştır [5]. Bu projede öğrenme deneyimlerini izleyen, bu deneyimler üzerinde çıkarımlarda bulunarak öğreneni yeni öğrenme deneyimlerine yönlendiren bir yapay zeka sisteminin tasarlanması beklenmektedir. Şubat 2013-Ağustos 2014 arasında gerçekleştirilen BAP projesi ile Eylül 2014- Mart 2016 arasında gerçekleştirilecek olan TÜBİTAK 3001 projesinin doğal bir uzantısı olan ve 5 Eylül 2014'de TÜBİTAK'a sunmuş olduğum "Sanal ortamdaki öğrenme deneyimlerinin yönetimi için yapay zeka teknolojileriyle desteklenmiş bir yaşam günlüğü sisteminin tasarımı, geliştirilmesi ve değerlendirilmesi" isimli ve 2 yıl sürmesi planlanan TÜBİTAK 1001 proje önerisi ile ADL'nin PAL projesi arasındaki parallellik çok ilginçtir.
"Öğrenme deneyimleri yönetimi" yaklaşımının üçüncü ve dördüncü aşamaları için yukarıdaki çalışmalara benzer "genişletilmiş" kuramsal çerçeveler elde etmek amacıyla 2015 yılının ilk çeyreğine kadar çalışmalar yapmayı planlıyorum. Bu çalışmaların tümü TÜBİTAK 3001 projesinde geliştirilecek olan sistemin tasarım prensiplerinin belirlenmesi amacıyla kullanılacaktır.
Kaynaklar
[1] http://kisiselogrenmeortamlari.blogspot.com.tr/2013/03/the-process-of-learning-experiences.html
[2] http://kisiselogrenmeortamlari.blogspot.com.tr/2014/06/new-studies.html
[3] http://kisiselogrenmeortamlari.blogspot.com.tr/2014/09/interpreting-of-learning-experiences.html
[4] http://adlnet.org/tla/
[5] http://www.adlnet.gov/adl-initiative-baa-new-submission-window-open-for-personal-assistant-for-learning-pal-proposals-2/
