The Paper "Learning Experience Design" Published in AuAD

"Öğrenme Deneyimi Tasarımı" AuAD Dergisinde Yayınlandı

Ayşe Peri Mutlu ile birlikte hazırladığımız "Öğrenme deneyimi Tasarımı" isimli makale "AuAd - Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi" dergisinini Ocak 2017 sayısında yayınlandı:


Peri-Mutlu, A. ve Mutlu, M. E.(2017). Öğrenme deneyimi tasarımı. AUAd, 3(1), 39-76. 
http://auad.anadolu.edu.tr/yonetim/icerik/makaleler/228-published.pdf

Learning Experiences Context Model - Section 8 - IMPLEMENTATION OF THE MODEL

Öğrenme Deneyimleri Bağlam Modeli - Bölüm 8

MODELİN İŞLEYİŞİ

Tasarlanan kavramsal modelin işleyişi bu modeli kullanarak oluşturulan varsayımsal bir yaşam günlüğü sistemi kullanılarak tanıtılacaktır: 

Birinci aşama (günlük ve içerik kaydetme): Öğrenen, yaşam günlüğü sistemini kullanmaya başlar. Yaşam günlüğü sistemi pasif biçimde sürekli olarak her 30 saniyede bir masaüstü, dizüstü ve tablet bilgisayarlarından kamera görüntüsü, ekran görüntüsü ve konum verisi yakalar, bulut üzerinden çalışma bilgisayarına aktarır. Öğrenen daha sonra tekrar erişemeyeceği bir içeriği barındıran bir öğrenme etkinliği gerçekleştirmeye ya da olayı yaşamaya başladığında, bu içeriği ses, video, ekran videosu ve/veya metin biçiminde aktif biçimde yakalayarak yaşam günlüğüne gönderir. 

İkinci aşama (yorumlama): Öğrenen 3‐4 günde bir kez günlük ve içerikleri gözden geçirerek, farkettiği ve/veya hatırladığı öğrenme deneyimlerine ait etkinlik/olay yorumları oluşturur. Yorumlar seçili güne ait kayıtlar halinde kaydedilir ve isteğe bağlı olarak her zaman güncellenebilir. Genellikle günlük etkinlik/olay yorumlarının sayısı 10’u geçmez. Ayda bir kez o ay içerisinde gerçekleşen etkinlik/olay yorumlarından epizodlar belirlenir ve epizod yorumları olarak seçili aya ait kayıtlar olarak kaydedilir. Yılda bir kez epizod yorumları taranarak seçili yıla ait öyküler saptanır ve oluşturulan öykü yorumları yıla ait kayıtlar olarak kaydedilir. 

Üçüncü aşama (bağlamları çıkartma ve ontolojiye ekleme): Öğrenen 1‐2 haftada bir kez etkinlik/olay yorumlarını tarar ve etkinlik/olaya eşlik eden bağlamları (bağlam değişkenlerinin aldığı bağlam değerlerini) belirler. Yorum içinde ya da ayrı bir kayıt olarak kaydeder. Bu süreç gelecekte yaşam günlüğüne etkili yüz tanıma, ses tanıma, mekân tanıma ve nesne tanıma yazılımlarının eklenmesiyle kolaylaştırılabilir. Elde edilen bağlam değerleri yaşam günlüğüne bütünleşik ontoloji veritabanına kaydedilirler. Bu amaçla her bağlam değeri karşı gelen bağlam ağacı içerisinde aranır ve karşı gelen bağlam öğesine deneyimle ilgili bir kayıt olarak eklenir. Bu işlem bir yazılım aracılığıyla yeterli güvenilirlikte yapılabilir. Eğer bir bağlam öğesi bulunamazsa (ilgili bağlam değeriyle ilk kez karşılaşılmışsa) öğrenen bağlam değerini bağlam ağacına yeni bir öğe olarak kendisi ekler ve deneyimle ilişkilendirir. 

Dördüncü aşama (anlamsal ağın kullanımı): Yaşam günlüğünde deneyim veritabanında her deneyim için oluşturulan bağlam değerleri ile ontoloji veritabanında her bağlam öğesi için oluşturulan deneyim kayıtları arasında bir anlamsal ağ oluşturmak mümkündür. Öğrenen, ağın grafik yapısını kullanarak deneyimler üzerinde gezinebilir, bir deneyimdeki bağlamları listeleyebilir, bir deneyime ait seçil bir bağlamın geçmişte içinde yeraldığı deneyimlere erişebilir. Öğrenen, bu tür görsel dolanımın yanısıra ontoloji sorgulama dillerini kullanarak karmaşık sorgular yapabilir. Örneğin “Ali ile birlikte yaşadığım deneyimlerde hangi varlıkları kullanıyordum?”, “Ders çalışırken kendimi yeterli hissettiğim yerler nereleridir?” türünden sorulara anlamlı yanıtlar alınabilir. 

TARTIŞMA VE SONUÇ 

Bu çalışmada bireyin yaşam boyu öğrenme deneyimlerinin karmaşık doğasının yapılandırılmasına olanak sağlayacak bir kavramsal model tasarlanmıştır. Kökeni LECOM yaşam deneyimleri bağlam modeli olan bu kavramsal modelin bir sonraki aşaması biçimsel ontolojilerin oluşturulmasıdır. Biçimsel öğrenme deneyimleri bağlam ontolojileri üzerinde tasarlanacak yaşam günlüğü sistemleri ile yaşam boyu öğrenenlerin öğrenme süreçlerini desteklenebilecektir. 

Yaşam günlüğü sistemi kullanılmaya başlandıktan sonra bağlam ağaçları deneyimlerden gelen bağlam değerleriyle dolacaktır ve öğrenen için bir öğrenme bilgi tabanı oluşmaya başlayacaktır. Böyle bir öğrenme bilgi tabanı ile öğrenen, öğrenmeyle ilgili davranışlarını, öğrenmeyle değişen/kazanılan özelliklerini, öğrenme ortamlarını, üstlendiği öğrenme rolleri ve öğrenmeyle ilgili kişilerle ilişkilerini, yaşadığı öğrenme olaylarını, öğrenmeyle ilgili öznel algılarını ve öğrenme sürecinde yararlandığı varlıklara ait, birbiriyle bağlanmış bilgi kümesine sahip olacaktır. Öğrenmeye odaklanmış böyle bir kişisel bilgi tabanının varlığı öğrenenin öğrenme sürecinin bütünüyle farkında olmasını, öğrenmeye yönelik üst biliş becerilerinin gelişmesini, öğrenme süreçlerinde edindiği örtük bilginin açığa çıkartılmasını, öğrenme deneyimlerine tekrar erişerek diğer deneyimleriyle ilişkilendirebilmesini, öğrenme deneyimlerini planlama, izleme‐denetleme ve değerlendirme faaliyetlerini daha etkili gerçekleştirebilecektir. 

Bu çalışmada önerilen kavramsal modelin Protege Ontology Editor ve Fluent Ontology Editor gibi yaygın kullanılan ontoloji düzenleyicileriyle OWL ve RDF formatlarında biçimsel hale getirilmesi gerekmektedir. Bu süreçte sınıfların veri özellikleri ve çıkarım yapmaya olanak sağlayan kuralların belirlenmesi gibi ayrıntıları tasarlanmalıdır. Ayrıca gerektiği yerlerde hazır şemalardan yararlanılarak bağlı açık veri kaynaklarına erişim olanağı kazandırılmalıdır. 

Bu çalışmayı temel alarak gerçekleştirilebilecek bir başka çalışma ise bireylerin yaşam günlüğü ile yakaladıkları öğrenme deneyimlerinden yararlanarak “öğrenme deneyimleri portfolyosu” hazırlamalarına olanak sağlayacak bir sistemin tasarlanmasıdır. Zaman çizgisi tabanlı bir portfolyo hazırlamak geleneksel olarak mümkün iken, bu çalışmadaki sonuçlardan yararlanarak bağlam tabanlı portfolyoların hazırlanması da mümkün olabilecektir.

TEŞEKKÜRLER 

Not 1: Bu çalışma Türkiye Bilimsel ve Teknik Araştırmalar Kurumu (TÜBİTAK) tarafından 114K579 nolu araştırma projesi kapsamında desteklenmiştir. 

Not 2: Bu çalışma 24‐26 Nisan 2015 tarihlerinde Antalya’da 16 ülkenin katılımıyla düzenlenen 6th International Congress on New Trends in Education‐ ICONTE’ de sözlü bildiri olarak sunulmuştur.

KAYNAKÇA 

Ahmed, S., & Parsons, D. (2011). COMET: Context ontology for mobile education technology. Lecture Notes in Computer Science (including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 6738 LNAI, 414–416. 

Aloui, N., & Gargouri, F. (2013). OARLCAM : An Ontology‐based Approach for Reusing and Learning through Context‐aware Annotations. Memory, 02(05), 1094–1108. 

Azouaou, F., & Desmoulins, C. (2006). Taking teaching context into account for semantic annotation patterns. In Innovative Approaches for Learning and Knowledge Sharing (pp. 543‐548). Springer Berlin Heidelberg. 

Barreau, D., Crystal, A., Greenberg, J., Sharma, A., Conway, M., Oberlin, J., et al. (2006). Augmenting memory for student learning: Designing a context‐aware capture system for biology education. Proceedings of the American Society for Information Science and Technology, 43(1), 1‐6. 

Boyce, S., & Pahl, C. (2007). Developing domain ontologies for course content. Educational Technology & Society-ETS, 10(3), 275‐288. 

Capuano, N., Gaeta, M., Salerno, S., & Mangione, G. R. (2011). An ontology‐based approach for context‐aware e‐learning. Proceedings - 3rd IEEE International Conference on Intelligent Networking and Collaborative Systems, INCoS 2011, 789–794. 

Capuano, N., Mangione, G., Pierri, A., & Salerno, S. (2014). Personalization and Contextualization of Learning Experiences based on Semantics.International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 9(7), 5‐14. 

Das, M., Bhaskar, M., Chithralekha, T., & Sivasathya, S. (2010). Context Aware E‐Learning System with Dynamically Composable Learning Objects.International Journal on Computer Science and Engineering, 2(4), 1245‐1253. 

Dey, A. K., Abowd, G. D., & Salber, D. (2001). A conceptual framework and a toolkit for supporting the rapid prototyping of context‐aware applications.Human-computer interaction, 16(2), 97‐166. 

Abowd, G. D., Dey, A. K., Brown, P. J., Davies, N., Smith, M., & Steggles, P. (1999, January). Towards a better understanding of context and context‐awareness. In Handheld and ubiquitous computing (pp. 304‐307). Springer Berlin Heidelberg. 

Gašević, D., Jovanović, J., & Devedžić, V. (2007). Ontology‐based annotation of learning object content. Interactive Learning Environments, 15(1), 1–26. 

Greenberg, J., Crystal, A., Sharma, A., Méndez, E., Oberlin, J., & Shoffner, M. (2006). Memex metadata (M2) for reflective learning. In Proceedings of the 2006 international conference on Dublin Core and Metadata Applications: metadata for knowledge and learning (pp. 169–179). 

Gurrin, C., Smeaton, A. F., & Doherty, A. R. (2014). Lifelogging: Personal big data. Foundations and Trends in Information Retrieval, 8(1), 1‐125. 

Hoareau, C., & Satoh, I. (2009). Modeling and processing information for context‐aware computing: A survey. New Generation Computing, 27(3), 177‐196. 

Jeremic, Z., Milikic, N., Jovanovic, J., Brkovic, M., & Radulovic, F. (2012). Using Online Presence to Improve Online Collaborative Learning. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 7(S1), 828–35. 

Jeremić, Z., Milikić, N., Jovanović, J., Radulović, F., Brković, M., & Devedžić, V. (2011). OP4L: Online Presence Enabled Personal Learning Environment. In Proceedings B of the 20th International Electrotechnical and Computer Science Conference (ERK 2011) (pp. 417‐420). 

Jovanović, J., Gašević, D., & Devedžić, V. (2006). Dynamic assembly of personalized learning content on the semantic web (pp. 545‐559). Springer Berlin Heidelberg. 

Knight, C., Gašević, D., & Richards, G. (2005). Ontologies to integrate learning design and learning content. Journal of Interactive Media in Education, 2005(1), Art‐6. 

Moore, P., & Hu, B. (2007). A context framework with ontology for personalised and cooperative mobile learning. In Computer Supported Cooperative Work in Design III (pp. 727‐738). Springer Berlin Heidelberg. 

Mutlu, M. E. (2014a). Çoklu Cihazlı ve Çoklu Algılayıcılı Yaşam Günlüğü İle Öğrenme Deneyimlerinin Yakalanması İçin Bir Çerçeve Önerisi. Asya Öğretim Dergisi (Asian Journal of Instruction), 2014 – 2(1(ÖZEL)), 1‐17.ISSN:2148‐ 265, http://e‐aji.com/index.php/aji/article/download/48/pdf_18 (30.04.205 tarihinde erişildi). 

Mutlu, M. E. (2014b). Öğrenme Deneyimlerinin Yorumlanması. Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi (Journal of Research in Education and Teaching), Kasım 2014 Cilt: 3 Sayı: 4. ISSN: 2146‐9199, 21‐45 pp, http://www.jret.org/FileUpload/ks281142/File/03.mutlu.pdf (30.04.205 tarihinde erişildi) 

Mutlu, M.E. (2015a). Yaşam Deneyimleri için Bir Bağlam Modeli (LECOM). XVII. Akademik Bilişim Konferansı’nda sunulan bildiri. 4‐6 Şubat 2015. Anadolu Üniversitesi Eskişehir. http://ab.org.tr/ab15/bildiri/269.docx (30.04.205 tarihinde erişildi). 

Mutlu, M.E. (2015b), Design and Development of a Digital Life Logging System for Management of Lifelong Learning Experiences, Procedia - Social and Behavioral Sciences, Volume 174, 12 February 2015, Pages 834‐848, ISSN 1877‐0428, (http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877042815007296) (30.04.205 tarihinde erişildi).

Noy, N. F., & McGuinness, D. L. (2001). Ontology development 101: A guide to creating your first ontology. Stantford Medical Informatics Technical Report, SMI‐2001‐0880. 

Osborne, F. (2013). A POV‐based user model: From learning preferences to learning personal ontologies. Lecture Notes in Computer Science (including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 7899 LNCS, 376–379. 

Pekrun, R., Goetz, T., Titz, W., & Perry, R. P. (2002). Academic emotions in students' self‐regulated learning and achievement: A program of qualitative and quantitative research. Educational psychologist, 37(2), 91‐105. 

Softic, S., Taraghi, B., Ebner, M., De Vocht, L., Mannens, E., & Van De Walle, R. (2013). Monitoring learning activities in PLE using semantic modelling of learner behaviour. Lecture Notes in Computer Science (including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 7946 LNCS, 74–90. 

Sudhana, K. M., Raj, V. C., & Suresh, R. M. (2013, January). An ontology‐based framework for context‐aware adaptive e‐learning system. In Computer Communication and Informatics (ICCCI), 2013 International Conference on (pp. 1‐6). IEEE. 

Tankeleviciene, L., & Damasevicius, R. (2009). Towards a Conceptual Model of Learning Context in E‐learning. 2009 Ninth IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, 5, 645–646. 

Ulbrich, A., Scheir, P., Lindstaedt, S. N., & Görtz, M. (2006). A context‐model for supporting work‐integrated learning. In Innovative Approaches for Learning and Knowledge Sharing (pp. 525‐530). Springer Berlin Heidelberg. W3C. (2015) 

Web Ontology Language, http://www.w3.org/2001/sw/wiki/OWL (30.04.205 tarihinde erişildi). 

Wu, J. (2010, May). An Ontology‐Based Context Awareness Approach in Autonomous Mobile Learning. In EBusiness and E-Government (ICEE), 2010 International Conference on (pp. 1755‐1759). IEEE. 

Yaghmaie, M., & Bahreininejad, A. (2011). A context‐aware adaptive learning system using agents. Expert Systems with Applications, 38(4), 3280–3286. 

Yang, S. J. H. (2006). Context Aware Ubiquitous Learning Environments for Peer‐to‐Peer Collaborative Learning. Educational Technology & Society, 9, 188–201. 

Yu, Z., Nakamura, Y., Jang, S., Kajita, S., & Mase, K. (2007). Ontology‐based semantic recommendation for context‐aware e‐learning. In Ubiquitous Intelligence and Computing (pp. 898‐907). Springer Berlin Heidelberg.





[*] Bu bölümün yazılmasında “Mutlu, M.E. (2015). Öğrenme Deneyimleri Bağlam Modeli, 6. Uluslararası Eğitimde Yeni Eğilimler Kongresi – ICONTE 2015, 24-26 Nisan 2015, Antalya“ kaynağından yararlanılmıştır.