Audio Capture Applications

Ses Yakalama Uygulamaları

"Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi İçin Çoklu Cihazlı ve Çoklu Algılayıcılı Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Tasarımı, Geliştirilmesi ve Uygulanması" isimli ve TÜBİTAK 3001 projesi kapsamında geliştirilen yazılımlardan bir diğeri de ses yakalama uygulamasıdır. Ses yakalama uygulaması çalıştırıldıktan sonra kullanıcı tarafından "Start" düğmesine tıklandığında "Stop" düğmesine tıklanana kadar cihazın varsayılan mikrofonundan her altı dakikada bir altı dakika uzunluğunda ses kaydı yapmakta, tarih-zaman etiketiyle isimlendirerek kullanıcının OneDrive klasörüne kaydetmekte ya da yüklenmesine olanak sağlamaktadır.

Konum yakalama ve video yakalama yazılımında olduğu gibi  ses yakalama yazılımının da bu proje kapsamında sadece masaüstü sürümü geliştirilecek ve uygulanacaktır. Windows Store ve Windows Phone sürümleri ise proje kapsamı dışında fakat projeye paralel olarak geliştirilmektedir.

Ses yakalama uygulamasının masaüstü sürümü olan LifeLoggingACDesktop'da kullanıcı eğer cihazda birden fazla mikrofon varsa mikrofon seçimi yapabilmekte ve  "Start" düğmesine tıkladıktan sonra "Stop" düğmesine tıklayana kadar her 360 saniyede yakalanan sesler ses dosyaları halinde kullanıcının OneDrive klasörüne tarih-zaman etiketiyle isimlendirilerek kaydedilmektedir. Bu sürümde Microsoft Expression Encoder 4 kullanılmıştır ve kullanıcının bilgisayarında Microsoft Expression Encoder 4 with Service Pack 2 (SP2) kurulu olmalıdır. Yakalanan sesler ".wma" formatında kaydedilmektedir.

Resim 1. LifeLoggingACDesktop Uygulaması

Ses yakalama uygulamasının Windows Store ortamında çalışan sürümü olan LifeLoggingAC'de ise ses yakalamak için Windows.Media.Capture API, OneDrive'a yüklemek için LiveSDK 5.6 kullanılmıştır. Video yakalama uygulamasında olduğu gibi bu uygulamada da ses yakalama sayfası, sesleri listeleme ve dinleme sayfası ile dosyaları OneDrive'a yükleme sayfası bulunur. LifeLoggingAC' ile yakalanan sesler ".mp3" formatında saklanır.

Resim 2. LifeLoggingAC (windows Store) Uygulaması

Windows Phone ortamında çalışan LifeLoggingACPhone uygulaması video yakalama uygulamasında olduğu gibi "yakalama", "listele" ve "yükleme" sayfalarını barındırmaktadır. Windows Phone 8.1 SDK'sında ".mp3" kaydetme olanağı bulunmamaktadır. bu nedenle ses dosyaları ".m4a" formatında kaydedilmektedir. 

Resim 3. LifeLoggingACPhone Uygulaması

Video Capture Applications

Video Yakalama Uygulamaları

"Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi İçin Çoklu Cihazlı ve Çoklu Algılayıcılı Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Tasarımı, Geliştirilmesi ve Uygulanması" isimli ve TÜBİTAK 3001 projesi kapsamında geliştirilen yazılımlardan biri de video yakalama uygulamasıdır. Video yakalama uygulaması çalıştırıldıktan sonra kullanıcı tarafından "Start" düğmesine tıklandığında "Stop" düğmesine tıklanana kadar cihazın varsayılan kamerasından altı dakikada bir altı dakika uzunluğunda video kaydı yapmakta, tarih-zaman etiketiyle isimlendirerek kullanıcının OneDrive klasörüne kaydetmekte ya da yüklenmesine olanak sağlamaktadır. Video yakalama uygulamaları ders, toplantı, görüşme gibi  etkinlik/olay yakalama ve yaşam günlüğüne ekleme amacıyla kullanılmaktadır. 

Konum yakalama yazılımında olduğu gibi  video yakalama yazılımının da bu proje kapsamında sadece masaüstü sürümü geliştirilecek ve uygulanacaktır. Windows Store ve Windows Phone sürümleri ise proje kapsamı dışında fakat projeye paralel olarak geliştirilmektedir. 

Video yakalama uygulamasının masaüstünde çalışan sürümü olan LifeLoggingVCDesktop'da  Microsoft Expression Encoder 4 kullanılmıştır ve uygulamanın çalışacağı bilgisayarlarda  Microsoft Expression Encoder 4 with Service Pack 2 (SP2) kurulu olması gerekmektedir. Kullanıcı uygulamada kamera ve mikrofon seçimi yapabilmektedir. "Start" düğmesine tıklandıkdan sonra 360 saniye süreyle video kaydı yapılmakta, tarih-zaman etiketiyle isimlendirilmekte ve kulanıcının OneDrive klasörüne ".wmv" dosyası olarak kaydedilmektedir. 640x480 boyutlarındaki videoların 6 dakikası yaklaşık 14-15 MB büyüklüğünde yer kaplamaktadır.

Resim 1. LifeLoggingVCDesktop Uygulaması

Windows Store ortamında çalışan video yakalama uygulaması olan LifeLoggingVC ile yakalanan videolar uygulamanın yerel klasörüne kaydedilirler ve daha sonra kullanıcı tarafından başlatılan bir yükleme işlemi ile OneDrive bulut ortamına yüklenirler. LifeLoggingVC'de video yakalama sayfası, yakalanan videoları görüntüleme sayfası ve videoları OneDrive'a yükleme sayfası bulunur. Video yakalamak için Windows.Media.Capture API, OneDrive'a yüklemek için LiveSDK 5.6 kullanılmıştır.

 

 

 

Resim 2. LifeLoggingVC (Windows Store) Uygulaması

Windows Phone ortamında çalışan video yakalama uygulaması olan LifeLoggingVCPhone'da da video yakalamak amacıyla Windows.Media.Capture API, OneDrive'a yüklemek için LiveSDK 5.6 kullanılmıştır. Bu uygulamada videolar ".mp4" formatında kaydedilmektedir. Bu uygulamada da video yakalama, videoları görüntüleme ve videoları OneDrive'a yükleme sayfaları bulunmaktadır.

Resim 3. LifeLoggingVCPhone Uygulaması

Location Capture Applications

Konum Yakalama Uygulamaları

2014 Aralık ayı içerisinde "Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi İçin Çoklu Cihazlı ve Çoklu Algılayıcılı Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Tasarımı, Geliştirilmesi ve Uygulanması" isimli ve TÜBİTAK 3001 projesi kapsamında yazılım geliştirme sürecine başlandı. Projede birden çok cihazda yer alan birden çok algılayıcı ile yaşam deneyimlerinin yakalanması ve bu günlük verileri yardımıyla öğrenme deneyimlerinin yönetilmesi için bir sistem geliştirilmesi amaçlanmaktadır.

Projede yakalanacak günlük verilerinden biri de konum verisidir. Visual Studio geliştirme ortamında  Windows 8 masaüstü uygulamalar geliştirmek için bu amaçla System.Device.Location isim uzayından yararlanılır. Windows Store ve Windows Phone uygulamalarında ise W3C Geolocation API Specification'un .NET içerisindeki eşdeğeri olan Windows Runtime Geolocation API kullanılmaktadır. Geolocation API, cihazın konumunu Wi-Fi erişim noktaları, hücresel telefon baz istasyonları, cihazın IP adresi ya da küresel seyrüsefer uydu sistemi verilerini kullanarak tahmin etmeye çalışır.

Projede kullanılacak konum yakalama yazılımının ilk sürümleri için önceki projelerde geliştirilmiş olan LifeLoggingSC ve LifeLoggingCC yazılımlarının mimarisi kullanılmıştır. Buna göre Windows masaüstü, Windows Store ve Windows Phone ortamları için geliştirilen konum yakalama yazılımları, "Start" düğmesine tıklandığında, "Stop" düğmesine tıklanana kadar, her 30 saniyede bir cihazın bulunduğu konumu belirleyerek, bu veriyi tarih-zaman etiketiyle isimlendirilmiş bir dosya içerisine yazacak ve bir bulut depolama hizmeti tarafından sağlanan bir klasöre kaydedecek ya da yükleyecektir.

Geliştirilen ilk yazılım Windows masaüstü ortamında çalışan LifeLoggingLCDesktop isimli uygulamadır. Yakalanan veriler tarih-zaman etiketli JSON dosyalarına kaydedilmekte, dosyalar Yıl-Ay-Gün etiketli OneDrive klasörlerine saklanmaktadır.

Resim 1. LifeLoggingLCDesktop Uygulaması

İkinci yazılım Windows Phone ortamında çalışan LifeLoggingLCPhone'dur. Windows Phone uygulamaları yerel OneDrive klasörlerine arkaplanda erişemedikleri için (sadece FilePicker aracılığıyla bu klasörlerdeki dosyaları açma izni bulunmaktadır) JSON dosyaları Live SDK kullanarak cihazda Windows oturumu açmış olan kullanıcının OneDrive sitesine yüklenir. Bu amaçla kullanıcı "Upload" sayfasını kullanır. LifeLoggingLCPhone'da yakalanan konumlara ait dosyaların listesi görüntülenebilmekte ve konumlar bir harita üzerinde işaretlenebilmektedir. Harita için MapControl (Windows.UI.Xaml.Controls.Maps) kullanılmıştır.

    

Resim 2. LifeLoggingLCPhone Uygulaması

Windows Store ortamında çalışan uygulama ise LifeLoggingLC'dir. Bu uygulamada da doğrudan OneDrive klasörüne yazılamadığı için Live SDK ile OneDrive sitesine yükleme yapılır. Aynı şekilde bu uygulamada da konumların yerleştirildiği bir harita sayfası bulunmaktadır. Bu amaçla "Bing Maps SDK for Windows Store apps (Windows 8.1)" kullanılmıştır.

Resim 3. LifeLoggingLC (Windows Store) Uygulaması

Yukarıda geliştirilen konum yakalama uygulamalarının dosyaları önceki projelerde geliştirilen LifeLoggingTransporter uygulamasıyla uyumludurlar ve bu uygulama yardımıyla konum dosyaları bir çalışma bilgisayarına indirilerek biraraya getirilebilmektedir. (http://personalinformationsystems.blogspot.com.tr/2013/04/transfer-images-from-skydrive-folders.html)

Bir çalışma bilgisayarına aktarılan konum dosyalarını görüntüleyebilmek amacıyla LifeLogLocationTracker isimli bir harita görüntüleyici geliştirildi. Bu uygulama yardımıyla bir güne ait konum dosyaları topluca harita üzerinde işaretlenebilmektedir. Bu uygulamadaki haritalar için "Bing Maps WPF Control SDK" kullanılmıştır. LifeLogLocationTracker geçici bir uygulama olup, sahip olduğu işlev önceki projelerde geliştirilmiş deneyimleri görüntüleme ve yorumlama yazılımı olan AllMyListsLE uygulamasına entegre edilecektir.

Resim 4. LifeLogLocationTracker Uygulaması

Windows Phone ve Windows Store ortamındaki konum yakalama uygulamalarının izleyen sürümlerinde arka planda konum yakalama ve arka planda OneDrive'a transfer etme özelliği eklenmesi öngörülmektedir.

Proje kapsamında uygulama aşamasında uygulayıcılara dağıtılacak olan Windows 8 tabletlerde yukarıdaki yazılımlardan sadece LifeLoggingLCDesktop uygulaması kullanılacaktır. Aynı anda birden fazla "masaüstü" uygulamasının çalıştırılabilmesi ve uygulamaların simge durumuna küçültülebilmesi nedeniyle bu tercihte bulunulmuştur. Windows Store ve Windows Phone ortamındaki uygulamalar proje kapsamı dışında fakat projeye paralel olarak geliştirilmektedirler. Proje kapsamında yukarıdaki Windows Store ve Windows Phone yazılımlarının kullanıcı denemeleri ve kullanıcı uygulaması gerçekleştirilmeyecektir.

New Presentations

Yeni Sunumlar



Öğrenme Deneyimlerinin Yorumlanması

6-8 Kasım 2014 tarihleri arasında Antalya'da düzenlenen 3rd World Conference on Educational and Instructional Studies - WCEIS" konferansında sunmuş olduğum "Öğrenme Deneyimlerinin Yorumlanması" isimli bildiriye ait sunuma SlideShare'den erişilebilir.

Experience API ile Yaşam Günlüğüne Dayalı Öğrenme Deneyimlerinin Kaydedilmesi

27-29 Kasım 2014 tarihleri arasında Yaşar Üniversitesi’nde düzenlenen “19. Türkiye’de İnternet – İnet-Tr’14” konferansında sunduğum "Experience API ile Yaşam Günlüğüne Dayalı Öğrenme Deneyimlerinin Kaydedilmesi" " isimli bildiriye ait sunuma SlideShare'den erişilebilir.

Web Sites of "... Multi-Device and Multi-Sensor Based Lifelogging System ..." TUBITAK 3001 Project

"... Çoklu Cihazlı ve Çoklu Algılayıcılı Bir Yaşam Günlüğü Sistemi ..." TÜBİTAK 3001 Projesi Web Siteleri

15 Eylül 2014 tarihinde başlayan "Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi İçin Çoklu Cihazlı ve Çoklu Algılayıcılı Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Tasarımı, Geliştirilmesi ve Uygulanması" isimli ve "114K579" numaralı TÜBİTAK 3001 projesi 18 ay sürecek ve 15 Mart 2016 tarihinde sona erecektir. Proje önerisinde proje faaliyetleri boyunca elde edilecek çıktıların ve ulaşılacak sonuçların ilgili paydaşlar ve potansiyel kullanıcılara ulaştırılması ve yayılmasına yönelik yapılacak faaliyetler arasında proje web sayfası oluşturulmasına yer verilmiştir.

Buna göre, projede görev alanlar ve uygulayıcılar arasında bilgi paylaşımını sağlamak ve bu alanda çalışan diğer araştırmacılara bilgi vermek amacıyla bir blog ve bir wiki sitesi oluşturulacaktır. Bu site proje başlangıcından itibaren, proje boyunca, (gözden geçirilmiş hali proje sonundan itibaren en az 3 yıl süreyle) yayında olacaktır.

Proje önerisinde taahhüt edilen blog ve wiki siteleri için araştırma faaliyetlerimi tanıtmak amacıyla 2012 yılından bu yana yayınladığım http://personalinformationsystems.blogspot.com.tr/ (bu yayının bulunduğu site) ve http://kisiselogrenmeortamlari.blogspot.com.tr/ blog sitelerini kullanmaya karar verdim.  Aynı şekilde projeye ait literatür listeleri, veriler, bulgular, kodlar, tablolar ve şekiller gibi kaynakları araştırma faaliyetlerimde kullandığım https://meminmutlu.wordpress.com/personalis/pim-projects/ Wiki sitesinde yayınlayacağım. Bu üç siteye benimle birlikte projede görev alan bursiyerler "İlker Kayabaş", "Buket Kip Kayabaş" ve "Ayşe Peri Mutlu" da düzenleme yapma yetkisiyle üye olacaklardır.

"Kişisel Öğrenme Ortamları" blogunda daha çok proje kapsamında ve projeye paralel olarak gerçekleştirilen kuramsal çalışmalara yer verirken, projedeki teknik tasarımları, geliştirme sürecine ait belgeler ve uygulama verilerini "Kişisel Bilgi Sistemleri" blogunda yayınlayacağız. Geliştirilecek yazılımlara ait teknik ayrıntıları ise Wiki sitesinde paylaşacağız.

3001 projesinin öncülü olan ve 15 Şubat 2013-15 Ağustos 2014 tarihleri arasında gerçekleştirilen "Yaşam Boyu Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi Amacıyla Bir Dijital Yaşam Günlüğü Sisteminin Geliştirilmesi ve Uygulanması" isimli "1301E014" numaralı Bilimsel Araştırma Projesine ait kaynakların ve çıktıların da bu sitelerde yayınlandığı göz önüne alındığında, 3001 projesine ait çalışmaların bu sitelerde yayınlanmasının proje önerisinde yer verilen "proje çıktılarının paylaşımı ve yayılımı" amacına daha uygun olduğu görülmektedir.

Bu sitelerde proje dışındaki çalışmalara da yer verileceği için projeye ait yayınlara ve sayfalara topluca erişilebilmesi amacıyla  zaman zaman projeye ait blog yayınlarının ve wiki sayfalarının listesine yer veren ve projede o ana kadar gerçekleştirilenlerin özetlendiği proje izleme yayınları (örneğin bu yayın) yapılacaktır.

Projede Gerçekleştirilenlerin Özeti

"Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi İçin Çoklu Cihazlı ve Çoklu Algılayıcılı Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Tasarımı, Geliştirilmesi ve Uygulanması" projesinin kuramsal çerçevesinin geliştirilmesi aşaması kapsamında 15 Eylül 2014 tarihinden 30 Kasım 2014 tarihine kadar olan 2.5 aylık sürede gerçekleştirilen çalışmalar şunlardır:

• Çoklu cihazlı ve çoklu algılayıcılı yaşam günlüğü ile öğrenme deneyimlerinin yakalanması için bir çerçeve önerisi geliştirilmiş ve yayın haline getirilmiştir.
• Mutlu, M.E. (2014a). Çoklu Cihazlı ve Çoklu Algılayıcılı Yaşam Günlüğü İle Öğrenme Deneyimlerinin Yakalanması İçin Bir Çerçeve Önerisi, YICER – YILDIZ International Conference On Educational Research and Social Sciences, 1-3 September 2014, Yıldız Üniversitesi. (Bu bildiri Asian Journal of Instruction e-AJI dergisinde makale olarak yayınlanma sürecindedir.)
• Çoklu cihazlı ve çoklu algılayıcılı yaşam günlüğü sistemi ile yakalanan yaşam genişliğinde öğrenme deneyimlerinin yorumlanmasını sağlayacak bir yaklaşım geliştirilmiş ve yayın haline getirilmiştir.
• 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 Makale No: 03 ISSN: 2146-9199.
• Bireylerin bir yaşam günlüğü tarafından yakalanan içerik ve bağlam günlüklerinden üst düzey bağlam hiyerarşileri oluşturmasını ve yönetmesini sağlayacak bir bağlam modeli geliştirilmiştir. Yaşam deneyimleri bağlam modeli – (Life experiences context model - LECOM) olarak isimlendirilen modelin işleyişi ve uygulanabilirliğinin tartışıldığı bir yayının hazırlıkları sürmektedir. 
• Öğrenme deneyimleri bağlamları için genişletilmiş bir çerçeve önerisinin geliştirilme çalışması sürmektedir. Bu çalışmada öğrenme deneyimlerine eşlik eden bağlamların elde edilmesi amacıyla LECOM modelinden yararlanılması amaçlanmaktadır.

Projenin kuramsal altyapısını oluşturmak amacıyla gerçekleştirilen bu çalışmalar kapsamında "öğrenme kuramları" ve "yaşam günlüğü" alanlarında ayrıntılı literatür taraması yapılmıştır. Projenin bu aşaması tamamlandığında, çalışma belgeleri düzenlenerek Wiki sitesinde paylaşıma açılacaktır.

Proje kapsamındaki blog yayınları

• http://kisiselogrenmeortamlari.blogspot.com.tr/2014/11/interpreting-of-learning-experiences.html
• http://kisiselogrenmeortamlari.blogspot.com.tr/2014/09/interpreting-of-learning-experiences.html
• http://personalinformationsystems.blogspot.com.tr/2014/09/development-of-theoretical-framework-of.html
• http://personalinformationsystems.blogspot.com.tr/2014/07/proposal-of-tubitak-3001-project-has.html
• http://kisiselogrenmeortamlari.blogspot.com.tr/2014/06/new-studies.html
• http://personalinformationsystems.blogspot.com.tr/2014/05/new-projects.html

Güncellenen Wiki Sayfaları

• https://meminmutlu.wordpress.com/personalis/lifelog/
• https://meminmutlu.wordpress.com/personalis/lifelogging-on-learning/

Saving Learning Experiences Based on Lifelogging with Experience API

Experience API ile Yaşam Günlüğüne Dayalı Öğrenme Deneyimlerinin Kaydedilmesi

27-29 Kasım 2014 tarihleri arasında Yaşar Üniversitesi’nde düzenlenecek olan “19. Türkiye’de İnternet – İnet-Tr’14” konferansında sunmak amacıyla göndermiş olduğum "Experience API ile Yaşam Günlüğüne Dayalı Öğrenme Deneyimlerinin Kaydedilmesi" isimli bildiri kabul edildi.

Experience API ile Yaşam Günlüğüne Dayalı 

Öğrenme Deneyimlerinin Kaydedilmesi

Mehmet Emin Mutlu

Anadolu Üniversitesi, Açıköğretim Fakütesi

memutlu@anadolu.edu.tr

Özet

Bireylerin biçimsel ve yarı biçimsel öğrenme deneyimlerinin olduğu kadar biçimsel olmayan öğrenme deneyimlerinin de yakalanması ve değerlendirilmesi giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Advanced Distributed Learning (ADL) tarafından geliştirilen ve başlıca e-öğrenme standartı olan SCORM mimarisi ile bireylerin öğrenme yönetim sistemleri (ÖYS) üzerinde gerçekleştirdikleri öğrenme deneyimlerini izlemek ve tamamlanma düzeyi ve test sonuçları gibi verileri kaydetmek mümkün olabilmektedir. ADL yakın zamanda bireylerin ÖYS dışındaki öğrenme etkinliklerini de izleyebilecek ve depolayabilecek bir mimarinin geliştirilmesinde öncülük etmektedir. Experience API adı verilen yazılım kitaplığı ile bireylerin ve grupların gerçek ve sanal dünya deneyimleri yakalanabilmekte ve bir öğrenme kayıtları deposuna kaydedilerek raporlanabilmektedir. Bu çalışmada öğrenme deneyimleri yönetimi yaklaşımını uygulamak amacıyla geliştirilen ve yaşam günlüğü sistemiyle yakalanan deneyimlerin işlenmesine olanak sağlayan bir yazılımda öğrenme deneyimlerinin Experience API yardımıyla tanımlanması ve bir öğrenme kayıtları deposuna kaydedilmesi olanağı araştırılmıştır. Kaydedilen öğrenme deneyimlerinin sorgulanmasıyla kişisel öğrenme analitiklerine ait raporlar elde edilebilmiştir.

Anahtar Sözcükler: Yaşam günlüğü, öğrenme deneyimleri, Experience API, kişisel öğrenme analitikleri

Development of Theoretical Framework of "Multi-Device and Multi-Sensor Based Lifelogging System" Project

"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/