Designing an Information Retrieval System for Learning Experiences in the Virtual Environments - Section 1 - INTRODUCTION

Sanal Ortamlardaki Öğrenme Deneyimleri İçin Bir Enformasyon Erişim Sistemi Tasarımı  - Bölüm 1
GİRİŞ

Yaşam boyu öğrenenler kişisel ve kurumsal öğrenme deneyimlerini gün boyunca iş yerinde, evde ve hareket halindeyken masaüstü, dizüstü ve tablet bilgisayarlarda yaşarlar. Üzerinde çalıştıkları konular sürekli olarak aynı konu hakkında gerçekleştirdikleri önceki öğrenme deneyimlerine ait ayrıntıları anımsamalarını gerektirir. Aynı anda birden fazla konuyu öğrenmeye çalışan bireyler geçmiş deneyimler hakkındaki ayrıntılara konular üzerinde düzenli olarak ardışık biçimde çalışanlardan daha fazla gereksinim duyarlar. Bireylerin geçmişte bilgisayar ortamında yaşadıkları öğrenme deneyimlerine ait anımsatıcı enformasyona (örneğin ekran görüntülerine) her hangi bir anda anımsadıkları bir ya da bir kaç anahtar sözcük yardımıyla erişebilmelerini sağlayacak bir sistem öğrenme deneyimi verimliliğini anlamlı biçimde artıracaktır. 

Öğrenme etkinlikleri giderek daha fazla sanal ortamlardaki etkinliklerden oluşmaya başladıkça, bilgisayar ekranı görüntülerinden oluşan arşivler bireylerin geçmiş deneyim havuzlarına erişmeleri ve tekrar canlandırmaları için önemli birer kaynak haline gelir. Düzenli olarak ekran görüntüsü yakalayan yaşam günlüğü sistemleri bu anı kümesini oluşturmak için iyi bir başlangıç olmakla birlikte, ekran görüntülerine deneyimle ilgili anımsanan sözcükler yardımıyla erişebilmek bireyin günlük öğrenme deneyimi verimliliğini daha fazla artıracaktır. 

Bu çalışmada bireylerin geçmişteki öğrenme deneyimlerine ait ekran görüntülerine anımsadıkları sözcükler yardımıyla erişebilmelerini ve üzerinde çalıştıkları konuya zaman ekseninde hangi sıklıkta yer verdiklerini görebilmelerini sağlayacak bir sistem tasarlanmış ve prototip bir yazılım geliştirilerek denenmiştir. 

Prototip yazılım iki bileşenden oluşmaktadır: Birinci bileşen bireylerin kullandıkları masaüstü, dizüstü ve tablet bilgisayarlara ait ekran görüntülerini düzenli olarak yakalayan, bu ekranlardaki metinleri "optik karakter tanıma" yardımıyla çıkartan ve bulut ortamına kaydeden bir yaşam günlüğü sisteminden oluşmaktadır. İkinci bileşen ise ekran metinlerinin indekslenmesi ve anahtar sözcüklerle erişilmesi sağlayan açık kaynak kodlu bir arama motorunun zamansal sorgu sonuçları üretecek biçimde düzenlenmesiyle oluşturulmuştur. Zamansal arama motoruyla, verilen bir sözcük ya da sözcük grubunu içeren ekran görüntüsü metni dosyaları zaman bağlamında işlenerek görselleştirilmekte ve böylece bireyin aradığı konuyla yıl, ay, gün ve saat temelinde hangi sıklıkta ilgilendiği belirlenebilmektedir. Birey ayrıca herhangi bir andaki ekran görüntüsüne de erişebilmektedir. Çalışmanın son bölümünde, geliştirilen enformasyon erişim sisteminin uygulama alanları, sistemin yaşam boyu öğrenenlere sağlayacağı olanakları, kısıtlılıkları ve gelecekte geliştirilebilir yönleri tartışılmıştır.

SANAL ORTAMDAKİ ÖĞRENME DENEYİMLERİ İÇİN KİŞİSEL ENFORMASYON YÖNETİMİ 

Sanal ortamlardaki öğrenme deneyimleri bireyin aynı ortamlardaki bilgi çalışması deneyimlerine eşlik ederler. Mutlu’ya (2014) göre kişisel ve kurumsal bilgi çalışması ortamları en alt düzeyden başlayarak giderek karmaşıklaşan düzeyler halinde iletişim ortamı, medya ortamı, çalışma ortamı, işlemler ortamı, yayıncılık ortamı, öğrenme ortamı ve araştırma ortamı olarak sınıflandırılabilmektedir. Birey bilgi çalışması ortamları arasında bulunan öğrenme ortamını bilinçli ve önceden planlanmış öğrenme etkinliklerini gerçekleştirmek amacıyla kullanırken, diğer bilgi çalışması ortamlarındaki etkinlikleri esnasında da çoğu durumda farkında olmadan, öğrenme deneyimleri yaşar. Bu nedenle bireyin sanal ortamdaki bilgi çalışmasını destekleyecek enformasyon yönetim sistemleri aynı zamanda öğrenme deneyimlerinin yönetiminde de etkili olurlar. 

Bireyler kişisel ve kurumsal bilgi çalışmasını gerçekleştirirken büyük miktarlarda kişisel ve kurumsal enformasyonu üretirler, düzenlerler ve kaydederler. Kurumlar, kurumsal enformasyonu yönetmek amacıyla çalışanlarına kurumsal yazılımları kullandırırlar. Fakat bu yeterli olmaz. Birey kurumsal bilgi çalışması gerçekleştirirken de biyolojik bellek, geçmiş deneyimler ve kişisel bilgi tabanı gibi “kişisel” kaynaklardan yararlanmaya devam eder. Kişisel ve kurumsal bilgi çalışması birbirinden kesin çizgilerle ayrılamayacağı için bireylerin, kurumsal bilgi çalışması esnasında da kişisel enformasyon yönetimi araçlarıyla desteklenmeleri gereklidir (Jones, 2008).

ZAMANSAL ENFORMASYON YÖNETİMİ 

Enformasyon yönetiminde arama motorlarının önemi artmasına rağmen arama motorlarına verilen sorgular genellikle enformasyonun son durumu hakkında sonuçlar üretmektedir. Arama motorlarına zaman ekseni özelliğinin eklenmesine yönelik ilk örneklerden biri Internet Archive WayBack Machine projesidir (Archive, 2016). Internet Archive projesinde verilen bir web sitesinin değişik zamanlardaki sürümlerine erişmek mümkün olmaktadır. Daha sonraları WayBack motoruyla (ve benzeri internet arşivi motorlarıyla) çok sayıda kurum ve ülke internet arşivi projesi başlatmıştır (Wikipedia, 2016a). 

Arama motorlarının içeriğinden farklı olarak arama yapılan anahtar sözcüklerin zamansal dağılımına, diğer bir deyişle Arama Hacim İndeksi (SVI)’ne odaklanan çalışmalar da geliştirilmiştir. Örneğin, 2004 yılından bu yana Google arama motoru üzerinde yapılan aramaların hacim indeksi 2006 yılında hizmete giren Google Trends tarafından sunulmaktadır (Google, 2016). 2006 yılında Efendioglu ve arkadaşları Internet Archive kayıtları üzerinde tarama yaparak, verilen bir anahtar sözcüğün zamansal dağılımını elde eden “Chronica” isimli bir sistem geliştirmişlerdir (Efendioglu ve diğ., 2006). 2008 yılında Jin ve arkadaşları geliştirdikleri TISE isimli arama motorunda web içerikleri üzerinde zamansal arama yapma olanağı sunmuşlardır (Jin ve diğ., 2008). 2007 yılında Alonso ve arkadaşları arama motoru sonuçlarının bir zaman çizgisi üzerinde görüntülenmesini sağlayan bir sistem geliştirmişlerdir (Alonso ve diğ., 2007). Wossen ve arkadaşları ise internetteki çok sayıdaki haber kaynağından elde edilen haberlerin bir zaman çizgisi üzerinde görüntülenmesini sağlayan NewsReader isimli kapsamlı bir sistem önermişlerdir. Bu sistemle “ne oldu”, “ne zaman oldu”, “nerede oldu” ve “kim” sorularına yanıt verebilen bir anlamsal ağ oluşturmuşlardır (Wossen ve diğ., 2014). 


[*] Bu bölümün yazılmasında “Mutlu, M.E. (2016). Sanal Ortamlardaki Öğrenme Deneyimleri İçin Bir Enformasyon Erişim Sistemi Tasarımı, 7. Uluslararası Eğitimde Yeni Eğilimler Kongresi – ICONTE 2016, 13-15 Mayıs 2016 , Antalya“ kaynağından yararlanılmıştır.

(Not: Yararlanılan kaynaklar yazı dizisinin sonunda topluca verilecektir.)

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.

Learning Experiences Context Model - Section 7 - FORMALISATION OF CONCEPTUAL MODEL WITH AN ONTOLOGY LANGUAGE

Öğrenme Deneyimleri Bağlam Modeli - Bölüm 7

KAVRAMSAL MODELİN BİR ONTOLOJİ DİLİ İLE BİÇİMSELLEŞTİRİLMESİ

Kavramsal bağlam modelinin paylaşılabilir bir model haline gelmesi için bir ontoloji dili ile tanımlanması gerekmektedir. Bu amaçla kullanılabilir ontoloji editörleri bulunmaktadır. Web Ontology Language (OWL) yaygın olarak kullanılan bir ontoloji dilidir, Protégé ve Fluent gibi editörler tarafından desteklenmektedir. Öğrenme Deneyimleri Bağlam Modelinde bulunan sınıfların bir bölümü özgün sınıflar iken bir bölümü de diğer modellerde yaygın olarak kullanılan sınıflardır. Yaygın olarak kullanılan sınıflar için genel kabul görmüş hazır şemaların kullanılması tercih edilmelidir. Bu yaklaşımla geliştirilecek sistemlerin sadece kişisel “deneyim‐ bağlam” kapalı anlamsal ağı üzerinde değil, bağlı açık veri (linked open data) üzerinde tarama yapması ve sorgulama sonuçları getirmesi mümkün olacaktır. Tablo 3’de yararlanılabilecek hazır şemalar ve içerdikleri sınıflara ait bir liste verilmiştir.

Tablo 3: Hazır Şemalar


[*] 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.

(Not: Yararlanılan kaynaklar yazı dizisinin sonunda topluca verilecektir.)

Learning Experiences Context Model - Section 6 - EXTRACTING OF CONTEXTS AND CONSTRUCTION OF CONTEXT ONTOLOGY

Öğrenme Deneyimleri Bağlam Modeli - Bölüm 6

BAĞLAMLARIN ÇIKARTILMASI VE BAĞLAM ONTOLOJİSİNİN OLUŞTURULMASI

Bir etkinlik/olay yorumunda o ana ait bütün bağlam değerlerinin çıkartılması sonucunda, bu bağlam değerlerinin kümesi deneyimi tanımlamak/etiketlemek için yeterli olacaktır. Örneğin bir T anına ait etkinlik/olay yorumu şu şekilde olsun: “T anında evde Genel Matematik 1 dersinin “Ünite 2 - İşlevler” konusunu çalıştım. Genel Matematik ders kitabının yanı sıra internette ders anlatım videoları izledim. Ders çalışırken Ali geldi. Çalışmaya bir saat ara verdim ve Ali ile sohbet ettim. Çalışmanın sonunda ünite sonundaki soruları çözebildim. İşlevler konusunu kavramış oldum. Kendimi bu konuda yeterli hissediyorum”. 

Bu yorumdan bağlam değişkenlerine ait bağlam değerlerinin çıkartılması sonucunda “T” anı için bağlamlarla etiketlenmiş aşağıdakilere benzer cümleler kurulabilir ve yaşam günlüğünün veritabanında etkinlik/olay yorumunun içerisinde ya da deneyime ait bir kayıt olarak saklanabilir: 

• [Yer] “Ev” 
• [Varlık] “Genel Matematik 1 ‐ Ünite 2 ‐ İşlevler” 
• [Davranış] “Ders çalıştım” • [Varlık] “Ders anlatım videoları” 
• [Davranış] “Ders anlatım videoları izledim” 
• [Kişi] “Ali” 
• [Olay] “Ali geldi” 
• [Davranış] “Ali ile sohbet ettim” 
• [Özellik] “İşlevler konusunu kavradım” 
• [Duygu] “Kendimi yeterli hissettim”

Her bağlam değişkeni için bir bağlam ağacı oluşturulur ve bu ağaca hiyerarşik olarak gereksinim duyulan her düzey için alt düğümler eklenebilir. Kullanıcı bağlam ağaçlarındaki her düğüm ve alt düğümlere bağlam öğelerini tanımlamak ve içinde yer aldıkları deneyimlere ait bağlantılar oluşturmak için sınırsızca kayıt ekleyebilir. 

Bir deneyime eşlik eden bağlam değişkenlerindeki bağlam değerleri karşı gelen bağlam ağacına (eğer ağaçta bu değere karşı gelen öğe bulunmuyorsa) deneyimi tanımlayan bir kayıtla birlikte öğe olarak eklenir. Eğer bu öğe ağaca önceki deneyimlerde eklenmişse, bu öğeye sadece güncel deneyimi tanımlayan bir kayıt eklenir (Şekil 11a). Örneğin “Kişiler” bağlam ağacında (ontolojisinde) “Ali” bağlam değerine karşı gelen bir öğe bulunmuyorsa birey bağlam ağacına “Ali” öğesini ekler ve bu öğeye “T” anındaki deneyimi ifade eden bir kayıt oluşturur. Eğer “Kişiler” bağlam ağacında “Ali” öğesi bulunuyorsa sadece bu öğeye “T” anındaki deneyimi ifade eden yeni kayıt oluşturur. Böylece “Ali” öğesiyle birlikte yaşanan deneyimler öğeye ait kayıtlar olarak tutulmuş olur. Birey ayrıca “Kişiler” bağlam ağacına “Arkadaşlar” alt sınıfı ekleyerek, “Ali” öğesini bu alt sınıfa taşıyabilir (Şekil 11b).

Şekil 11: (a) Deneyimlerden Bağlamları Elde Etmek, (b) Deneyimlerdeki Bağlamlardan Ontoloji Elde Etmek 

Deneyimlerden bağlamlara geçmek için bir deneyime eşlik eden bir bağlam değeri bağlam ontolojisinde aranır ve bulunan öğeye konumlanılır (Şekil 12a). Bağlam öğelerinden deneyimlere erişmek için bir bağlam ağacındaki bir öğeye ait deneyim kayıtları listelenir. Bu süreci bağlam öğelerine deneyim kaydı eklemeden gerçekleştirmek de mümkündür. Bu amaçla verilen bir bağlam öğesinin hangi deneyimlerde yeraldığını bulmak amacıyla yaşam günlüğü veritabanındaki deneyim yorumları (ya da bağlam kayıtları) taranır ve öğenin etiketiyle karşılaşılan deneyimler listelenir (Şekil 12b). 

Şekil 12: (a) Deneyimlerden Bağlam Öğelerine Geçmek, (b) Bağlam Öğesinden Deneyime Geçmek 

Bağlam öğelerinden deneyimler aracılığıyla diğer bağlamlara erişmek için bir bağlam ağacındaki bir öğeden bu bağlamı içeren bir deneyime geçilir, bu deneyimden, deneyimdeki diğer bağlamlara geçilebilir. Burada oluşan anlamsal ağ üzerinde deneyimlerden bağlamlar aracılığıyla diğer deneyimlere geçmek de mümkündür (Şekil 13).

Şekil 13: Bağlam Öğelerinden Diğer Bağlamlara Erişmek

[*] 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.

(Not: Yararlanılan kaynaklar yazı dizisinin sonunda topluca verilecektir.)

Learnign Experiences Context Model - Section 5 - CONCEPTUAL MODEL OF CONTEXTS

Öğrenme Deneyimleri Bağlam Modeli - Bölüm 5

BAĞLAMLARIN KAVRAMSAL MODELİ

Birey belirli bir zaman diliminde (örneğin bir hafta) ayrıntılı olarak betimlenmiş etkinlik/öykülerden o ana eşlik eden kişi, yer, olay, davranış, özellik, duygu ve varlık bağlam değişkenlerinin aldığı değerleri çıkartabilir (Şekil 6a). Bağlam filleriyle bağlam değişkenlerinin aldığı her bağlam değeri (nesne) ile birey (özne) arasında bir ilişki (fiil) kurulabilir (Şekil 6b).


Şekil 6: (a) Bağlam Değişkenleri, (b) Bağlam Fiilleri

Bütün bağlamlar birbiriyle ilişkilendirilebilirler. Örneğin, “kişi” bağlam değeri ile diğer bağlam değerleri aynı cümle içinde kullanılabilir. Böyle bir cümleye örnek olarak “T anında iletişimde bulunulan K kişisi ile D davranışı gerçekleştirildi” verilebilir (Şekil 7a). Varlık bağlamı değeri için “T anında kullanılan V varlığı ile O olayı yaşandı” cümlesi örnek verilebilir (Şekil 7b).


Şekil 7: (a) İletişimde Bulunulan Kişinin Diğer Bağlamlarla İlişkisi, (b) Kullanılan Varlığın Diğer Bağlamlarla İlişkisi 

Yer bağlam değerine örnek cümle “T anında içinde bulunulan Y yerinde D duygusu hissedildi” (Şekil 8a); özellik bağlam değerine örnek cümle “T anında değişen Ö özelliği ile V varlığı kullanıldı” (Şekil 8b).


Şekil 8: (a) İçinde Bulunulan Yerin Diğer Bağlamlarla İlişkisi, (b) Değişen Özelliğin Diğer Bağlamlarla İlişkisi 

Duygu bağlam değeri için “T anında hissedilen duygu ile K kişisiyle iletişimde bulunuldu” (Şekil 9a); olay bağlam değeri için “T anında yaşanan O olayı ile Y yerinde bulunuldu” (Şekil 9b) cümleleri örnek verilebilir.


Şekil 9: (a) Hissedilen Duygunun Diğer Bağlamlarla İlişkisi, (b) Yaşanan Olayın Diğer Bağlamlarla İlişkisi 

Davranış bağlam değerinin diğer bağlamlarla birlikte kullanımına örnek olarak “T anında gerçekleştirilen D davranışı ile Ö özelliği değişti” verilebilir (Şekil 10).


Şekil 10: Gerçekleştirilen Davranışın Diğer Bağlamlarla İlişkisi 

Bağlamlar arasında kurulabilecek ikili cümlelerin toplu ifadesi Tablo 2’deki bağlam matrisinde gösterilmiştir. Benzer yaklaşımla üçlü, dörtlü ve daha fazla bağlam değerini aynı cümle içerisinde kullanımına örnekler verilebilir. Örneğin, “T anında Y yerinde yaşanan O olayı (nedeniyle) K kişisiyle (birlikte) D davranışı gerçekleştirilerek Ö özelliği değiştirildi.” 


Tablo 2: Bağlam Matrisi





[*] 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.

(Not: Yararlanılan kaynaklar yazı dizisinin sonunda topluca verilecektir.)

Learning Experiences Context Model - Section 4 - CONCEPTUAL MODEL OF EXPERIENCES

Öğrenme Deneyimleri Bağlam Modeli - Bölüm 4

DENEYİMLERİN KAVRAMSAL MODELİ

Çalışmanın bu bölümünde öğrenme deneyimleri bağlam modeli bir kavramsal modeli olarak tanımlanacaktır. Bu amaçla modeli oluşturan kavramlar ve kavramlar arasındaki ilişkiler mümkün olduğunca görselleştirilerek tanıtılacaktır. Bu süreçte LECOM yaşam deneyimleri bağlam modelindeki temel sınıflar ve alt sınıflarının yanı sıra yardımcı sınıflardan da yararlanılacaktır. Kullanılan görselleştirme yaklaşımında kavramlar/sınıflar için elips şekli, kavramlar arasındaki ilişkiler için yönlü ok ve ok üzerinde konumlandırılan metinler kullanılmıştır. Örneğin Şekil 1’de gerçekliğe ait verinin bir algılayıcı tarafından yakalanarak günlük verisinin oluşturulması gösterilmiştir. Şekillerin okunuşunda okun yönü dikkate alınarak, ilk elipsteki kavram ile cümleye başlanır, ikinci elipsteki kavram okun üzerindeki metinde üç nokta ile belirtilen yerde kullanılarak, metindeki sözcüklere yer verilir. Şekil 1’deki görsel sözcüklerle ifade edilirse sırasıyla (a) “Gerçekliğe ait veri algılayıcı ile yakalanır”; (b) “Algılayıcı günlük verisi oluşturur” cümleleri elde edilir.

Şekil 1: Deneyimlerin Yakalanması 

Yaşam günlüğü sistemi algılayıcılar tarafından çevreye ait verileri pasif bir biçimde (kullanıcının çabası olmadan) kendiliğinden ve sürekli olarak yakalayarak; yakalanma anına ait zaman verisiyle etiketlemekte ve ilgili veri dosyalarına kaydedilmesini sağlamaktadır (Şekil 2).

Şekil 2: Pasif Yakalama 

Yaşam günlüğü öğrenenin bilinçli çabasıyla başlatılan aktif içerik kaydını yaparak zaman verisiyle etiketlemekte ve ilgili dosyalara kaydetmektedir (Şekil 3).

Şekil 3: Aktif Yakalama

Yaşam günlüğü sistemiyle hem aktif biçimde günlük verisi yakalama, hem de pasif biçimde içerik kaydetme süreçleri Mutlu (2014a)’de ayrıntılı olarak tanımlanmıştır. Yaşam günlüğü ile yakalanan ve kaydedilen günlük ve içerik verisinin birey tarafından gözden geçirilmesiyle etkinlik/olay yorumlarının oluşturulması, bağlamların elde edilmesi ve deneyimin tanımlanması sürecine ait sınıflar ve ilişkiler Şekil 4’de verilmiştir.

Şekil 4: Deneyimleri Tanımlamak 

Yaşam günlüğünde belirli bir anda (örneğin bir gün içerisindeki) yeralan günlük ve içerik verilerinin birey tarafından gözden geçirilmesiyle etkinlik ve olayların farkedilmesi ve anımsanması sağlanır. Birey anımsadığı etkinlik ya da olayı ayrıntılı olarak betimlediğinde bir etkinlik/olay yorumu elde edilir. Birey daha sonra belirli bir zaman dilimindeki (örneğin bir ay içerisindeki) etkinlik/olay yorumlarını gözden geçirerek birbiriyle ilişkili olanları epizodlar halinde tekrar yorumlayabilir. Bu amaçla yeni bir epizod başlatır ya da varolan bir epizoda ekleme yapar. Bir etkinlik/olay birden fazla epizodda bulunabilir. Birey daha uzun zaman diliminde (örneğin 6 ay ya da bir yıl) gerçekleşen birbiriyle ilişkili epizodlardan (yaşam) öyküleri tanımlayabilir. Yeni bir yaşam öyküsü başlatabilir ya da varolana ekleyebilir. Bir epizod birden fazla öykünün öğesi olabilir (Şekil 5). Etkinlik/olay yorumları yaşam günlüğünün veritabanında zaman ağacının “gün” düğümlerinde saklanırken, epizod yorumları zaman ağacının “ay” düğümlerinde, öykü yorumları ise zaman ağacının “yıl” düğümlerinde saklanabilir (Mutlu, 2014b).

Şekil 5: Deneyimlerin Yorumlanması

[*] 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.

(Not: Yararlanılan kaynaklar yazı dizisinin sonunda topluca verilecektir.)