“İnternette yaptığınız aramalarda, en sevdiğiniz Youtube kanalını açtığınızda ya da Instagram “reels”lerinde gezindiğinizde karşınıza çıkan içeriklerin tümü algoritmalar tarafından yönlendiriliyor. Hangi kelimeleri kullanarak arama yaptınız, linklere tıkladınız, Instagram hikâyelerini daha çok izlediniz ya da kişileri takip ettiniz… Her gün kullandığımız bu dijital uygulamalar arkasındaki yapay zekâ gücü, sohbet botları aracılığıyla artık sizinle direkt iletişim halinde. Tüm bu gelişmeler kısa süre içinde dijital ayak izinizi daha da belirginleştirdi. Artık size dair bir sürpriz kalmadı. Çok iyi tanınıyorsunuz.“
Eğitim teknolojileri alanındaki en son katıldığım konferansların gündemdeki konusu elbette ki “yapay zekâ” ve eğitime olan dönüştürücü etkisiydi. Yapay zekânın, öğrenenlerin öğrenme yolculuğuna dair tüm verileri sakladığı, analiz ettiği ve buna dair öğrenme patikaları oluşturduğuna dair pek çok sunum dinledim ve bu süreci kurgulayan uygulamalarla karşılaştım. Duyduklarım ve gördüklerim birbirine benzeyen kalıp bilgilerden öteye geçemese de ister istemez yapay zekânın öğrenmedeki dönüştürücü gücünün “bireyselleştirme”ye dair olduğu inancım güçlendi.
Bir yandan da eğitimciler arasında hâlâ “bireyselleştirme”, “farklılaştırma” ve “zenginleştirme” kavramlarının birbirine girdiğini gözlemliyorum. Pek çoğumuz eminim öğrencilerimizin bireysel farklılıklarının bilincindeyiz. Onlara ulaşabilmek ve verdiğimiz eğitimin kalitesini artırmak için farklılaştırma ve zenginleştirme yöntemlerinden faydalanıyoruz. Sınıflarımızda öğrencilerimizi öğrendiklerini derinleştirecekleri proje etkinliklerine yönlendiriyoruz ya da sosyal, duygusal ve üst düzey bilişsel becerileri kazandırmak adına etkinliklerimizi zenginleştiriyoruz. Kimi zaman da “farklılaştırma” yöntemlerine hakimsek öğrencilerimizin bireysel farklılıklarını ve ilgilerini daha yakından tanıyarak öğretimin içeriği ve sürecini çeşitlendiriyoruz.
Bireyselleştirme ise diğerlerinden farklı olarak öğretimle değil daha çok öğrenenle ilgili. Her bir öğrencinin öğrenme hızı ve yolculuğunu odağa alıyor. Onları aynı hedefe ulaştırmak istiyorsunuz ama biliyorsunuz ki öğrenme hızları ve gidecekleri yollar her birinin birbirinden farklı. Bu tür bir yaklaşım için fazlasıyla bireysel dokunuş gerekiyor. Onları çok iyi tanımak, buna uygun bireysel öğrenme patikaları kurgulamak ve bunu hatta elimizdeki verilerle güncellemek, onlara uygun öğretim materyalleri kullanmak gerekiyor. Bu, birçok öğrenci ile ilgilenen öğretmenin tek başına yapabileceğinden çok daha fazla odaklanma, zaman, emek ve yaratıcılık gerektiren bir iş. Her sınıfta bir öğrenciniz olsaydı belki de mümkündü.
Kimi zaman okuldan bağımsız ebeveynler tarafından şunu da duyuyorum. Çocuğum okulda şu alanda şu kadar ders görüyor ama özel ders hocasıyla desteklemek zorunda kalıyorum. Neden bu okulda çözülmüyor? Bu soruyu yıllar içinde ben de kendime sıklıkla soruyor oldum. Okul ve öğretmen neyi yapmalı ki öğrenciye daha bireysel ulaşabilmeli, öğrenme eksikleri ve kayıpları oluşmadan ya da bir yığına dönüşmeden çözüm üretebilmeli? Farklılaştırma ve zenginleştirme ile her öğrenciye ulaşmanın yolunu açmaya çalışan okullar bireyselleştirmeyi nasıl hayata geçirecek? Yapılan bireysel çalışmalar ve etütlerle her öğrenciye ulaşabiliyor muyuz? UDL (Universal Design for Learning / Öğrenmede Evrensel Tasarım) gibi yaklaşımlar istediğimiz sonuçları bize veriyor mu? Gerçekten de okullarda bireyselleştirme mümkün mü?
Son on yıldır hem bir eğitimci hem de bir ebeveyn olarak yaşadığım bu sorgulamada son iki yıldır biraz daha umutluyum diyebilirim. Bu umut ışığının kaynağı da yapay zekânın öğrenmeyi bireyselleştirme gücü ile bükme potansiyeli. Bir yandan da bu gücün nasıl etkili kullanılacağı okullar ve öğretmenler için tam bir muamma. Tam da bu nedenle yapay zekâ uygulamalarının öğrenmeyi bireyselleştirme potansiyelini şu 5 başlık altında açığa çıkarmak istedim:
1- Uyarlanabilir (Adaptive) Öğrenme Sistemleri: Uzaktan eğitimle birlikte öğrenme sistemleri eğitimcilerin hayatında daha da çok yer edindi. Pek çoğumuz eminim içerik ve etkinliklerimizi öğrencilerimizle paylaşabildiğimiz ve online etkileşime girebildiğimiz Google Classroom gibi öğrenme yönetim sistemlerine aşinadır. Yapay zekâ bu deneyimi bir adım öteye taşıyor. İçeriğin, kullanıcının içerik ile etkileşiminin yapay zekâ algoritmalarıyla belirlendiği, öğrenme hızının ve zorluk seviyesinin kullanıcının davranışları ile dinamik olarak değiştiği “uyarlanabilir” öğrenme sistemleri önümüzdeki dönemlerde sıklıkla karşılaşacağımız dijital uygulamalar arasında yer alacak. Khan Academy (kişiye özel içerik önerileri sunar), IXL (Matematik, Fen ve Dil öğretiminde bireyselleştirilmiş öğrenme deneyimi sunar), Mental UP (bilişsel becerileri geliştiren oyunlar sunar), Duolingo (kişiye özel yabancı dil öğrenme deneyimi sunar), Google for Education AI (öğretmenlerin öğretimi bireyselleştirmesi için araçlar sunar), Redmenta (öğrenenlere bireyselleştirilmiş öğrenme yolları sunar) gibi uygulamalar bu başlık altında örnek olarak gösterilebilir.
2- Geri Bildirim Mekanizmaları: Bireyselleştirilmiş öğrenmenin en önemli mekanizmalarından biri de kişiye özel geri bildirim verilmesidir. Öğrenme sürecinde de en etkili öğretim yöntemlerinden biri olan geri bildirim yapay zekâ tarafından verildiğinde, yapay zekâ öğretmenler için müthiş bir akıllı asistana dönüşüyor. Öğrencilerin performanslarını anlık olarak değerlendirerek hataları ve eksiklerini belirleyen ve buna göre kişiye özel geri bildirimler veren yapay zekâ müthiş bir bireyselleştirilmiş öğrenme ortamı sunuyor. Grammarly (yazılı metinlerde bireysel yazım ve dil bilgisi hatalarına dair geri bildirim sunar), Edusisco (ölçme ve değerlendirme süreçlerine göre öğrenciye yeni öğrenme patikaları sunar), Doping Hafıza (ölçme ve değerlendirme süreçlerine göre öğrenciye seçenekler sunar), Morpa Kampüs (öğrencilerin etkileşimlerini dikkate alarak öğrenciye bireysel çalışma planı önerir), Pearson AI Study Tool (MyLab ve Mastering gibi Pearson uygulamalarında ödevlerde öğrenenleri yönlendirir) gibi uygulamalar bu başlık altında örnek olarak gösterilebilir.
3- Akıllı Asistanlar ve Öğretmenler: Öğrencilerimizin sorularını cevaplamak ya da merak ettikleri konular üzerinde tartışmak için derslerimizde yeteri kadar zaman ayırabiliyor muyuz? Biliyoruz ki bu bireysel dokunuşlar onların kavramsal anlayışlarında derinleşmelerini sağlıyor. Bazı yapay zekâ destekli asistanlar ve öğretmenler öğrenenlerin sorularını yanıtlıyor ve onlara etkileşimli bir öğrenme ortamı sunuyor. ChatGPT (karmaşık konularda sohbet etme ve soruları yanıtlama ortamı sunar), Magic School for Students (öğrenmeyi ve öğretimi kişiselleştirir), Dersigo (ders anlatımları ve soru çözümleri sunar), EBA Asistan (kullanıcıların Eba sisteminin kullanımına yönelik sorularını cevaplar) gibi uygulamalar bu başlık altında örnek olarak gösterilebilir.
4- Öğrenme Analitiği: Öğretmenlerin öğrenciyi yakından tanıması aynı zamanda verileri doğru toplaması ve analiz etmesi ile mümkün. Verileri hem toplama hem de analiz etmek için elbette ki yapay zekâ yine müthiş bir yardımcı olarak yardımımıza koşuyor. Öğrenme analitiği özelliği ile çalışan yapay zekâ uygulamaları öğrenenlerin verilerini analiz ederek öğretmenlere ve öğrenenlere öğrenme sürecinde rehberlik ediyor. Edesis (ölçme ve değerlendirme sonuçlarına göre öğrenciye güçlendirme programı sunar), Derslig (ölçme ve değerlendirme sonuçlarına göre öğrenciye güçlendirme programı sunar), Okulistik (açık uçlu soruların cevaplarını analiz eder) gibi uygulamalar bu başlık altında örnek olarak gösterilebilir.
5- Ses ve Görüntü İşleme: Öğrencilerinizin ses ve videolarını işleyen ve buna göre onları yönlendiren uygulamalar düşünün. Bu özellik aynı zamanda özel gereksinimi olan öğrencilere ulaşmak için de harika bir yol. Sınıfınızda okuma güçlüğü çeken ya da görme engelli öğrencileriniz olabilir. Bu öğrencilerinize de bireyselleştirilmiş öğrenme ortamları sunmak istemez misiniz? Azure AI Immersive Reader (okuma ve anlama becerilerini geliştiren bir platform sunar), Seeing AI (görme engelliler için nesneleri ve metinleri sesli olarak tanımlar), Dyslexia AI (disleksi olarak tanımlanmış öğrenenler için bireyselleştirilmiş okuma desteği sunar), Redmenta (video, sesi işler ve buna göre kişisel öğrenme patikaları sunar) gibi uygulamalar bu başlık altında örnek olarak gösterilebilir.
Bu uygulamaların pek çoğu bireysel kullanıma açık olduğu gibi okul sistemi içinde de yapılandırılarak kullanılabilir. İnanıyorum ki yapay zekâ uygulamalarını müfredata etkili şekilde entegre ettiğimizde “hiç bir öğrenciyi geride bırakmayacak” bir anlayışı okullarımıza kazandırabiliriz. Gerçekleştirilmesi gereken adımlar ise gerekli dijital alt yapıyı kurmak, öğretmenlerin bu sistemleri etkili kullanabilmeleri için ihtiyaç duydukları yetkinlikleri onlara kazandırmak, müfredat ile yapay zekâ uygulamalarının uyumunu sağlamak ve veri güvenliğini dikkate almak olabilir. Kim bilir okullarda bireyselleştirme belki de mümkündür.
