Bölüm 25 Öğrenme Analitiği: Sanal Öğrenme Altyapısındaki Katmanlar, Döngüler ve Süreçler

Ruth Crick

Sürdürülebilir Gelecekler Enstitüsü, Sidney Teknoloji Üniversitesi, Avustralya İnşaat Mühendisliği Bölümü, Bristol Üniversitesi, Birleşik Krallık

DOI: 10.18608/hla17.025

ÖZ

Bu bölüm bireylerin, grupların, kurum liderlerinin ve araştırmacıların öz yönetimli öğrenmelerini ve değişimlerini desteklemek için, öğrenme analitiğinin zorluklarını bir sanal öğrenme altyapısında incelemektedir. Bu bölüm eğilimsel öğrenme analitiği üzerine yapılan on altı yıllık araştırmalara dayanarak, karmaşık sistemler için öğrenme tasarlamada yer alan teknik, politik, pedagojik ve teorik konulara, bunların sonuçlarını geliştirmek veya dönüştürmek amacıyla değinmektedir. 1) Katmanlar-sistemdeki farklı seviyelerdeki insanları, 2) Döngüler-değişim için her seviyede kendi kendini yönlendiren hızlı geri bildirimi ve 3) süreçler-bir değişim yolculuğuna katılması gereken öğrenmenin anahtar kavramlarını kullanarak bu uygulama deneyimlerinden kaynaklanan konuları araştırır ve işlevsel örnekler sunar. İnsan/veri ara yüzünde aynı veri noktasının, özgürleştirici, yorumbilimsel ve stratejik bilgi edinme yollarıyla nasıl kavranabileceğini gösteren zorlukları tanımlamak için Habermas’çı rasyonellik biçimleri kullanılır. Bu fikirlerin eğitim ve endüstrideki uygulamaları, teknik öğrenme altyapısıyla harmanlanabilen çeşitli öğrenme analitiklerini düzenlenmenin bir yolu olarak, öğrenme yolculuklarını müşteri yolculukları ile ilişkilendirilerek kurumsal veya topluluk dönüşümünü desteklemek amacıyla sunulmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Karmaşıklık, öğrenme yolculukları, altyapı, eğilimsel analitikler, öz yönetimli öğrenme

Öğrenme analitiği (ÖA), öğrenmeyi geliştirmek amacıyla eyleme geçirilebilir içgörüler üreten analizlerin ve geri bildirimler sağlayan dijital verilerin kullanılmasını ifade eden bir terimdir. ÖA geri bildirimi iki şekilde kullanılabilir: 1) Değer yaratma sürecindeki bilgi ve veri akışının öz yönetiminde bireylerin ve takımların kişisel öğrenme güçlerini geliştirmek ve 2) başkalarının öğrenme ihtiyaçlarına daha doğru cevap vermek. Bireylerden toplanan geleneksel anket verilerinin yanı sıra, çevrimiçi davranış hakkında “izleme verileri” içeren yeni veri kümelerinin büyümesi; çevrimiçi insan iletişiminin anlamsal analizi; “çevrimdışı” davranışları, konumları, vücut fonksiyonlarını ve daha fazlasını izleyen sensörler; iyileştirme, uyum ve değişim süreçlerini en iyi destekleyen sosyal ve teknik öğrenme altyapıları konusunda önemli zorluklar doğurmaktadır. Bu zorluklar kullanıcı / veri ara yüzünde yer almakta olup, bahsi geçen zorluklar hizmet veya ürün sağlama amacı olan kurumsal işletmeler kadar öğrenmeyi ve öğrenme sonuçlarını geliştirmek amacında olan okullar veya üniversiteler için de önemlidir. Her ikisi de kullanıcıların, sistemlerindeki karmaşık, hızla akan bilgileri verimli olacak şekilde izlemeleri, tahmin yürütmeleri, uyarlamaları ve kendilerinin öğrenme deneyimlerinde değerli bir amaca ulaşmak için bunlardan faydalanabilme yeteneklerine bağlıdır. Öğrenme analitikleri bir kuruluşun birden çok düzeyinde biçimlendirici geri bildirim sağlar: aynı veri kümeleri bireyleri, grupları ve kurumların tamamını kapsayacak şekilde birleştirilebilir. Öğrenme analitiği, müşterek örgütsel amaçlara uyumlu hale getirildiğinde ve katılımcı örgütsel kültürün içine yerleştirildiğinde dış düzenlemeler yerine içsel eylemlilik ve beceriklilik tarafından harekete geçirilen yeni modellerin ortaya çıkmasını sağlar.

Bu bölüm, sadece basit bir biçimde yukarıdan aşağıya karar vermek yerine bir kuruluş/örgüt içinde öz yönetimli öğrenmenin her seviyede gelişimi için verileri kullanmanın teknik, felsefi ve pedagojik zorluklarının zengin bir deneyimini sunan, eğilimsel öğrenme analitiği programına ilişkin on altı yıllık bir araştırma programını açıklamaktadır. Bu bölüm sosyal bir bakış açısına hizmet etmek amacıyla tasarlanmış sanal öğrenme ekolojisi oluşturan farklı öğrenme analitiği yöntemleri arasında bağlantı kurmak için çerçeve olarak “öğrenme yolculuğu (deneyimi) metaforunu kullanır. Sistem düşüncesinden yararlanarak, karmaşık öğrenme altyapılarının özellikleri olarak ve öğrenme analitiği tasarımına yaklaşımın bir yolu olarak “katmanlar”, “döngüler” ve “işlemler” temalarını kullanır(Blockley, 2010).

ÖĞRENME ANALİTİĞİNİN ÖĞRENMENİN BİÇİMLENDİRİCİ DEĞERLENDİRMESİNDE KULLANIMI

Öğrenme eğilimlerinin değerlendirilmesine yönelik zorluklar, 2000 yılında Birleşik Krallık ’ta bulunan Bristol Üniversitesinde başlayan araştırma programının başlangıç noktasıydı. Bu araştırmanın gerekçesi daha önceki araştırmalara dayanan iki bulgudan çıkarılmıştır. Bu bulgular; 1) değerlendirme amacıyla betimlenen ve toplanan verilerin pedagojik uygulamaları yönlendirdiği ve 2) yüksek riskli sonuç testinin ve değerlendirmenin, öğrencilerin öğrenme motivasyonunu bozduğunu ve “testi öğretmeye” teşvik ettiğidir (Harlen, 2004; Harlen ve Deakin Crick, 2002, 2003). Bu geçen yüzyılda çok az değişmiş olan ancak yine de öğrencileri “bilgilendirilmiş şaşkınlık” çağında hayata hazırlamak isteyen eğitim sisteminde bir tasarım hatasıdır (Castells, 2000). Araştırma programı için, “sonuçları önceden bilinmeyen durumlarda” ilk olarak insanların otantik bağlamlarda yeni öğrenme olanaklarına avantajlı bir şekilde bağlanmasını sağlayacak türden kişisel nitelikleri belirlemek ve sonrasında da onları biçimlendirici bir şekilde değerlendirmenin bir yolunu bulmak bir zorluktu. (Bauman, 2001).

Özgün faktör analitik çalışmaları iki kavramın sentezine dayanarak -1) öğrenme gücü (Claxton, 1999) ve 2) öğrenme için değerlendirme (Broadfoot, Pollard, Osborn, McNess ve Triggs, 1998)- yedi “öğrenme gücü” ölçeğini ve bunların ölçüleceği yeni değişkenlerin hesaplanmasını tanımlamıştır. Bu ölçekler bir kişinin hikâyesine ve kültürel bağlamına dayanarak bireyin öğrenmesinin hem kişiler arası hem de kişinin içinde bulunduğu durumları dikkate alacak yönlerini içeriyordu (Wertsch, 1985). Hepsi bir arada kullanışlı bir ölçü olarak tasarlanan “öğrenme gücünün boyutları” olarak anılmaktadırlar (Yeager vd., 2013). Ölçekler okul çağındaki öğrencilerle (Deakin Crick, Broadfoot ve Claxton, 2004; Deakin Crick, McCombs, Broadfoot, Tew ve Hadden, 2004; Deakin Crick ve Yu, 2008) ve yetişkin bir popülasyonla (Deakin Crick, Haigney, Huang, Coburn ve Goldspink, 2013) doğrulandı ve 2014’te toplanan veriler (<70K) Esnek Eylemlilik Profili için Crick Öğrenme (EEPCÖ, Deakin Crick, Huang, Ahmed Shafi ve Goldspink, 2015) olarak bilinen daha kesin ve tutumlu bir araç üretmek için tekrar analiz edildiler.

Araştırmanın amacı, öğretmenlerin kendilerinin ve öğrencilerin öğrenme süreçlerini anlamalarını ve iyileştirmelerini sağlamak için veri toplamaktı: özellikle öğrenme yolculuklarında işlemeye uygun içgörüler geliştirebilecekleri biçimlendirici veri ve bir dil sunarak öğrencilerin kendilerini değiştirme sorumluluğunu kendilerine vermekti. Ekip, programlama aracılığıyla elde edilen araştırma verilerinden anında bireysel geri bildirimi oluşturmak ve öğrenme gücünün boyutlarını radar şeması olarak göstermek amacıyla teknolojiyi kullandı. Bu anlık, görsel analitik, öğrenme gücü örtük değişken puanlarını kişisel yansıtmaya davet eden bir model olarak sunar. Sıklıkla dışsal düzenlemeyi notlandırmak ve karşılaştırmak ve daha bütünsel ve dinamik bir düşünceden ziyade varlık/ oluş düşüncesini teşvik eden (Morin, 2008) sayısal puanlardan, analitik bir rasyonalite biçimini (Habermas, 1973) temsil ettikleri için kaçınılmıştır. Görsel analitik; bireylerin kimlikleri, amaçları ile onların öğrenme amaçları ve deneyimleri arasında hareket eden bir yapı ve özel iletişimde kullanılacak bir dili mümkün kılar. Görsel analitik, öz tanılama yöntemini değişim stratejilerine dönüştürmek için tanılayıcı bilgi sağlar (Bk. Şekil 25, 1). Bu daha sonra öğrenme analitiği tanımının bir kısmını oluşturmuştur (Long ve Siemens, 2011; Buckingham Shum, 2012).

Şekil 25.1. Bireysel Öğrenme Gücü Profili görsel analitiği.

İlk çalışmaların tamamlandığı andan itibaren devam eden araştırmalar, bireylerin kendi Öğrenme Gücü profillerine karşılık vererek onların sorumluluk sahibi, bilinçli öğrenenler olmalarını sağlayan öğrenme ve öğretme stratejilerini araştırmıştır (Deakin Crick ve McCombs, 2006; Deakin Crick, 2007a, 2007b; Deakin Crick, McCombs ve Haddon, 2007). Odak noktası öğrenme gücünü etkileyen faktörler ve onu geliştiren çeşitli öğretme kültürleriydi (Deakin Crick, 2014; Deakin Crick ve Goldspink, 2014; Godfrey, Deakin Crick ve Huang, 2014; Willis, 2014; Ren ve Deakin Crick, 2013; Goodson ve Deakin Crick, 2009; Deakin Crick ve Grushka, 2010). Sonraki görgül çalışmalar, öğrenme gücünü destekleyen pedagojik stratejileri belirledi: öğrenme için koçluk (Wang, 2013; Ren, 2010), otantik pedagoji (Deakin Crick ve Jelfs, 2011; Huang, 2014), öğretmen gelişimi (Aberdeen, 2014) ve sorgulamaya dayalı öğrenmedir. (Deakin Crick, Jelfs, Huang ve Wang, 2011; Deakin Crick vd., 2010). Öğrenme gücünün boyutlarının sunduğu kavramsal çerçeve, aksi halde kavramsal ve görgül olarak karmaşık bir sosyal sürece belirlilik, değerlendirilebilirlik ve dolayısıyla nesnel kesinlik sağlamaktadır.

Anketin web tabanlı bir biçimde sunulması ve örtük değişkenlerin hesaplanması, kuruluşlardaki dört farklı seviyedeki kullanıcılara aynı veri kümesini hızlı geri bildirim için kullanma olasılığını sundu. İlk olarak; görsel analitik yoluyla sağlanan bireysel geri bildirim kişiye özel kullanıma açıktır. İkinci olarak, grupların anonim ortalama puanları hesaplanır; böylece öğretmen veya yönetici dersi alan grubun veya sınıfın öğrenme özelliklerini göz önüne alarak uygun pedagojik uyarlamalarda bulunabilir. Üçüncüsü, bir kurumun demografi ve gruplama değişkenleri ve ulaşılan ya da iyi olma durumunu gösteren ölçütler gibi kurumun yönetim bilişim sisteminden alınan anonimleştirilmiş ortalama puanları bir kurumun yönetimindeki diğer değişkenlerle beraber yöneticinin bütün bir topluluğu ya da kurumu ilgilendiren karar verme sürecinde çok yönlü araştırma yapmasına izin verecektir. Son olarak; anonim veriler, sistem seviyesinde keşfedici araştırma için uygun izinler aracılığıyla toplanabilir. Her geri bildirim noktası, eyleme geçirilebilir içgörüler taşıyan veriler- başka bir deyişle yeni öğrenme fırsatları sunar (bk. Şekil 25.2).

Şekil. 25.2. Dört seviyede hızlı analitik geri bildirimi.

Öğrenme hakkındaki kişisel verilerin hızlı geri bildirimi, yeni eğilimsel öğrenme analitiği alanının bir parçasını oluşturur (Buckingham Shum ve Deakin Crick, 2012). Bu sadece sosyal bilimlerde değil, aynı zamanda bir varlığın bir araştırma amacına hizmet etmek için başka bir varlığın etkisini keşfetmek amacıyla, araştırma amaçlarına odaklanan geleneksel sınırları aşmaktadır. Geleneksel sınırlar aynı zamanda deneklerin kendilerini yönlendirmesi ve öğrenmeleri için kendilerini güçlendirmesi yerine sistem liderlerinin uzmanlık alanı olarak anlaşılan veri sistemleri açısından aşılmaktadır. Geleneksel olarak, veriler bireyler için değil, sistem liderleri için toplanır. Ölçekli veri toplama, paydaş izinlerini yönetme ve gerçek zamanlı özetlerden keşif araştırmalarına kadar bir dizi analitik sunma altyapısı, teknoloji, güç siyaseti, örgütsel öğrenme çevikliği ve kişiselleştirme açısından zorluklar yaratmıştır.

ÖĞRENME ANALİTİĞİ VE PEDAGOJİ: GERİLİM NOKTALARI

Bu araştırma programı, çeşitli eğitsel ve kurumsal ortamlarda kişiselleştirme ve katılım için pedagojilerin geliştirilmesinde elverişli bir amaca hizmet etti. “Eğilimsel öğrenme analitiği” kavramı, 2012 yılına kadar kullanılmadı (Buckingham Shum ve Deakin Crick, 2012) ve öğrenme analitiğine odaklanma orijinal programın “istenmeyen bir sonucuydu”. Teknoloji, bilgi işlemsel düşünme ve insan öğrenmesi arasında oluşan benzersiz etkileşimler zamanla, bu yaklaşımı değerlendirme uygulamalarına teknolojinin ortaya çıkışına kadar mümkün olmayacak şekilde güçlü, sürdürülebilir ve ölçeklenebilir bir hale getirmek için birleştirdi. Bu etkileşimler, gelişmekte olan öğrenme analitiği alanını anlamak ve geliştirmek için çok önemlidir; zira bu durum aynı zamanda fırsatları ve zorlukları da beraberinde getirmektedir.

Belki de en önemli zorluk, bu yaklaşımın içsel disiplinlerarasılığı ve üç farklı alanda kalite ihtiyacı olan sosyal bilimler, öğrenme analitiği ve uygulamalı pedagojidir ki bu sonuncusu ve son derece karmaşık yapıda olup insan mantıksallığı ve ilişkilerinin türlü biçimleriyle uğraşmaktadır. Bilgi patlaması, insanların bilgi ile olan ilişkilerini sonsuza dek değiştirdi ve bu daha da fazla karmaşıklık yarattı. (Morin, 2008). Bu kolaylık ve zorluklar bir sonraki bölümde ele alınacaktır.

Verilerin Görsel Sunumu: Karmaşayı Anlamlı Hale Getirmek

Verideki bir gizli değişkenin bir kişinin kendi öğrenme gücü hakkındaki öz bildirimli bir anket formuna nasıl cevap verdiğini gösteren bir sunum karmaşıktır. Öğrenme gücünün kendisi “enerji ve bilgi akışını zaman içinde bir değere dayanarak hizmet etmeyi düzenleyen somutlaştırılmış ve ilişkisel bir süreç” olarak tanımlanmaktadır (Deakin Crick vd., 2015, s. 114). Verilerin bu bağlamda bireye yararlı olması için, özgün bir bağlamda yorumlanmasına ve cevaplanmasına izin veren, anlamlı ancak yeterince karmaşık ve açık olması gerekir. Öğrenme gücünün değerlendirilmesinin amacı, insanları risk, belirsizlik ve mücadeleye olumlu cevap verebilecek ve adapte edebilecek esnek dayanıklı aracılar olarak geliştirmektir. Rutter’in (2012) savunduğu gibi; dayanıklı esneklik çalışmalarında önemli olan şey deneyimin anlamıdır, dayanıklı-esneklik bir zekâ katsayısı ya da mizaçtan ziyade etkileşimli, “plastik” bir kavramdır. Bu nedenle, bir kişinin esnek eylemliliği hakkındaki verinin kendilerine sunulduğu, bu amaca uygun bir formun -geleneksel olarak güvenilir ve geçerli olması için yeterince sağlam- buna karşılık belirli bir bağlamda “tanınması” ve cevaplanması için yeterince açık uçlu ve esnek olması gerekir. Radar şeması görselleştirilmesi bu karmaşıklığı, şekil alabilirliği ve geçiciliği temsil etmeyi sürdürürken yeterince kesin olma hedefine ulaşır. Radar şemasında sayıların olmayışı önemlidir, çünkü Batı kültüründe sayı genellikle “varlık” olarak yorumlanır ve “süreç” olarak kabul edilmez ve “büyüme odaklı” zihniyet yerine “sabit” bir yol gösterebilir (Dweck, 2000). Teknoloji verilerin görselleştirilmesini daha etkili hale getirir.

Öğrenme gücü verilerinin görselleştirilmesi ile ilgili bir başka gözlem, onun farklı bilinebilir veya farklı “çok derin antropolojik çıkarlar” ile bağlantılı olduğu yönündedir (Habermas, 1973, 1989; Outhwaite, 1994). Habermas, bunları “görgül/deneysel analitik çıkarlar”, “yorumsal çıkarlar” ve “özgürleştirici çıkarlar” olarak tanımlamaktadır. “Öğrenme gücüm” üzerine düşünmek, öğrenme kimliğine odaklanarak başlar, -bu benim gibi mi? Ben böyle bir öğrenen miyim? Benim amacım ne? Nasıl bir değişim istiyorum? Bu sorular özgürleştirici rasyonellik veya “özerklik” (Deci ve Ryan, 1985) dürtüsü ile ilişkilidir ve bu rasyonellik biçimleri, her insanın kendine özgü olması nedeniyle “standardizasyon” yoluyla yorumlanmaya uygun değildir. En iyi ihtimalle arketiplerle temsil edilebilirler (Jacobi, 1980).

Görsel: Metafor ve Veri Taşıyıcısı Olarak Hikâye

Çalışmalardan elde edilen yaygın bir bulgu öğrenme gücü boyutlarının anlamını iletmek ve müşterek diyalog ve anlam üretimini sağlamak için metafor, hikâye ve görüntünün kullanılması olmuştur. En dikkat çeken, bir Avustralya Yerli topluluğunda bir yıl boyunca bir topluluk hikâyesinin oluşturulmasıydı. Hikâye, topluluğun öğrenme analitiği aracılığı ile karşılaştıkları her öğrenme gücü boyutunu (örtük değişken) temsil etmeyi seçtikleri (kutsal) hayvan ana karakterlerle birlikte inşa edildi. Taronga Hayvanat Bahçesinde kilitli olan hayvanlar, bir kaçış planı yapmak için öğrenme güçlerini birleştirdiler. Hikâye, toplumun kendine özgü kültürel baskı tarihini dile getirirken, 21. yüzyıl öğrenim biçimlerini yeni bir paradigmaya eşdeğer bir biçimde kullanma fırsatlarını ortaya koydu (Goodson ve Deakin Crick, 2009; Deakin Crick ve Grushka, 2010; Grushka, 2009). Şekil 25.3, bu bağlamda temsil edilen ve kullanılan grafiklerden bir örnek: yerel halk tarafından nihai olarak onaylanmadan önce, aylarca süren topluluk diyaloğu ve tartışmasının sonuçlarından biri olan kama kuyruklu kartalın temsili. Bu projenin ayrıntılı bir tartışması bu bölümün kapsamı dışındadır. Mesele şu ki, topluluğun anlam verme faaliyeti, teknoloji ve eğilimsel analitikle uyumlu olarak, daha derin anlatı ve gelenek biçimleriyle bağlandıkları için yerel olarak güçlendirici olan görüntüler veya görselleştirmelerle temsil edilebilir. Böylece eğitimcilerin, toplulukların deneyimlerini “perezhivanie¹” ile kârlı, anlamlı ve zamanla ilgili bir şekilde ilgilenmelerini sağlar(John-Steiner, 2000; John-Steiner, Panofsky ve Smith, 1994).

Şekil. 25.3. “Stratejik farkındalığı” temsil eden görsel bir grafik.

© Black Butterfly’ın Tasarımları Bir Veri Noktası ve Farklı Şekillerde Tasarımlar

Birey, öz yönetimli değişimi teşvik etmek için tasarlanan hızlı geri bildirimle bir öğrenme gücü öz değerlendirme anketi üretir. Öz ve kimlik üzerine yapılması istenen derinlemesine düşünme için özgürleştirici rasyonellik çoğu zaman anlatı biçimini alır: benzersiz, çok değerli, zamana bağlı ve “açık uçlu” (Brueggemann, 1982). Bu kişi, ileriye doğru hareket etmek ve bir öğrenme amacına ulaşmak için bir strateji geliştirmede aynı verileri kullandığında, o zaman onun “yorumlayıcı rasyonellik” veya Habermascı terimle “hermeneutical rasyonalite” kullanması muhtemeldir. Bir hedef üzerine derin düşünecek ve bunu başarmanın en iyi yolu hakkında kararlar verecek, nitel verileri toplayacak, başkalarıyla iş birliği yaparak ve mevcut bilgi kaynaklarından yararlanacaklardır. Daha sonra amaçlarına ulaşıp ulaşmadıklarını karar verebilmeleri için bir “ölçüm modeli” geliştirirlerse, amaçlarına ulaşıp ulaşmadıklarını belirlemek için analitik, araç-amaç mantığı kullanarak deneysel / stratejik rasyonellik kullanırlar.

Bu nedenle, bir faydalı veri noktası, farklı akılcılıklarla veya ne zaman kişisel veya sosyal bir amaç için kullanıldığını bilmenin yolları ile anlaşılabilir. Öğretmenler veya kolaylaştırıcılar, veriler bir araya getirildiğinde ve anonimleştirildiğinde, pedagojilerinin amacına ulaşıp ulaşmadığını değerlendirmek için verileri nicel olarak değerlendirebilir, analiz edebilir, yaptıklarını iyileştirmek ve düzeltmek için bulgularını yorumlayabilir. Burada aynı rasyonellik biçimleri örgütsel düzeyde işlenmektedir ancak odak, ortak bir amaca hizmet etmek için tarihsel ve stratejik rasyonelliğe yönelmektedir. Veriler liderlikle ilgili karar vermede kullanılmıştır. Bir sistem düzeyinde, aynı birikmiş veriler bağlamdan soyutlanacak şekilde analiz edildiğinde, izlenen yöntem² ağırlıklı olarak stratejik / analitik rasyonelliktir.

Birden Çok Seviyede Hızlı Geribildirim: Sahiplik ve Gelişme için Kritik Önem

Teknoloji, kolay toplama, otomatik hesaplama ve anket verilerinin kuruluşlardaki farklı seviyelerdeki kullanıcılara hızlı geri bildirimini sağlar. Bir örgütün kendi kendini yöneten ekiplerin ortak bir örgütsel amaç peşinde koşmalarını sağladığı durumlarda (Laloux, 2015), verinin hem süreci hem de sonucu bildiren hızlı geri bildirimi çok önemli bir kaynaktır. Örneğin, bir okul veya kolej gibi bir öğrenme organizasyonunda, ortak amaç öğrencilerin hayat boyu öğrenme yeterlikleri geliştirmeleridir. Bu durumda, EEPCÖ verileri, gelişim için öğrencilerin, pedagojilerinin hayat boyu öğrenme yeterliliğini ne kadar etkili bir şekilde değerlendirdiğini değerlendirmek isteyen öğretmenlerin, bu sonuçlarla ilgili olarak genel kolej politikası hakkında kararlar alma konusunda liderlerin, yeni bilgi üretmek için verileri araştıran ve analiz eden araştırmacıların tasarrufunda olabilir ve onlar tarafından kullanılabilirler. Bunun iki yönü önemlidir: ilk önce hızlı geri bildirim, ikinci olarak geri bildiriminin sağladığı ve gerektirdiği veri mülkiyeti hissi ve profesyonellik. Veri toplama, analiz ve anket verilerinin geri bildirimi arasında artık bir zaman duraklaması gerekli değildir. Tarihsel olarak, bu tür gecikmeler çoğu zaman, verilerin toplandığı bağlamdaki uygulamayı değiştirmek için geri bildirimlerin çok geç geldiği anlamına gelir. Bir uygulayıcının bakış açısından, araştırma kendilerine ait olmak ve onlar tarafından cevaplanmak yerine “kendilerine yapıldı”. Araştırma ve uygulama arasındaki bu yaşam döngüsü farkını kapatmak, öğrenme analitiğinin büyük bir katkı sağladığı önemli bir iştir.

Yukarıdan Aşağıya mı, Aşağıdan Yukarıya mı?

Bununla ilgili olan, bunun sağladığı iyileştirme süreçlerine katılım ve sahiplenme hissiyatıdır. Verileri yorumlama yetkisi, ona cevap verme ve uygulamayı geliştirme sorumluluğu ile bağlantılıdır. Bunun politik olarak tanımlanmış dış düzenleyici çerçevelerin çağdışı hale geldiği ve bunların çoğu zaman kalite, iş birliği, evrim ve dönüşüme karşı çalışabileceği toplumlar için derin etkileri vardır. Genel olarak, bu çerçeveler politikacılar tarafından hesap verilebilirlik amacıyla üretilir ve endüstriyel çağda yer alan dünya görüşü varsayımlarına dayanır. Basitçe söylemek gerekirse, sıklıkla yanlış şeyleri ölçerler ve amaç politik hesap verebilirlik ve kontroldür. Öyleyse temel sorular: Bu veriler kime ait? ve Kimin amaçları yerine getiriliyor? Öğrenme sistemlerinde -özellikle gençlerin ve kamu maliyesinin ilintili olduğu- yukarıdan aşağıya hesap verebilirlik konusunda güçlü bir tartışma yaşanırken, aynı zamanda mikro (bireysel) ve mezo (örgütsel) seviyelerinde güçlendirme ve öz düzenleme için de aynı derecede güçlü bir tartışma yaşanmaktadır. Bu karmaşıklık, tanım gereği, dış düzenleyici çerçevelerle uyumluluğun ötesine geçen profesyonellik biçimleri (amaç taahhüdü) gerektiren öz yönetimli sistemlerin önemli bir niteliğidir.

Sistemi bir bütün olarak anlamak, iyileştirmeyi amaçlayan öğrenme analitiği temelidir (Bryk, Gomez, Grunrow ve LeMahieu, 2015; Bryk, Gomez ve Grunow, 2011; Bryk, Sebring, Allensworth, Luppescu ve Easton, 2010). Sağlık ve Endüstri alanında düşünme sistemleri dünyasından ödünç alınan (Checkland, 1999; Checkland ve Scholes, 1999; Snowden ve Boone, 2007; Sillitto, 2015) bir sistemin titiz bir şekilde analizi, iyileştirme amaçlarının ve ortak amaçların tanımlanmasına yol açmaktadır (Blockley, 2010; Blockley ve Godfrey, 2000; Cui ve Blockley, 1990). Bu nedenle, bir sistemdeki tüm seviyelerdeki amaç etrafında bir düzenleme, değişimi yapmaktan ve işlem yapılabilir içgörüler için verileri kullanmaktan sorumlu olanların her seviyedeki verilere hem sahip olmasını gerektirecek ve hem de sağlayacaktır (bk. Şekil 25.4). Karar vermenin gücü veya eser sahipliği hem kapsayıcı hem de katılımcıdır. Teknik sistemler ve analitiklerin bunu yansıtması gerekir.

Pratik Veriler: Amaca Uygunluk

Özellikle otantik bağlamlarda performansın ve / veya sürecin kalitesini değerlendirmek için kullanıldığında, öğrenme analitiklerinde önemli bir nokta, verilerin güvenilirliği ve geçerliliği ile ilgilidir. Nitelik her zamankinden daha fazla etik bir konudur. Bu öz değerlendirme aracı, ölçmek istediği şeyi ölçüyor mu? Sonuçları yorumlama yetkisi kimde var? Yeager vd. (2013) tartıştığı gibi, “iyileştirme araştırması yapmak, bir kurumun pratikte ve uygulamada öğrenmesini sağlayacak önlemlerin özelliklerini düşünmeyi gerektirir” (s. 9). Üç farklı amaca hizmet eden üç farklı önlem türü belirleyerek ilerlerler: 1) hesap verebilirlik için, 2) teorik geliştirme için ve 3) iyileştirme için. Sonuncusunu, belirli deneyimlere odaklanmış, ortak deneyimler bağlamında bağlamlaştırılmış ve günlük uygulamalara yerleştirilmek üzere tasarlanan bir dilde çerçevelenmiş aracı hedefleri ölçebilecek pratik önlemler olarak nitelendiriyorlar. Elverişli ölçüler değişimi değerlendirmek, kestirimci analiz ve öncelik belirlemede kullanılabilir.

Şekil 25.4. Örgütsel amaç doğrultusunda dört seviyede hızlı geri bildirim.

Bu elverişli ölçümler konusunda Yeager ve meslektaşları (2013) için odak noktası, bunların gelişim ekipleri veya liderlik gruplarının önderlik ettiği organizasyonlarda değişim programlarında kullanımlarıdır. Bununla birlikte, elverişli ölçümlerin bir amacı da bireysel kullanıcılarda değişime ilişkin sahiplik, farkındalık ve sorumluluğu teşvik etmektir. Tarihsel olarak çoğu teorik gelişme, iç tutarlılık, güvenilirlik ve geçerlilik gibi hesap verebilirlik ve teori geliştirme ölçümlerine odaklanırken, elverişli ölçümler kalite güvencesine katkıda bulunan yeni özet istatistiklere duyulan ihtiyaç açısından, psikometriciler için teorik bir zorluğu yansıtmaktadır. Bu yetki ve sorumluluk sorunu çok önemlidir ve buna verilecek bir cevap “amaca uygunluk” kriteri uygulamaktır. Ölçümün amacı, bireysel farkındalığı, mülkiyeti ve değişikliği teşvik etmek ise, o zaman bu amacın öznesi, ölçmenin geçerliliği ve güvenilirliğini yargılama yetkisine sahip olmalıdır çünkü özgürleştirici rasyonalite ve anlatı verileri söz konusu olduğunda, özne benzersiz bir öz yönetimli sistemdir. Ölçümün amacı hükümete bir politikanın başarısının ölçüsünü verebilmekse, alana özgü istatistikçilerin profesyonel topluluğu verilerin güvenilirliğini, geçerliliğini ve dolayısıyla inandırıcılığını yargılama yetkisine sahip olacaktır. Her iki durumda da hüküm amaç için uygunluk ile ilgilidir.

Gelişen öğrenme analitiği alanında bireylere, ekipler ve organizasyonlara ilerleme için biçimlendirici geri bildirime odaklanan bu konular gelişim için önemli bir alanı temsil eder. Bir kuruma satılan bir değerlendirme aracının arkasında hiçbir bilimsel netlik yoksa, en gelişmiş teknoloji ve dağıtım modları bile onun yerini tutamayacaktır. Öte yandan, bir kuruluş, paydaşlarının belirli örgütsel stratejilerin yönü hakkındaki anonimleştirilmiş görüşlerini test etmek için randomize edilmiş bir “sensör mekanizması” olarak Blue Pulse³ gibi bir araç aracılığıyla topluluğuna az sayıda soru sunmak isteyebilir. En faydalı maddeleri nasıl seçiyorlar? Müteakip verilere hangi “kanıt ağırlıklarını” yükler?

Hızlı sosyal ve teknolojik değişimler bağlamında, bu meseleler oldukça yaygındır. Hesap verebilirlik veya teori geliştirme için tasarlanan araçlar çoğu zaman pratik bir değere sahip değildir ve bu nedenle öğrenme analitiği olarak sınırlı bir fayda sağlarken, uygulama ve geliştirmeyi desteklemek için tasarlanan araçların çoğu kez teorik veya görgül bir kesinliği yoktur. Öğrenme analitiklerindeki sosyal ve ahlaki zorluk, bunların her ikisini de birleştirmek ve yönetmektir.

TEKNİK ZORLUKLAR

Şimdiye kadar bu bölümde belirli bir eğilimsel öğrenme analitiği, EEPCÖ ve bunun gündeme getirdiği konular üzerinde duruldu. Ancak verilerin ilerleme amacıyla hızlı geri bildirimini sağlamak için kullanışlı bir ölçüm olarak tasarlanmış herhangi bir anket aracı benzer sorunlarla karşı karşıya kalacaktır. Bu bölüm, araca hizmet etmek için tasarlanan teknik platformların art arda yinelenmeleri yoluyla öğrenme gücü değerlendirme topluluğunun deneyimini çerçeveleyen bazı teknik zorluklara odaklanmaktadır.

Anket Platformları

Belki de “anketler” e dair popüler anlayış, onların onları uygulayan araştırmacılara ait oldukları yönünde olduğundan, bir organizasyonda farklı seviyelerde kullanılacak veri toplamak için bir anket platformu oluşturmak zor olmuştur. Öğrenme analitiklerinde elde edilen verilerin amacı, önce özne, daha sonra kolaylaştırıcı / öğretmen, daha sonra organizasyon ve son olarak, görevi tüm süreci araştırmak veya elde edilen anonim veri kümeleri üzerinde teorik araştırma yapmak olan araştırmacılar içindir. Bunun nedeni öğrenmenin sadece öğrenenin kendisi tarafından yapılabilmesidir (Seely Brown ve Thomas, 2009, 2010; Thomas ve Seely Brown, 2011). Bu geleneksel araştırma anket platformunu tamamen değiştirir. En büyük zorluk veri koruma ve etik konularında ve platformun aşağıdaki işlevleri yerine getirme ihtiyacında yatmaktadır:

1. Kişiselleştirilmiş geri bildirim sağlamak için her kullanıcının kimliğini bilin ve bu kimliği diğer değişkenlerle eşleşmek üzere saklayın.

2. Kuruluştaki yüksek “seviyedeki” kullanıcıları, her bir kullanıcının kimliğinin bilgisinden korurken uygun olan yerlerde öğretmenleri ve öğrencileri (veya çalışanları ve yöneticileri) eşleştirin.

3. Projeler arasında araştırma amaçlı anonimleştirilmiş verileri toplayın ve depolayın.

Kritik olan, üç değişken türü ile kimlikleri birbirine bağlaması gereken temel veri yapısıdır: demografik, gruplama ve anket. Bu esnek veri yapısı olmadan, öz-rapor anket verilerini kullanan öğrenme analitiğinin sunduğu fırsatlar ciddi bir şekilde sınırlıdır.

2002’den beri, öğrenme gücü araştırma ve geliştirme ekipleri altı platforma örnek teşkil etti. Mevcut çözüm, örgütsel gelişim döngüsünü desteklemek için iş geliştirme stratejisi öğrenme analitiği vizyonuyla yakından uyumlu olan, dünyanın önde gelen anket sağlayıcılarından biri ile ortaklıktan geçiyor. eXplorance Blue tarafından desteklenen Açık Öğrenme Analitiği Anketleri (SOLA)⁴ platformu araştırmalar tarafından onaylanmış anketlere barındırır ve dört düzeyde geri bildirim sağlar: bireysel kullanıcıların kişisel değişimi desteklemesi için; takım liderlerinin gruplarının öğrenme ihtiyaçlarına daha doğru cevap verebilmeleri için; örgütsel liderliğe ilişkin karar verme ve sistemler genelinde analiz ve araştırma için. Her düzeydeki geri bildirim örnekleri Ekler bölümünde sunulmuştur.

Ortak İş Modelleri

Bu iş birliği şekli, modelin “mülkiyeti” ile ilgili olarak bununla ve fikri mülkiyet yönetimi ile ilgilenen paydaşlar arasında sorun yaratmaktadır. Bunlar araştırmacıları, uygulayıcıları, politika yapıcıları ve işletmeleri hem “eğitim ve öğretim” hem de “teknoloji” işletmelerini içermektedir. Öğrenme analitiği potansiyelini gerçekleştirebilecek platformlar geliştirmek, iş birliğini, evrimi ve yeniliği destekleyebilen ve farklı paydaşların ihtiyaçlarını karşılayabilecek iş modelleri gerektirir. Farklı tarafların çıkarları, ticari çıkarların araştırma çıkarlarını “sömürme” ya da uygulayıcı çıkarlarını teknik çıkarları “sömürme” ye izin vermek yerine ortak yararı sağlayacak şekilde dengelenmelidir. Anahtar faktör, her birinin zaman içinde faydalanabilmesi için anlaşılması ve “uyumlu hale getirilmesi” gereken bu farklı paydaşların genel yaşam döngüsü ihtiyaçlarıdır.⁵

Kimlik yönetimi

Kimlik yönetimi, öğrenme için daha geniş sanal ekolojilere dâhil edilen öğrenme analitikleri için kilit bir faktördür. Kimlik yönetimi zorluklarının doğası -bireylerin kişisel verilerini koruma, gerektiğinde koçluk ve öğrenme ilişkileri yoluyla kişisel ve destekleyici geri bildirimler sağlama, sistemde farklı düzeylerde paydaşların izinli oldukları yerlerde anonim hale getirilmiş verilere erişimlerini sağlarken, karmaşık öğrenme altyapısındaki değişkenler arasındaki örüntüleri ve ilişkileri incelemek için araştırmanın gerektirdiği veri kümelerini eşleştirme ile ilgili olarak temel olarak etiktir.

Anketlerin yanı sıra, bireylerin öğrenmelerini bir şekilde desteklemeleri için biçimlendirici geri bildirim sağlamaları anlamında pek çok araç, öğrenme analitikleridir. Örnek olarak, (Selvin ve Buckingham Shum, 2014) tarafından geliştirilen Yazma Analitikleri Değerlendirmesi veya bir bireyin mesleki görevlerine yaklaşımlarını şekillendiren zihinsel modellerini yansıtıcı bir şekilde anlamak için iDapt⁶ aracı (Goldspink ve Foster, 2013) verilebilir. İlki, bilgi üretimlerinin bir parçası olarak akademik argümantasyon geliştirme konusunda bireyleri eleştirmenin ve desteklemenin bir yoludur; ikincisi ise izgara mülakat analizi(Repertuar çizelge analizi) yoluyla kimlik ve amaç konularını ele almaktadır (Kelly, 1963). Bunlar, odaklanma bilinci, mülkiyeti ve bireyler için öğrenme sürecinin sorumluluğuna dair geri bildirime odaklanan öğrenme yolculuklarının kritik yönleridir.

ÖĞRENME ANALİTİĞİ VE ÖĞRENME YOLCULUKLARI

Öğrenme gücündeki değişimi teşvik etmek için öğrenme analitiklerini kullanmak, kaçınılmaz olarak, bireylerin yeni öğrenme fırsatlarına kârlı bir şekilde adapte olmalarına imkân tanıyan daha geniş süreçler ve ilişkiler ekolojisi hakkında sorulara neden olur. Bu sonucun nadiren önceden bilindiği otantik bağlamlarda özellikle önemlidir. Bir “öğrenme yolculuğu” metaforu, bir amaç oluşturma ile başlayan ve bir tür sonuç veya performansa doğru tekrar eden bir öğrenme sürecinin karmaşık dinamiklerini yansıtmak için benimsenmiştir. Öğrenme gücü bireyin veya ekibin amaç enerjisini yolculukta yönünü belirleme gücüne dönüştürmesini, bu amaca ulaşmak için birlikte çalışması gereken bilgi, bilgi ve verileri tanımlamasını ve seçmesini sağlar (bk. Şekil 25.5; Deakin Crick, 2012). Bir birey veya bir takım, üst seviyedeki öğrenme süreci üzerine derin düşünmeden bir şeyler öğrendiğinde, bu “tek döngü” öğrenmesidir. Çift döngü öğrenme, birey veya ekibin süreçten “refleks olarak geri adım atması” ve süreci iyileştirmek ve onu bir dahaki sefere daha etkili bir şekilde gerçekleştirme bakış açısıyla nasıl öğreneceğini öğrenmesidir. Amaçlarına ulaşmak için ihtiyaç duydukları bilgi ve veri akışını düzenlemede bilinçli olarak daha çevik ve duyarlı hale gelmektedirler.

Şekil 25.5. Tek döngülü öğrenme yolculuğu.

Bu çerçeve, öğrenme altyapısını ve öğrenme ve gelişmeyi desteklemek için kullanılan analitiği anlamak için faydalı bir model sunar. Bu öğrenmeyi desteklemek üzere ayarlanmış öğrenme analitiğine bir tipoloji sunar ve Şekil 25.6’da gösterildiği gibi eleştirel olarak, öğrenenlerin “yaptıkları işten” bir geri adım atarak üst seviyede derin düşünmelerini, izlemelerini, tahmin etmelerini, cevap vermeleri ve öğrenmelerini başka bir deyişle çift döngü öğrenmeye katılmalarını sağlar (Bateson, 1972; Bruno, 2015).

Şekil 25.6. Çift döngülü öğrenme yolculuğu.

Öğrenme Yolculuğunun Dört Süreci

Bir öğrenme yolculuğu, ayırt edilebilir alt süreçleri olan dinamik bir bütündür. Doğal bir yaşam döngüsüne sahiptir ve bireysel olduğu kadar işbirlikli, kişisel olduğu kadar kamusaldır. Öğrenme yolculukları her zaman farklı seviyelerde ve aşamalarda gerçekleşir. Öğrenme bireyin ya da ekibin önemli bilgileri tanımlaması ve onlara odaklanabilmesi için bir lens sunan bir amaç, bir niyet veya bir istek tarafından şekillendirilir. Amacın açıkça ifade edilmesi, öğrenmenin “üst dili” nin ilk aşamasıdır. Amaç olmadan, öğrenme yön ve disiplinden yoksundur ve gerçekten önemli olan bilgileri bir veri kaynağından seçmek zordur. İkinci süreç, bir amacı ifade etme ve verilere cevap verme yoluyla kişisel öğrenme gücü geliştirmektir. Üçüncüsü, belirli bir amaca ulaşmak için gerekli bilgilerin yapılandırılması ve yeniden yapılandırılmasıdır. Son süreç, asıl amaca erişen ürünün veya performansın üretilmesi ve değerlendirilmesidir.

Bir öğrenme yolculuğu, bireylerin ve ekiplerin bir değer amacına ulaşmak için zaman içinde enerji ve bilgi akışını düzenledikleri tasarlanmış bir süreçtir. Bir organizasyonda her seviyede hizalanabilen bütünleştirilebilen, amacı performansla ilişkilendiren ve bireyi kolektife bağlayan, somutlaştırılmış ve ilişkisel bir süreçtir. Bireylerin ve ekiplerin öğrenme gücü, paylaşılan amacın potansiyel enerjisini değişime dönüştürür ve değer yaratmak ve ortak bir sonuç elde etmek için bilgi belirleme, seçme, toplama, iyileştirme ve bilgi oluşturma sürecini kolaylaştırır.

Öğrenme Altyapısı Olarak Öğrenme Yolculukları

Öğrenmede somut ve sanal olanı ayırmak artık mantıklı ve hatta mümkün değildir. Gelecek hem yoğun kişisel hem de yoğun teknolojiktir. Buradaki zorluk, sosyal ve kişisel öğrenme yolculuklarını, onlara hizmet eden ve tasarlanmış “çift döngü” öğrenmesini destekleyen teknolojiler ve öğrenme analitikleriyle hizalamaktadır.

Bir öğrenme yolculuğunun genel bir mimarisi vardır: bir dizilim halinde gerçekleşen aşamaları, bir başlangıç ​​olayı, bir bitiş olayı ve aradaki birçok geçiş olayı vardır. Belirli bir alanı kapsar; dışa olduğu gibi içe doğru da bakar; kullanıcının ihtiyaç veya amacı ile çerçevelenir. Yinelemeli ve birikimlidir. Bir paydaş veya müşteri görevine odaklanır ve ideal olarak kurumsal hedef çıktılarıyla uyumludur. Her aşamada, amaç ve performans arasında bir üst hareketle şekillendirilen birçok “sonraki en iyi eylem” ve etkileşimler vardır. Paydaşlar, yolculuklarında gezinmek için kişisel öğrenme gücü ve bilgi yapılandırma araçlarını kullanmaktadır. Aşamalar geçiş kuralları ve etkileşim kurallarına sahiptir ve paydaşlar aynı anda birçok yolculukta olabilir. Bir yolculuk işbirlikli veya bireysel, basit veya karmaşık, yüksek değer veya düşük değerli olabilir. Yolculuklar, hangi kanalları seçerlerse seçsinler paydaşları takip eder ve bireysel davranışlara uyarlanabilir. Etki alanına özgü bilgi ve bilgi kümeleriyle farklı bölgeleri kapsarlar ve bilmeyi, yapmayı ve var olmayı bütünleştirirler.

Öğrenme analitiği için bu fikirlerin en az üç farklı uygulaması vardır:

1. Bir kuruluşun ilişkisel, sosyal ve teknik öğrenme altyapısını, bireylerin ve ekiplerin daha çevik, duyarlı ve değişime ve yeniliğe verimli bir şekilde cevap verebilecek hale gelecekleri şekilde şekillendirmek

2. Paydaş topluluklarıyla daha doğru iletişim kurmak için paydaş davranışlarıyla ilgili olarak öğrenci veya müşterilerin amaçlarını, öğrenme gücünü, bilgilerini ve performansını nasıl uyguladıklarını araştırıp açıklayan modeller tasarlamak

3. Belirli alanlarda öz yönetimli öğrenme öğrenme ve davranış değişikliğini belli bir aralıkta destekleyen dijital altyapının geliştirilmesi -başka bir deyişle, kitlesel eğitim, örneğin, iklim değişikliği veya finansal yeterlilik gibi tanımlanmış ve kapsayıcı alanlar arasında

Canlı Laboratuvarlar için Öğrenme Altyapısı: Öğrenme Yolculukları için Öğrenme Analitikleri

Belli bir aralıkta kaynak sağlamak için, öğrenme yolculukları organizasyonun içinde ve ötesinde çok çeşitli biçimsel ve gayriresmî kaynaklardan bilgiye ve deneyime erişen bir ağ altyapısını gerektirir. Birey veya ekip, 1) bilgi ve veri ve 2) “nasıl devam edilir” amaçlarına ulaşmak için uzmanlık açısından neye ihtiyaç duyduklarını belirleme, seçme ve küratörlük yapma gibi şeylerle ile ilintilidir. Bu ağ altyapısı, bulut teknolojisi, mobil teknoloji, sosyal öğrenme ve küratörlük, hızlı geri bildirim için analitik öğrenme, “büyük veri” ve rozetleri baz alan ve bu ilişkileri destekleyen bilişsel destek platformları ile daha geniş bir ekosistemin bir parçası olan bazı anahtar analitik kavramlardır.

Burada gerçek zamanlı çoklu kanal müşteri ilişkileri yönetiminin en iyi uygulamalarıyla, çoğu müşteri ilişkileri yolculuğunun bir öğrenme yolculuğu olduğu kabul edildiğinde, büyük sinerjiler bulunmaktadır. Ayrıca, onlar bireyleri bir amacı başarmak için bilgi ile bağlantı kurmaya sevk ederler (Crick ve MacDonald, 2013).

Bu öğrenme altyapısını sağlamak ve ona hizmet etmek, muhtemelen bir geliştirme topluluğundaki bir “yaşayan laboratuvar” veya “ağ merkezi” nin amacı olan bir uzmanlık işidir. Ağ (sosyal ve örgütsel ilişkiler) ve ekosistem (bu ilişkileri ilerletmek için teknik kaynaklar) araştırma, politika, uygulama ve ticari girişim arasında geçirgen sınırlara sahip, böylece faal, disiplinler arası ve dikkatli bir şekilde yapılandırılmış geliştirme prototiplerini destekleyen bir altyapı sağlar. Böyle bir “hub” bazen amacı, kullanıcı odaklı gelişme araştırmalarını teknoloji, mesleki öğrenme ve daha geniş araştırma topluluğu ile entegre etmek olan “yaşayan laboratuvar” olarak tanımlanmaktadır. Öğrenme hizmetlerini ölçeklendirmek ve ulaştırmak için gereken işletmelerle ortaklaşa olarak çekirdek hub işlevlerini ve uzmanlığını sağlar ve araştırır.

Böyle bir öğrenme altyapısını desteklemek, aşağıdakiler de dâhil olmak üzere, farklı uzmanlık türlerine ve kaynak geliştirmeye sürekli ilgi gösterilmesini gerektirir:

• Hikâye, derin düşünme, kişisel öğrenme gücü ve amaç dâhil olmak üzere öğrenme yolculuklarını kolaylaştırmak ve yönlendirmek için gerekli kişisel ve sosyal ilişkiler

• Hızlı prototip oluşturma, iyileştirme amaçlı bir öğrenme işlemi olarak öğrenmeyi destekleyen örgütsel düzenlemeler -koçluk ve çevik öğrenme kültürleri gibi

• İlgili hizmet alanı içerisindeki alanın (sanal ve somutlaştırılmış) mimarisi

• Kişisel ve kurumsal verilerin hızlı geri bildirimi yoluyla değişimi teşvik etmek, amacı tanımlamak, bilgiyi yapılandırmak ve değer yönetimi için öğrenme yolculukları süreçlerini destekleyen teknolojiler, araçlar ve analitik,

• Tüm seviyelerdeki kullanıcılar, uygulayıcılar ve araştırmacılar arasında proje boyunca katılımcı öğrenme ilişkilerini kolaylaştıran ve geliştiren sanal öğrenme ekosistemi

Şekil 25.7, böyle bir öğrenme yolculuğu altyapısı için üst düzey bir tasarım sunmaktadır.⁷

Şekil 25.7. Öğrenme mimarisi için üst düzey tasarım. © Decisioning Blueprints Ltd

Düşüncede Bir Geçiş

Bir öğrenme yolculuğu fikri basit ve sezgiseldir. Metafor, dinamik bir süreç olarak öğrenmeyi anlamayı kolaylaştırır; bununla birlikte bilgiyi, öğrenmeyi, kimliği ve değeri nasıl anladığımız konusunda temel bir geçişi temsil etmektedir. Bilgi artık nispeten sabit kanunlar ve türlerle koruduğumuz ve sunduğumuz bir “hisse” değil; şimdi sezgiye ve deneyime dayanarak yeni bilgiler kattığımız ve ürettiğimiz bir “akış” tır. Türleri akıcıdır ve kurumsal garantiler daha az değerlidir (Seeley Brown, 2015). Öğrenme gücü, uzmanlardan “sabit” bilgiyi alma ve hatırlama biçiminden ziyade, zaman içinde bu enerji ve bilgi akışını bir değer amacı doğrultusunda düzenleme şeklidir. Y kuşağının⁸ kimliği sahiplik ve kontrolde değil oluşturma, paylaşma ve “yeniden düzenleme”de; aracılık, etki ve katılımda bulunur. Amaç ve performans arasındaki harekette değer üretilir. Liderlik ilerlememizi birlikte öğrenmekle ilgilidir.

Gelecek Nedir?

Çok sayıda aday araç ve platform, bireyler için öğrenmeyi iyileştirmek ve desteklemek ve öğrenme bağlamlarını geliştirmek için öğrenme analitiklerini kullanır. Yansıtıcı yazmayı⁹ ele alan araçlar (Simsek vd., 2015), anlam verme, koçluk, bilgi küratörlüğü ve paylaşım (www.declara.com), kolektif zekânın kullanılması (Buckingham Shum, 2008; Buckingham Shum ve De Liddo, 2010; Buckingham Shum ve Ferguson, 2010) ve liderlik karar verme süreci(Barr 2014) bunlardan bazılarıdır.

21. yüzyıl öğrenme profesyonelleri için en büyük zorluk, bu araçların ve platformların bir öğrenme organizasyonunu bir kentin altyapısını veya bir coğrafi bölgeyi veya finansal eğitim veya iklim değişikliği gibi geniş çaplı kamuya açık alanları yenilemek için sanal bir ortak çalışma veya bir yaşam laboratuvarı içinde nasıl yer aldığını anlamaktır. Burada tartışılan fikirlerin ve öğrenme analitiği uygulamalarının çoğu, zaten farklı bağlamlarda geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Bundan sonra gereken, bu fikir ve uygulamaları, bütünün nasıl bir araya gelip aktığına odaklanarak otantik ve temelli bir bağlamda birleştiren bir yoludur. Bu izlenen yöntem olarak -rekabeti değil- iş birliğini kullanan tüm paydaşlar için bir iş modeli gerektirir. Tüm paydaşların ağları uğruna “ambarları” terk etmelerini ve kaçınılmaz olarak başarısızlığa izin vermek anlamına gelen “birlikte ilerlemenin bir yolunu öğrenmeye” istekli olmalarını gerektirir. Kısacası, bu fikirler, dört bağlamsal bakış açısıyla tutarlı olan temel çalışanların ortaklığıyla desteklenen canlı laboratuvar veya ağ merkezlerine kaynak oluşturulması için bir başlangıç ​​noktası oluşturur: araştırma, sanayi, “öğrenme uzmanlarının iş dünyası” ve tüm paydaşların kişisel öğrenmesi.

SONUÇ

Bu bölüm, sadece sonuçlardan ziyade öğrenme ve gelişme süreçlerini geliştirmek için teknoloji ve bilgisayar kullanımının bazı zorluklarına ve fırsatlarına odaklanmıştır. Öğrenme analitikleri ve teknolojik olanaklar veri bakımından zengin ve hızla değişen bir dünyadaki kuruluşlarda sürdürülebilirlik konusunda ezber bozucular oldular. Öğrenme analitikleri kurum içinde birden fazla düzeyde biçimlendirici geri bildirim sağlar: aynı veri kümeleri bireyleri, grupları ve kurumların tamamını kapsayacak şekilde birleştirilebilir.

Öğrenme analitikleri paylaşılan örgütsel amaçlarla hizalandığında ve katılımcı bir örgütsel kültüre dâhil edildiğinde, dış düzenlemeyi içsel eylemlilik ve çeviklikle bütünleştirebilecek yeni değişim modelleri ortaya çıkar. Bu bölüm, bireyler için öğrenme gücü üretmeye odaklanan bir öğrenme analitiği anlayışı ile yola çıkmıştır. Bu konudaki araştırma ve geliştirme programı ilerledikçe, öğrenme gücünün ve bununla ilişkili analitiklerin daha karmaşık ve dinamik bir öğrenme yolculuğunun sadece bir parçası olduğu açıkça ortaya çıkmıştır. Öğrenme yolculuğu, geliştirmemiz gereken öğrenme altyapısının bir parçası olarak, öğrenme organizasyonları için ve yaşayan laboratuvarlar gibi daha geniş sosyal bağlamlarda, düşünme analitiğini düşünme ve tasarlama biçimini çerçevelemek için yararlı bir metafordur. Teknik, politik, ticari ve felsefi zorluklar çok büyüktür ve bunlar yalnızca karmaşıklığı ve katılımı hesaba katan düşünce ve tasarımlar tarafından karşılanabilirler.

KAYNAKÇA

Aberdeen, H. (2014). Learning power and teacher development. Graduate School of Education Bristol, UK.

Barr, S. (2014). An integrated approach to decision support with complex problems of management. University of Bristol, UK.

Bateson, G. (1972). Steps to an ecology of mind. San Francisco, CA: Chandler.

Bauman, Z. (2001). The individualized society. Cambridge, UK: Polity Press.

Blockley, D. (2010). The importance of being process. Civil Engineering and Environmental Systems, 27(3), 189–199.

Blockley, D., & Godfrey, P. (2000). Doing it differently: Systems for rethinking construction. Londra: Telford.

Broadfoot, P., Pollard, A., Osborn, M., McNess, E., & Triggs, P. (1998). Categories, standards and instrumentalism: Theorising the changing discourse of assessment policy in English primary education. https://eric.ed.gov/?id=ED421491

Brueggemann, W. (1982). The creative word: Canon as a model for biblical education. Philadelphia, PA: Fortress Press.

Bruno, M. (2015). A foresight review of resilience engineering: Designing for the expected and unexpected. London: The Lloyds Register Foundation.

Bryk, A., Gomez, L., Grunrow, A., & LeMahieu, P. (2015). Learning to improve: How America’s schools can get better at getting better. Harvard, MA: Harvard Educational Press.

Bryk, A., Gomez, L. M., & Grunow, A. (2011). Getting ideas into action: Building networked improvement communities in education. In M. T. Hallinan (Ed.), Frontiers in sociology of education (pp. 127–162). Springer Netherlands.

Bryk, A., Sebring, P., Allensworth, E., Luppescu, S., & Easton, J. (2010). Organizing schools for improvement: Lessons from Chicago. Chicago, IL: University of Chicago Press.

Buckingham Shum, S. (2008). Cohere: Towards web 2.0 argumentation. Paper presented at the 2nd International Conference on Computational Models of Argument, 28–30 May 2008, Toulouse, France.

Buckingham Shum, S. (2012). Learning analytics. Moscow: UNESCO Institute for Information Technologies.

Buckingham Shum, S., & Deakin Crick, R. (2012). Learning dispositions and transferable competencies: Pedagogy, modelling and learning analytics. Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK’12), 29 April–2 May 2012, Vancouver, BC, Canada (pp. 92–101). New York: ACM.

Buckingham Shum, S., & De Liddo, A. (2010). Collective intelligence for OER sustainability. Paper presented at the 7th Annual Open Education Conference, 2–4 November 2010, Barcelona, Spain.

Buckingham Shum, S., & Ferguson, R. (2010). Towards a social learning space for open educational resources. Paper presented at the 7th Annual Open Education Conference, 2–4 November 2010, Barcelona, Spain.

Castells, M. (2000). The rise of the network society, vol. 1 of The information age: Economy, society and culture. Oxford, UK: Blackwell.

Checkland, P. (1999). Systems thinking, systems practice. John Wiley.

Checkland, P. ve Scholes, J. (1999). Soft systems methodology in action. Chichester, UK: Wiley.

Claxton, G. (1999). Wise up: The challenge of lifelong learning. London: Bloomsbury.

Crick, T. ve MacDonald, E. (2013). One customer at a time. Cranfield University.

Cui, W., & Blockley, D. I. (1990). Interval probability theory for evidential support. International Journal of Intelligent Systems, 5(2), 183–192.

Deakin Crick, R. (2007a). Enquiry based curricula and active citizenship: A democratic, archaeological pedagogy. CitizEd International Conference Active Citizenship, Sydney.

Deakin Crick, R. (2007b). Learning how to learn: The dynamic assessment of learning power. Curriculum Journal, 18(2), 135–153.

Deakin Crick, R. (2014). Learning to learn: A complex systems perspective. In R. Deakin Crick, C. Stringer, & K. Ren (Eds.), Learning to learn: International perspectives from theory and practice. London: Routledge.

Deakin Crick, R., Broadfoot, P. ve Claxton, G. (2004). Developing an effective lifelong learning inventory: The ELLI project. Assessment in Education, 11(3), 248–272.

Deakin Crick, R., & Goldspink, C. (2014). Learner dispositions, self-theories and student engagement. British Journal of Educational Studies, 62(1), 19–35.

Deakin Crick, R., & Grushka, K. (2010). Signs, symbols and metaphor: Linking self with text in inquiry based learning. Curriculum Journal, 21(1), 447–464.

Deakin Crick, R., Haigney, D., Huang, S., Coburn, T., & Goldspink, C. (2013). Learning power in the workplace: The effective lifelong learning inventory and its reliability and validity and implications for learning and development. International Journal of Human Resource Management, 24, 2255–2272.

Deakin Crick, R., Huang, S., Ahmed Shafi, A., & Goldspink, C. (2015). Developing resilient agency in learning: The internal structure of learning power. British Journal of Educational Studies, 63(2), 121–160.

Deakin Crick, R., & Jelfs, H. (2011). Spirituality, learning and personalisation: Exploring the relationship between spiritual development and learning to learn in a faith-based secondary school. International Journal of Children’s Spirituality, 16(3), 197–217.

Deakin Crick, R., Jelfs, H., Huang, S., & Wang, Q. (2011). Learning futures final report. London: Paul Hamlyn Foundation.

Deakin Crick, R., Jelfs, H., Symonds, J., Ren, K., Grushka, K., Huang, S., Wang, Q., & Varnavskaja, N. (2010). Learning futures evaluation report. University of Bristol, UK.

Deakin Crick, R., & McCombs, B. (2006). The assessment of learner centred principles: An English case study. Eudcational Research and Evaluation, 12(5), 423–444.

Deakin Crick, R., McCombs, B., Broadfoot, P., Tew, M., & Hadden, A. (2004). The ecology of learning: The ELLI two project report. Bristol, UK: Lifelong Learning Foundation.

Deakin Crick, R., McCombs, B., & Haddon, A. (2007). The ecology of learning: Factors contributing to learner centred classroom cultures. Research Papers in Education, 22(3), 267–307.

Deakin Crick, R., & Yu, G. (2008). Assessing learning dispositions: Is the effective lifelong learning inventory valid and reliable as a measurement tool? Educational Research, 50(4), 387–402.

Deci, E., & Ryan, R. (1985). Intrinsic motivation and self-determination in human behaviour. New York: Plenum.

Dweck, C. S. (2000). Self-theories: Their role in motivation, personality, and development. New York: Psychology Press.

Godfrey, P., Deakin Crick, R., & Huang, S. (2014). Systems thinking, systems design and learning power in engineering education. International Journal of Engineering Education, 30(1), 112–127.

Goldspink, C., & Foster, M. (2013). A conceptual model and set of instruments for measuring student engagement in learning. Cambridge Journal of Education, 43(3), 291–311.

Goodson, I., & Deakin Crick, R. (2009). Curriculum as narration: Tales from the children of the colonised. Curriculum Journal, 20(3), 225–236.

Grushka, K. (2009). Identity and meaning: A visual performative pedagogy for socio-cultural learning. Curriculum Journal, 20(3), 237–251.

Habermas, J. (1973). Knowledge and human interests. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Habermas, J. (1989). The theory of communicative action: The critique of functionalist reason, vol. 2. Cambridge, UK: Polity Press.

Harlen, W. (2004). A systematic review of the evidence of reliability and validity of assessment by teachers used for summative purposes. Research Evidence in Education Library, EPPI-Centre, Social Science Research Unit, Institute of Education, London.

Harlen, W., & Deakin Crick, R. (2002). A systematic review of the impact of summative assessment and testing on pupils’ motivation for learning. Evidence for Policy and Practice Co-ordinating Centre, Department for Education and Skills, London.

Harlen, W., & Deakin Crick, R. (2003). Testing and motivation for learning. Assessment in Education, 10(2), 169–207.

Huang, S. (2014). Imposed or emergent? A critical exploration of authentic pedagogy from a complexity perspective. University of Bristol, UK.

Jacobi, J. (1980). The psychology of C. G. Jung. London: Routledge & Kegan Paul.

John-Steiner, V. (2000). Creative collaboration. Oxford, UK: Oxford University Press.

John-Steiner, V., Panofsky, C., & Smith, L. (1994). Socio-cultural approaches to language and literacy: An interactionist perspective. New York: Cambridge University Press.

Kelly, G. A. (1963). A theory of personality. New York: Norton.

Laloux, F. (2015). Reinventing organisations: A guide to creating organizations inspired by the next stage of human consciousness. Nelson Parker.

Long, P., & Siemens, G. (2011). Penetrating the fog: Learning analytics and education. Educause Review, September/October, 31–40. https://net.educause.edu/ir/library/pdf/ERM1151.pdf

Morin, E. (2008). On complexity. New York: Hampton Press.

Outhwaite, W. (1994). Habermas: A critical introduction. Cambridge, UK: Polity Press.

Ren, K. (2010). “Could do better, so why not?” Empowering underachieving adolescents. University of Bristol, UK.

Ren, K., & Deakin Crick, R. (2013). Empowering underachieving adolescents: An emancipatory learning perspective on underachievement. Pedagogies: An International Journal, 8(3), 235–254.

Rutter, M. (2012). Resilience as a dynamic concept. Development and Psychopathology, 24, 335–344.

Seely Brown, J. (2015). Re-imagining libraries and learning for the 21 century. Aspen Institute Roundtable on Library Innovation, 10 August 2015, Aspen, Colorado. http://www.johnseelybrown.com/reimaginelibraries.pdf

Seely Brown, J., & Thomas, D. (2009). Learning for a world of constant change. Paper presented at the 7th Gillon Colloquium, University of Southern California.

Seely Brown, J., & Thomas, D. (2010). Learning in/for a world of constant flux: Homo sapiens, homo faber & homo ludens revisited. In L. Weber & J. J. Duderstadt (Eds.), University Research for Innovation: Glion VII Colloquium (pp. 321–336). Paris: Economica.

Selvin, A., & Buckingham Shum, S. (2014). Constructing knowledge art: An experiential perspective on crafting participatory representations. San Rafael CA: Morgan & Claypool.

Sillitto, H. (2015). Architecting systems: Concepts, principles and practice. London: College Publications Systems Series.

Simsek, D., Sandor, A., Buckingham Shum, S., Ferguson, R., De Liddo, A., & Whitelock, D. (2015). Correlations between automated rhetorical analysis and tutors’ grades on student essays. Proceedings of the 5th International Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK’15), 16–20 March 2015, Poughkeepsie, NY, USA (pp. 355–359). New York: ACM. doi:10.1145/2723576.2723603

Snowden, D., & Boone, M. E. (2007, November). A leader’s framework for decision making. Harvard Business Review. https://hbr.org/2007/11/a-leaders-framework-for-decision-making

Thomas, D., & Seely Brown, J. (2011). A new culture of learning: Cultivating the imagination for a world of constant change. CreateSpace Independent Publishing Platform.

Wang, Q. (2013). Coaching psychology for learning: A case study of enquiry based learning and learning power development in secondary education in the UK. University of Bristol, UK.

Wertsch, J. (1985). Vygotsky and the social formation of mind. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Willis, J. (2014). Learning to learn with indigenous Australians. In R. Deakin Crick, C. Stringher, & K. Ren (Eds.), Learning to learn: International perspectives from theory and practice (pp. 306–327). London: Routledge.

Yeager, D., Bryk, A., Muhich, J., Hausman, H., & Morales, L. (2013, December). Practical measurement. San Francisco, CA: Carnegie Foundation for the Advancement of Teaching. https://www.carnegiefoundation.org/ resources/publications/practical-measurement/

EK I

Aşağıdaki tablo, bu gruptaki ilk ve ikinci değerlendirmedeki puan dağılımlarını sayısal olarak karşılaştırmaktadır:

1= 01 Ocak 2016 ve 07 Ocak 2016 arasında yapılan değerlendirme

2 = 08 Ocak 2016 ve 25 Aralık 2016 arasında yapılan değerlendirme

N = Alınan Yanıt

Min. = Bildirilen en düşük puan

Maks. = Bildirilen en yüksek puan

S.S. = puan dağılımının standart sapması