Uluslararası Eğitsel Veri Madenciliği Derneği Başkanından

Veri bilimi hayatımızın pek çok alanını etkilemektedir. Endüstri, sağlık hizmetleri ve diğer bilimleri hızla dönüştürmektedir. Eğitim de bu dönüşümün dışında tutulamaz. Aksine, var olan veride yaşanan patlama, eğitim araştırmalarında devrim yaratmıştır ve yaratmaya da devam etmektedir. Gelişmekte olan bir eğitsel veri bilimi alanı, veri güdümlü bakış açılarıyla öğrenme süreçlerini daha iyi anlamak ve geliştirmek amacıyla birçok alandaki araştırmacıları ve uygulayıcıları bir araya getirmektedir. Öğrenme analitiği alanda gelişmekte olan yeni bir bilim dalıdır. Eğitimcilere ve öğrenenlere öğrenme süreçlerini ve öğretme pratiğini geliştirebilecek içgörüler sağlamak için veri madenciliği, makine öğrenmesi, doğal dil işleme, görselleştirme ve insan-bilgisayar etkileşimi yaklaşımlarının nasıl kullanılacağını araştırmaktadır.

Öğrenme analitiğinde yakın geçmişte en önemli soru öğrencinin bir dersi ya da bir çalışma programını başarıyla tamamlayıp tamamlayamayacağını doğru bir şekilde tahmin edebilmektir. Öğrenme analitiğinin kapsamı eğitim süreçlerini destekleyen öğrenme yönetim sistemleri, KAÇD’ler ve diğer dijital platformlardan, öğrenenlerin ve öğretmenlerin davranışlarını izleme imkânlarının artması ile genişlemektedir. Tabii ki, daha büyük miktarlarda ve çeşitte eğitsel verilerin toplanabilmesi gerekli bileşenlerden yalnızca bir tanesidir. Eğitsel verileri analiz etmek ve onlardan faydalanmak için yeni bilgi işlemsel teknikleri benimsemek, uyarlamak ve geliştirmek gereklidir.

Verilerle ilgili sorulan soruların çeşitliliği gittikçe zenginleşmektedir. İyi tanımlanmış veri madenciliği teknikleri ve sınıflandırma, kümeleme ve örüntü madenciliği dâhil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere diğer bilgi işlemsel yaklaşımlarla birçok soru cevaplanabilir. Daha uzmanlaşmış eğitsel veri madenciliği ve öğrenme analitiği yaklaşımları, örneğin; Bayesci bilgi izleme, öğrenci katılımını modelleme, öğrenme söyleminin doğal dil analizi, öğrenci kompozisyon analitiği², öğrenci etkileşimlerinin sosyal ağ analizi ve etkileşimli gösterge panoları, performans izleme ve farklı öğrenme süreçleri hakkında daha derin ve daha ayrıntılı fikir edinmek için kullanılmaktadır.

Yayınlanmadan önce, Öğrenme Analitiği El Kitabı’nın ilk okurları arasında olma ayrıcalığına sahip oldum. Bana göre bu el kitabı, öğrenme analitiğine giriş yapmak ve kavramsal anlayışını geliştirmek isteyen herkes için iyi bir ilk adım olacaktır. Bölümler anlaşılabilir bir biçimde yazılmıştır ve bu alandaki temel konuların çoğunu kapsamaktadır. El kitabı aynı zamanda genç ve deneyimli öğrenme analitiği araştırmacılarına, gönüllü elçilere ve öğrenme analitiği meraklılarına da fayda sağlayacaktır.

El kitabı, öğrenme analitiği kavramlarını, farklı türdeki eğitsel verilerini analiz etmek için en gelişmiş teknikleri ve alandaki seçilmiş uygulamaları ve başarı hikâyelerini sunmanın ötesine geçmektedir. Editörler, uzman olmayan kişilerce iyi anlaşılmayan önemli soruları tartışmak için önde gelen araştırmacılarına ve öğrenme analitiği ve eğitsel veri madenciliği uygulayıcılarına çağrıda bulunmuştur. Bu nedenle, bazı bölümler okuyucuları, veri güdümlü yolu izlemekten ziyade ve bunun üzerine inşa edilmemiş olsa da öğrenme analitiğinin çoklu disiplinli araştırmaları, eğitim bilimleri teorisi, eğitim psikolojisi ve eğitim teorilerinin değeri hakkında düşünmeye davet etmektedir. Diğer bölümler, açıklayıcı ve kestirimci modelleme veya kestirimci ve kuralcı analitik arasındaki farkı anlamanın önemini vurgulamaktadır. Bu özellikle bir kurumda öğrenme analitiğini konuşlandırma ya da politika oluşturma süreçleriyle ilişkilendirme veya kişiselleştirilmiş öğrenme fikirleri geliştirmekten sorumlu olan ya da en azından bunu düşünenler için faydalıdır.

Öğrenme analitiğinin geleceği parlaktır. Eğitim kurumları, öğrenme analitiğinin farklı öğrenme süreçleri anlayışımızı pekiştirmek ve bunları çeşitli eğitim ortamlarında geliştirmek için sağladığı umut vaat eden fırsatları çoktan görmüştür. Bunlar, telafi eğitiminde analitik güdümlü müdahaleleri, öğrencilere danışmanlık yapmayı, daha iyi öğretim programının modellemesi ve lisans planlaması ve öğrencinin uzun vadeli başarı faktörlerini anlamayı içermektedir. Öğrenme analitiği potansiyelinin yalnızca kurumlar tarafından değil, aynı zamanda akıllı öğreticiler, eğitsel oyunlar, öğrenme yönetim sistemleri veya KAÇD/MOOC platformları gibi eğitim yazılımları geliştiren şirketler tarafından da kabul gördüğüne tanıklık etmekteyiz. Bu araçların giderek daha fazlasının, öğrenme analitiğinin en azından bazı unsurlarını içerdiğini görebiliriz.

Yine de okuyucuları geniş bir etik konu yelpazesi ve öğrenme analitiğinin hesap verebilirliği hakkında düşünmeye davet ediyorum. Değerli eğitsel verileri toplayabiliyoruz ve zaten öğrenme ve eğitim süreçlerinin etkililiği hakkında bilgi edinmek için de güçlü araçlara sahibiz. Verilere sorulan soru kümesini genişletiyoruz. Eğitim araştırmacısı ve veri bilimcileri genellikle bilgi işlemsel yaklaşımların ve kullanıma hazır araçların kötü niyetli olmadığına ve eğer araçlar doğru kullanılırsa öğrenme analitiğini işe koşmanın başarı getireceğine dair yanlış bir inanca sahiptir. Öğrenme analitiğinin ilk uygulayıcılarını yalnızca teknikler ve imkân tanıdıkları verilerden elde ettikleri bulgular hakkında değil; aynı zamanda sınırları konusunda da eğitmek kritik derecede önemlidir. Klasik örnekler korelasyon, kestirimci korelasyon ve nedensellik arasındaki fark ile sonuçların istatistiksel öneminin yorumlanması olarak kalacaktır. El kitabı bu bağlamda da değerli bir eğitim desteği sunmaktadır. Ayrıca, seçilen bölümlerin yazarları düşüncelerini paylaşır ve henüz alanda ayrıntılı olarak çalışılmamış birkaç konunun tartışılmasını teşvik eder. El kitabına yeni başlayanların, öğrenme analitiğinin eğitimcileri ve öğrenenleri ne ölçüde destekleyebileceğini ve desteklemesi gerektiğini anlamalarında yardımcı olacağını umuyorum. Son olarak, öğrenme analitiğinin hangi yollarla öğrencilere, öğretmenlere ve içinde bulundukları ekosistemlere zarar verebileceğini ve bunun nasıl önlenebileceğini araştırmak önemlidir.

Öğrenme analitiği ve eğitsel veri biliminin, öğrenme analitiğinin etik, farkında olan, hesap verebilir ve şeffaf olmasının ne anlama geldiğinin ve bunun nasıl başarılacağının daha derin ve daha bütünsel bir anlayış kazanacağına dair bir öngörüyle sonuçlandırmak isterim. Bu öğrenme analitiğinin potansiyelinin tamamını ortaya çıkarmak ve alanın daha sağlıklı gelişmesini sağlamak için etkili olacaktır.

Mart 2017

Profesör Mykola Pechenizkiy,

UEVMD Başkanı

Veri Madenciliği, Eindhoven Teknoloji Üniversitesi,

Hollanda