{"id":307,"date":"2026-01-11T19:43:11","date_gmt":"2026-01-11T19:43:11","guid":{"rendered":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/modern\/chapter\/__unknown__\/"},"modified":"2026-01-12T15:47:44","modified_gmt":"2026-01-12T15:47:44","slug":"analitik-vi-gorsellestirme","status":"publish","type":"chapter","link":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/modern\/chapter\/analitik-vi-gorsellestirme\/","title":{"raw":"ANAL\u0130T\u0130K VE G\u00d6RSELLE\u015eT\u0130RME","rendered":"ANAL\u0130T\u0130K VE G\u00d6RSELLE\u015eT\u0130RME"},"content":{"raw":"
\r\n

G\u00fcn\u00fcm\u00fczde analitik ve veri g\u00f6rselle\u015ftirme ana ak\u0131m haline gelmi\u015ftir. Bulut hizmetlerinin olgunla\u015fmas\u0131 ve yeni web teknolojilerinin benimsenmesi her iki alan\u0131 da h\u0131zland\u0131rd\u0131. En \u00f6nemli yenilikler aras\u0131nda yeni veri ak\u0131\u015f sistemlerinin geli\u015ftirilmesi de yer ald\u0131. Bu teknolojiler, yaln\u0131zca geleneksel web ve sosyal medya teknolojileriyle de\u011fil ayn\u0131 zamanda giyilebilir t\u00fcketici \u00fcr\u00fcnleri, ak\u0131ll\u0131 \u015fehir uygulamalar\u0131 ve ilgili end\u00fcstriyel cihazlar gibi siber-fiziksel sistemlerde kullan\u0131lan makineler ve alg\u0131lay\u0131c\u0131lar taraf\u0131ndan \u00fcretilen katlanarak artan veri \u00f6l\u00e7eklerini de i\u015fleyebilirler.<\/p>\r\n

Bu b\u00f6l\u00fcmde, teknik bilgisi olmayan okuyuculara y\u00f6nelik olarak veri ak\u0131\u015f\u0131, \u00f6\u011frenme analiti\u011fi ve veri g\u00f6rselle\u015ftirme konular\u0131nda teknolojinin g\u00fcncel durumu \u00f6zetlenmektedir. B\u00f6l\u00fcm, ilgili kaynak ihtiyac\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131lamay\u0131, bir vizyon sunmay\u0131 ve uygulama yakla\u015f\u0131mlar\u0131na dair \u00fcst d\u00fczey rehberlik sa\u011flamay\u0131 ama\u00e7lamaktad\u0131r. Ama\u00e7, \u00f6\u011fretmenlere, e\u011fitmenlere, mali sorumlulara ve programla ilgili karar al\u0131c\u0131lara pratik bilgiler sunarak \u00f6\u011frenme analiti\u011fi ve g\u00f6rselle\u015ftirmenin \u00f6\u011frenme \u00f6rg\u00fctlerinin kapasitesini ve bu t\u00fcr uygulama sistemlerine y\u00f6nelik genel yakla\u015f\u0131m\u0131 nas\u0131l geli\u015ftirebilece\u011fini g\u00f6stermektir.<\/p>\r\n\r\n

Ne hakk\u0131nda konu\u015fuyoruz?<\/h2>\r\n

D\u00fcnyada \u00e7ok fazla veri bulunmaktad\u0131r. Her birimiz, her fare t\u0131klamas\u0131 veya dijital etkile\u015fimle bir \"veri \u00e7\u0131k\u0131\u015f\u0131\" bulutu \u00fcremekteyiz. \u00d6\u011frenenler de veri kitlelerini olu\u015fturmaktad\u0131r. Bu veri kitlelerine eri\u015fim sa\u011flanabilir, analiz edilebilir ve anlaml\u0131 bir \u015fekilde g\u00f6rselle\u015ftirilebilir e\u011fitim ve \u00f6\u011fretimi etkileyebilecek bilgileri elde edebiliriz. \u0130ki yak\u0131ndan ili\u015fkili alan-e\u011fitsel veri madencili\u011fi ve \u00f6\u011frenme analiti\u011fi-bu hedeflere ula\u015fmak i\u00e7in ara\u00e7lar sa\u011fmaktad\u0131r.<\/p>\r\n

Her iki alan da, \u00f6rne\u011fin, k\u00f6kenlerine, birincil uygulama alanlar\u0131na ve tercih edilen YZ algoritmalar\u0131na ba\u011fl\u0131 olarak biraz farkl\u0131l\u0131k g\u00f6stermektedir. \u00d6\u011frenme analiti\u011fi, semantik webdeki \u00e7abalardan do\u011fmu\u015ftur ve uygulay\u0131c\u0131lar\u0131 \u00f6\u011fretmenler ve \u00f6\u011frenenler i\u00e7in, b\u00fcy\u00fck resim analizlerini ve karar deste\u011fini vurgulama e\u011filimindedir. E\u011fitsel veri madencili\u011fi, uyarlanabilir \u00f6\u011fretim teknolojileri gelene\u011finden geli\u015ftirilmi\u015ftir ve otomatik uyarlama ve indirgemeci modelleme \u00fczerine odaklanma e\u011filimindedir. Bu b\u00f6l\u00fcmde ama\u00e7lar\u0131m\u0131z do\u011frultusunda, iki disiplini birbirinden ay\u0131ran ince ayr\u0131nt\u0131larla daha az ilgilenilmemektedir. Bunun yerine, ortak ama\u00e7lar\u0131na odaklan\u0131lacakt\u0131r. \u00d6zellikle b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli \u00f6\u011frenme verileri i\u00e7in 'b\u00fcy\u00fck \u00f6\u011frenme verileri'<\/em> olarak adland\u0131r\u0131lan e\u011fitim ve \u00f6\u011fretime yo\u011fun veri i\u00e7eren yakla\u015f\u0131mlar\u0131 anlama ve uygulama verilerine<\/p>\r\n

\u201cB\u00fcy\u00fck veri\u201d ifadesinin ima etti\u011fi gibi, e\u011fitim ve \u00f6\u011fretim analiti\u011fi s\u0131kl\u0131kla (ancak tamamen de\u011fil) makine \u00f6\u011frenimi tekniklerini kullan\u0131lmaktad\u0131r. Makine \u00f6\u011frenmesi, verilerdeki desenleri otomatik olarak ortaya \u00e7\u0131karmak, \u00f6rne\u011fin s\u0131n\u0131fland\u0131rmalar atamak, farkl\u0131 de\u011fi\u015fkenlerin a\u015fa\u011f\u0131 ak\u0131\u015f sonu\u00e7lar\u0131 \u00fczerindeki etkisini tahmin etmek veya ge\u00e7mi\u015f verilere dayal\u0131 tahminler yapmak i\u00e7in algoritmalar kullanan bir YZ'nin alt k\u00fcmesidir. Bu uygulamalar, e\u011fitim ve \u00f6\u011fretim alan\u0131nda son 20 y\u0131lda belirgin bir \u015fekilde geli\u015fmi\u015f ve yukar\u0131da belirtilen iki toplulukla birle\u015fmi\u015ftir.<\/p>\r\n

Ancak bu ara\u00e7larla ne yapabilirsiniz? \u0130nsanlar analiti\u011fi \u00e7e\u015fitli \u00f6\u011frenme sistemlerine uygulamaktad\u0131r. \u00d6rne\u011fin, baz\u0131 uygulamalar etkile\u015fimi tahmin etmek i\u00e7in analiti\u011fi kullan\u0131r ve ard\u0131ndan \u00f6\u011frencilerin kat\u0131l\u0131m\u0131n\u0131 te\u015fvik etmek i\u00e7in ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f kaynaklar \u00f6nermektedir. Di\u011ferleri \u00f6\u011frencilerin etkile\u015fimlerini analiz edebilir ve e\u011fitmenleri ihtiya\u00e7 duyabilecekleri konularda \u00f6nceden \u00f6nlem almalar\u0131 i\u00e7in uyarabilir. Purdue \u00dcniversitesinin Ders Sinyalleri<\/em> adl\u0131 bilinen bir \u00f6rne\u011fi, bir dersteki \u00f6\u011frenenlerden hangilerinin geride kalaca\u011f\u0131n\u0131 tahmin etmek ve ard\u0131ndan hem \u00f6\u011frencileri hem de \u00f6\u011fretmenlerini risk d\u00fczeyleri hakk\u0131nda uyarmak i\u00e7in bir \u00d6YS'den al\u0131nan g\u00fcncel verileri ge\u00e7mi\u015f verilerle (ders kat\u0131l\u0131m\u0131 ve \u00f6nceki notlar gibi) bir araya getirerek kullanm\u015ft\u0131r. Di\u011fer ara\u00e7lar da idarenin okuldan ayr\u0131lma riski en y\u00fcksek olan \u00f6\u011frenenleri belirleyerek okuldaki b\u00fct\u00fcn \u00f6\u011frenenlere zaman\u0131nda m\u00fcdahale etmesi i\u00e7in benzer tutma y\u00f6netimi yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131 uygulamaktad\u0131r. Temel olarak, zamana duyarl\u0131 ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6nerilerden sistem genelindeki trend analizlerine kadar e-ticaret sistemlerinden bekledi\u011fimiz analitik uygulamalar\u0131, \u00f6\u011frenme analiti\u011fine d\u00f6n\u00fc\u015febilmektedir.<\/p>\r\n\r\n

AKI\u015eTA YER ALIN<\/h2>\r\n

Ak\u0131\u015f veri analiti\u011fi, benzersiz bir \u015fekilde heyecan verici ve yeni ortaya \u00e7\u0131kana analiti\u011fin bir alt alan\u0131d\u0131r. Ak\u0131\u015f verileri derken, genellikle olaya dayal\u0131 ve \u00e7e\u015fitli etkinlikleri izleyen, insan veya makine kaynakl\u0131, bir dizi veri t\u00fcr\u00fcnden bahsedilmektedir. Ak\u0131\u015f verisinin icat edilmesi, verinin kendisinin neyi temsil etti\u011fi ve insan kavray\u0131\u015f\u0131na veya otomatik makine s\u00fcre\u00e7lerine k\u0131lavuzluk etmek i\u00e7in nas\u0131l kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131na ili\u015fkin d\u00fc\u015f\u00fcnme \u015feklimizi etkilemi\u015ftir.<\/p>\r\n

\u00d6rne\u011fin, sat\u0131\u015f ve pazarlama alan\u0131nda, olay temel veriler, piyasay\u0131 ve olas\u0131 m\u00fc\u015fterileri anlama kapasitemizi geli\u015ftirdi. Do\u011frudan ve dolayl\u0131 olarak bir \u00fcr\u00fcn veya hizmet teklifiyle ilgili oldu\u011fu i\u00e7in, potansiyel m\u00fc\u015fterinin gezinme hik\u00e2yesine bir bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131 (\u00f6r., sosyal medya ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131n analizi yoluyla) sa\u011flar. E\u011flence sekt\u00f6r\u00fcnde, veri ak\u0131\u015f\u0131 Netflix'teki filmler ve televizyon programlar\u0131 gibi i\u00e7erik \u00f6nerilerinde g\u00f6r\u00fclmesi m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr. Siyasette, veri ak\u0131\u015f\u0131 analistlerin kamuoyu ve sosyal e\u011filimleri belirlemesine ve bu e\u011filimlerden yararlanmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olmaktad\u0131r.<\/p>\r\n\r\n

\r\n

Veri ak\u0131\u015f\u0131 mimarileri<\/p>\r\n\r\n<\/header>\r\n

G<\/strong>eleneksel toplu i\u015fleme sistemleriyle tezat olu\u015fturur. Veri ak\u0131\u015flar\u0131 y\u00fcksek h\u0131zda hareket eden veriler olarak tan\u0131mlan\u0131r. Ayr\u0131ca, gelen verilerin s\u0131n\u0131rl\u0131 miktarda bellek ve s\u00fcre i\u00e7inde \u00e7evrim i\u00e7i olarak i\u015flenmesi i\u00e7in mutlak k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 vard\u0131r ve sorguland\u0131klar\u0131nda analitik tahminler sa\u011flamaya her zaman haz\u0131r olmalar\u0131 gerekir.<\/div>\r\n<\/div>\r\n \r\n

Bu teknolojiler ve veri mimarileri de i\u015f, e\u011flence ve siyaseti de\u011fi\u015ftirdi\u011fi gibi \u00f6\u011frenmeyi de de\u011fi\u015ftirebilirler. \u00d6\u011frenme alan\u0131nda, eyleme dayal\u0131 veri ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131n mevcudiyeti, \u00f6\u011frencilerin yolculuklar\u0131n\u0131 izlemek ve anlamak i\u00e7in bir f\u0131rsat sunmaktad\u0131r. Bu veri ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131n servisindeki analitikler, eri\u015filebilir, otomatik ve ger\u00e7ek zamanl\u0131 veri g\u00f6rselle\u015ftirmelerinin yan\u0131 s\u0131ra temel performans g\u00f6stergelerine dayal\u0131 uyar\u0131lar\u0131 ve m\u00fcdahaleleri sa\u011flayabilir. \u00d6\u011frencilerin etkinlik ve davran\u0131\u015f profillerini i\u00e7eren bu yolculuklar son derece bi\u00e7imlendirici<\/em>, \u00f6l\u00e7\u00fclebilir mikro de\u011ferlendirmeler olarak d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclebilir.<\/p>\r\n\r\n

Analog D\u00fcnyay\u0131 Say\u0131salla\u015ft\u0131rmak<\/h2>\r\n

Genellikle analog d\u00fcnyay\u0131 say\u0131salla\u015ft\u0131rmak arzusu i\u00e7indeyiz. Kurmal\u0131lar\u0131 and\u0131ran dijital saatler kullan\u0131yoruz. Bilgisayarlar\u0131m\u0131zda fiziksel i\u015f yerinin bile\u015fenlerini yans\u0131tan \u201cofisler\u201d olu\u015fturuyoruz. E\u011fitimde, kara tahtalar\u0131, dosya k\u00e2\u011f\u0131tlar\u0131n\u0131 ve kitaplar\u0131 say\u0131salla\u015ft\u0131r\u0131yoruz. Ancak dijital etki alan\u0131 i\u00e7indeki analog d\u00fcnyay\u0131 yeniden olu\u015fturma e\u011filimi sonunda hem analog uygulaman\u0131n s\u0131n\u0131rlar\u0131yla hem de bizim lehimize \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131nda yenilik\u00e7ili\u011fi ifade eden \u00e7ok daha ola\u011fan d\u0131\u015f\u0131 s\u00fcrprizlerle kar\u015f\u0131lamaktad\u0131r. Kara tahtalar ve kitaplar gibi somut \u201cnesnelerden\u201d, de\u011ferlendirme gibi kavramsal uygulama ve s\u00fcre\u00e7lere ge\u00e7ti\u011fimizde, durum \u00f6zellikle belirleyici olmaktad\u0131r. Gizemli ve incelikli kavramlar karikat\u00fcrize edilecek kadar sadele\u015ftirilebilir. Bu durum, YZ e\u011fitimcilerin yerini alacak!<\/em> veya Makinele\u015fme asla \u00f6\u011fretmenlerin yerini alamaz!<\/em> gibi-Yapay Zeka ve \u00f6\u011fretmenlerin yanl\u0131\u015f anla\u015f\u0131lmas\u0131na sebebiyet veren arg\u00fcmanlarla fikirlerin ortaya \u00e7\u0131kmas\u0131na neden olmaktad\u0131r. Bununla birlikte, \u00f6\u011frenme eri\u015fiminin internet \u00fczerinden da\u011f\u0131t\u0131ld\u0131\u011f\u0131, geni\u015f kapsaml\u0131 ve her zaman eri\u015filebilir oldu\u011fu d\u00fcnyada, analog \u00f6\u011fretim yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131n uygulama s\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131klar\u0131 olacakt\u0131r. YZ'nin insan \u00f6\u011fretmenlerin \"yerini almas\u0131\" tehlikesi zay\u0131f bir ihtimal olsa da \u00f6\u011fretmenin rolleri ve e\u011fitim ve \u00f6\u011fretimi uygulama \u015feklimiz, geli\u015fen teknolojilerle i\u015fbirli\u011fi i\u00e7inde geli\u015fmeye ihtiya\u00e7 duymaktad\u0131r.<\/p>\r\n\r\n

\r\n

B\u00f6l\u00fcm 3'teki SAMR modeline bak\u0131n<\/p>\r\n\r\n<\/header>\r\n

\r\n
\r\n
\r\n

Geni\u015f \u00f6l\u00e7ekte \u00f6\u011frenmeye ihtiya\u00e7 duyulan bir d\u00fcnyada as\u0131l konu\u015fma \u015f\u00f6yle olmal\u0131d\u0131r: Yapay zek\u00e2 \u00f6\u011fretmenlerin ihtiya\u00e7lar\u0131na nas\u0131l hizmet edebilir veya da tam tersi?<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n

\u00d6l\u00e7ekteki Veriler<\/h3>\r\n

Analog \u201cveri setini\u201d sosyal medya haber kaynaklar\u0131n\u0131n yaratt\u0131\u011f\u0131 \u00e7a\u011fda\u015f \u201cveri varl\u0131klar\u0131\u201d ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131n. Bu veri varl\u0131klar\u0131, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n sosyal medya platformlar\u0131ndaki davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131, be\u011fenilerini, yorumlar\u0131n\u0131, payla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131, foto\u011fraf yay\u0131nlar\u0131n\u0131, video saatlerini i\u00e7eren davran\u0131\u015flar\u0131ndan t\u00fcm kullan\u0131c\u0131 eylemlerini i\u00e7eren zaman i\u00e7inde olu\u015fturulan etkinlik kay\u0131tlar\u0131n\u0131 tutmaya kadar zaman dizisi temelli davran\u0131\u015f profilleri olu\u015fturmay\u0131 destekler. Bunlar, kullan\u0131c\u0131n\u0131n davran\u0131\u015f profilinin bir par\u00e7as\u0131 haline gelir ve s\u0131rayla geni\u015f bir sosyal grafik \u00fczerinde d\u00fc\u011f\u00fcm halini al\u0131r. Her d\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcn bir a\u00e7\u0131klamas\u0131 vard\u0131r. Bu veri varl\u0131\u011f\u0131, sosyal medya end\u00fcstrisinin i\u015f modelinin anahtar\u0131d\u0131r. Bu daha hedeflenmi\u015f reklamc\u0131l\u0131k ve geni\u015f \u00f6l\u00e7ekte f\u0131rsatlar yaratan profillerin toplam\u0131n\u0131 olu\u015fturur ki bu \u00f6zellikle de daha \u00e7ok geni\u015f toplu n\u00fcfusa sahip bireylerin en etkileyici bi\u00e7imsel deneyimlerinden biridir.<\/p>\r\n\r\n

\"image\"<\/header>\r\n
\r\n\r\nHarf notlar\u0131 ve y\u00fczdeleri ile dolu normal bir not defteri d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn. Bir anlamda, bu harf ve rakamlar tablosu, bir \u00f6\u011frenenin zaman i\u00e7inde nas\u0131l ilerlemi\u015f olabilece\u011fi veya akran grubunun puanlar\u0131yla nas\u0131l k\u0131yasland\u0131\u011f\u0131 hakk\u0131nda \u00f6nemli bilgiler sunmaktad\u0131r. Ancak ba\u015fka bir anlamda (verilerin \u00f6\u011frencilerin dijital deneyimleri hakk\u0131nda bir a\u00e7\u0131klama sa\u011flad\u0131\u011f\u0131, ak\u0131\u015f verileri d\u00fcnyas\u0131 taraf\u0131ndan bildirilen anlamda not defteri bize ger\u00e7ekte ne oldu\u011fu, nas\u0131l yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131 ve \u00f6\u011frenci ile ilgili \u00f6neriler hakk\u0131nda \u00e7ok az \u015fey s\u00f6yler. Not defteri ve yaz\u0131lan de\u011ferlendirme bi\u00e7imleri analog teknolojilerdir. S\u0131rf bilgi i\u015flemsel olmad\u0131klar\u0131 i\u00e7in dijital teknolojilerden daha k\u00f6t\u00fc de\u011fillerdir ancak bunlar dijitalle\u015ftirilmi\u015f, birbirine ba\u011fl\u0131 bir d\u00fcnyada \u00f6\u011frenmeyi geni\u015f \u00f6l\u00e7ekte desteklemek i\u00e7in donat\u0131lmam\u0131\u015f eski yakla\u015f\u0131m\u0131 yans\u0131tan teknolojilerdir.\r\n

\u2026\u0130nsanlar atlardan nefret ettikleri i\u00e7in araba s\u00fcrmezler<\/strong><\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n

Sosyal medya veri varl\u0131klar\u0131 i\u00e7in, de\u011fer, tek bir noktasal puanla \u00f6zetlenmez. Tek bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n belirli bir reklam\u0131 kabul etme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 tahmin etmez bile (bunun kesin faydalar\u0131na ra\u011fmen). Aksine veya (en az\u0131ndan) daha \u00f6nemlisi, de\u011fer, t\u00fcm bu davran\u0131\u015fsal profillerin k\u00fcm\u00fclatif birle\u015fmesinden elde edilmektedir. Birlikten g\u00fc\u00e7 do\u011far. Yaln\u0131zca k\u00fcme \u00f6l\u00e7e\u011fi, \u00f6r\u00fcnt\u00fc dizisini, insan ilgi alan\u0131 kategorilerini ve payla\u015f\u0131lan insan deneyimi anlat\u0131lar\u0131n\u0131 ortaya \u00e7\u0131karmak i\u00e7in gereken zengin ham verileri sa\u011flamaktad\u0131r. Bu bir \u00f6l\u00e7ek meselesidir. Benzer \u015fekilde, veri ak\u0131\u015f\u0131 zorlu\u011fu geleneksel de\u011ferlendirme g\u00f6r\u00fc\u015f\u00fcne dayan\u0131p bir \u00f6l\u00e7ek sorununa d\u00f6ner. Geni\u015f \u00f6l\u00e7ekte bir not defteri, geni\u015f \u00f6l\u00e7ekte bir etkinlik ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131n sa\u011flayabilece\u011fi \u00f6\u011frenme deneyimleri hakk\u0131nda hi\u00e7bir zaman bilgi sunmamaktad\u0131r. Niyetimiz not defterini karalamak de\u011fildir aksine i\u015flevlerin ve de\u011ferini tan\u0131ma ve ger\u00e7ek de\u011ferini takdir etmedir.<\/p>\r\n\r\n

Karar Vermeyi Desteklemek<\/h3>\r\n

E\u011fitimciler s\u00fcre\u00e7 geli\u015fiminin i\u00e7 y\u00fcz\u00fcn\u00fc anlamak i\u00e7in uzun zamand\u0131r \u00e7aba sarf etmektedirler. \u00d6rne\u011fin, \u00f6\u011fretmenler bilin\u00e7alt\u0131nda \u015funlar\u0131 merak edebilir, Her \u00f6\u011frenen kendi \u00f6\u011frenme <\/em>patikalar\u0131nda<\/em> ne kadar yol ald\u0131?<\/em> Maalesef gerekli veri noktalar\u0131ndan g\u00fcvenli ve s\u00fcrekli veri toplamada ya\u015fanan zorluklar s\u00fcren bi\u00e7imlendirici de\u011ferlendirme yerine b\u00fcy\u00fck sonu\u00e7 de\u011ferlendirmesini tek alternatif olarak sunmaktad\u0131r. Bu bir \u00f6l\u00e7ek problemi olarak anla\u015f\u0131labilir. Yine de sosyal medyan\u0131n kulland\u0131\u011f\u0131na benzer bir \u015fekilde etkinlik ve vaka temelli verileri kullanarak \u00f6\u011frenenlerin bi\u00e7imlendirici profillerini olu\u015fturabiliriz. Bu da e\u011fitimcileri (insan) ve e\u011fitmenleri e\u011fitim hakk\u0131nda daha iyi kararlar almaya ve rehberli\u011fi farkl\u0131 \u015fekillerde uyarlamalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olmaya te\u015fvik edebilir aksi taktirde rehberlik yapmalar\u0131 imk\u00e2ns\u0131z olmaktad\u0131r. Ayn\u0131 \u015fekilde, \u00f6\u011frenenleri, y\u00f6neticileri, sistem ekiplerini, i\u00e7erik ve deneyim sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131 ve \u00f6\u011frenim ekosistemi genelinde bir\u00e7ok kurucu, geli\u015ftirmeyle ilgili bilgileri ve kendi yapboz par\u00e7alar\u0131n\u0131 daha anlaml\u0131 hale getirerek g\u00fc\u00e7lendirebilmektedir.<\/p>\r\n\r\n

\r\n\r\n\"image\"\r\n
\r\n

Gelecekteki \u00f6\u011frenmenin odak noktalar\u0131ndan biri de veri analiti\u011fidir. \u015eu anda, g\u00f6revde ge\u00e7irilen zaman veya tek bir alandaki bilgi de\u011fi\u015fiklikleri gibi \u00e7ok fanatik veya rit\u00fcel de\u011ferlendirmeler kullan\u0131yoruz. Zihni galaktik \u00f6\u011frenme g\u00f6r\u00fc\u015f\u00fcne nas\u0131l ayarlayabiliriz?<\/p>\r\n\r\n

\r\n
\r\n

Elliot <\/strong>Masie\r\n<\/strong>Kurucu, <\/span>The<\/span> MASIE Center<\/span><\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n

Bu etkinlik ve vakaya dayal\u0131 ak\u0131\u015f verilerinin birle\u015ftirilmesinin sonucu, bundan sonra elde edilen bilginin be\u015fer\u00ee uygulamalar ile birlikte, bi\u00e7imlendirici de\u011ferlendirme i\u00e7in alt\u0131n \u00e7a\u011fa do\u011fru bir yol \u00f6nerebilmektedir ancak bu alt\u0131n \u00e7a\u011f\u0131n, kullan\u0131lan teknolojiler veya \u00f6\u011fretim stratejilerinin \u00f6l\u00e7ek meselesine kat\u0131lmamas\u0131 durumunda hi\u00e7 \u015fans\u0131 yok.<\/p>\r\n

Bu nedenle zorluk, \u201c\u00f6l\u00e7eklendirilmemi\u015f\u201d ba\u011flamlarda bulunan geleneksel benzerlerinin aksine, de\u011ferlendirmeyi \u00f6\u011frenme a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6l\u00e7ekte bir araya getirmektir. Bilgi i\u015flemsel \u00f6\u011frenme analiti\u011fi bu konu\u015fman\u0131n \u00f6z\u00fcd\u00fcr. Dijital d\u00fcnyadaki herhangi bir de\u011ferlendirme kavram\u0131, \u00f6l\u00e7eklenebilir, s\u00fcrekli ve \u00e7ok fakt\u00f6rl\u00fc verilerin etkilerini g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurmal\u0131d\u0131r. De\u011ferlendirmenin gelece\u011fi analitiktir.<\/p>\r\n

Bulut hizmetlerindeki, veri ak\u0131\u015f\u0131 mimarilerindeki, API'lerdeki ve yeni nesil web tabanl\u0131 uygulamalardaki geli\u015fmelerden yararlanan yeni de\u011ferlendirme modellerini ara\u015ft\u0131rma zaman\u0131 geldi. Bu ara\u00e7lar\u0131 \u00f6\u011frenmeye uygulayarak, fazla karma\u015f\u0131k olmasalar bile hen\u00fcz belirsiz olan anlaml\u0131 k\u0131s\u0131mlar\u0131 y\u00fczeye \u00e7\u0131karabiliriz.<\/p>\r\n

Bu, dijital \u00e7a\u011f, sadece \u00f6l\u00e7ekteki analog de\u011ferlendirmenin dijitalle\u015ftirilmi\u015f bir versiyonunu de\u011fil tamamen yeni bir insan-makine de\u011ferlendirme modelini d\u00fc\u015f\u00fcnmemize neden olmaktad\u0131r. \u00d6rne\u011fin, rutin olarak otomasyonun, taktiksel \u00f6\u011frenme m\u00fcdahalelerinin (\u00f6r., mikro ve makro adaptasyonlar) etkinli\u011fini ve g\u00fcncelli\u011fini en \u00fcst d\u00fczeye \u00e7\u0131karabildi\u011fi kaydedilmi\u015ftir. Bununla birlikte, otomasyon ayn\u0131 zamanda bir web sitesi ba\u011flam\u0131nda \u00f6nceden belirlenmi\u015f bir e\u011fitmen olmas\u0131 gerekmeyen, bir insan taraf\u0131ndan en iyi \u015fekilde ele al\u0131nan m\u00fcdahalelerin belirlenmesine de yard\u0131mc\u0131 olabilir. Aksine, \u00f6\u011frenenlere da\u011f\u0131t\u0131k bir potansiyel \u00f6\u011fretmenler ve dan\u0131\u015fmanlar a\u011f\u0131 taraf\u0131ndan sunulabilir ve \u00e7e\u015fitli otomatik analizlere dayanarak, sistem farkl\u0131 durumlar i\u00e7in (potansiyel olarak, bireysel \u00f6\u011frenenler de d\u00e2hil olmak \u00fczere) optimum (insan) \u00f6\u011frenme kolayla\u015ft\u0131r\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131 \u00f6nerebilir. Bu \u015fekilde, yaln\u0131zca bireysel e\u011fitimin de\u011fil, insan sermayesini de i\u00e7eren t\u00fcm ekosistemin yayg\u0131n \u015fekilde da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131 sa\u011flamaktad\u0131r.<\/p>\r\n\r\n

\r\n\r\nBu, \u00f6\u011frenme ve de\u011ferlendirme i\u00e7in, makinelerin ve insanlar\u0131n birbirini tamamlad\u0131\u011f\u0131, simbiyotik bir sistem olan yeni bir paradigma \u00f6nerir.\r\n\r\n<\/div>\r\n

Verilerin toplanmas\u0131n\u0131 ve analizini otomatikle\u015ftirmenin yan\u0131 s\u0131ra, \u00f6\u011frenme analiti\u011fi g\u00f6sterge panosu arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla g\u00f6rselle\u015ftirilmesini otomatikle\u015ftirmek de m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr. Burada \u00f6nerilen fikir, ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak \u00f6\u011frenenlerin 360\u00b0'lik g\u00f6r\u00fcn\u00fcmlerinin sa\u011flamak i\u00e7in etkinlik ve vakaya dayal\u0131 verilerinden tam olarak faydalanmakt\u0131r.<\/p>\r\n

Bu panolar a\u015fa\u011f\u0131dakiler gibi kavramlar\u0131 kolayca g\u00f6rselle\u015ftirebilir:<\/p>\r\n\r\n