{"id":317,"date":"2026-01-11T21:55:57","date_gmt":"2026-01-11T21:55:57","guid":{"rendered":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/modern\/chapter\/__unknown__\/"},"modified":"2026-01-12T15:47:44","modified_gmt":"2026-01-12T15:47:44","slug":"kisisellistirme","status":"publish","type":"chapter","link":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/modern\/chapter\/kisisellistirme\/","title":{"raw":"K\u0130\u015e\u0130SELLE\u015eT\u0130RME","rendered":"K\u0130\u015e\u0130SELLE\u015eT\u0130RME"},"content":{"raw":"
\r\n

Bilimsel ara\u015ft\u0131rmalar, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenmenin dura\u011fan, tek boyutlu e\u011fitim deneyimlerinden daha iyi sonu\u00e7lar \u00fcretti\u011fini ortaya koymaktad\u0131r. \u00d6\u011fretim ki\u015fiselle\u015ftirildi\u011finde, \u00f6\u011frenenler daha iyi hat\u0131rlama ve daha iyi yak\u0131n ve uzak aktar\u0131m g\u00f6sterirler. Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme, daha derin bir anlay\u0131\u015f\u0131n yan\u0131 s\u0131ra liderlik ve uyarlanabilir bir d\u00fc\u015f\u00fcnme gibi \u00fcst d\u00fczey bili\u015fsel becerilerin geli\u015ftirilmesini de sa\u011flayabilmektedir.<\/p>\r\n

Yetenekli bir \u00f6\u011freticinin yapabilece\u011fi gibi \u00f6zelle\u015ftirilmi\u015f deneyimler, \u00f6\u011frenme i\u00e7in alt\u0131n standartt\u0131r ancak uzman \u00f6\u011fretmen ve e\u011fitmenlerin maliyetleri ve s\u0131n\u0131rl\u0131 bulunabilirli\u011fi g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, bu deneyimler iyi \u00f6l\u00e7eklendirilmemektedir. Bilgisayar destekli \u00f6\u011fretim, \u00f6l\u00e7eklenebilirlik sorunlar\u0131n\u0131 azaltabilmekte ve ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme teknolojileri, ki\u015fisel bir ak\u0131l hocas\u0131yla \u00e7al\u0131\u015fmaya benzer \u015fekilde bire bir \u00f6\u011frenmenin faydalar\u0131n\u0131 (en az\u0131ndan k\u0131smen) ortaya \u00e7\u0131karabilmektedir.<\/p>\r\n

Genel olarak konu\u015fursak, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme teknolojileri, farkl\u0131 \u00f6\u011frenenler i\u00e7in (veya farkl\u0131 zamanlarda ayn\u0131 \u00f6\u011frenen i\u00e7in) farkl\u0131 deneyimler yaratmaya \u00e7al\u0131\u015fmaktad\u0131r. En basit d\u00fczeyde, bu, \u00f6nceden belirlenmi\u015f \u00f6\u011frenen kategorilerinin farkl\u0131 \u00f6\u011fretim paketleri (\u00f6r., acemi ve orta d\u00fczey \u00f6\u011frenenler i\u00e7in benzersiz yollar sunan bir sistem) ald\u0131\u011f\u0131, bireylerin tercihlerine veya farkl\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f \u00f6\u011fretime dayal\u0131 ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f ayarlar\u0131 i\u00e7erebilir. Daha da \u00f6nemlisi, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenim, gelen veri ak\u0131\u015f\u0131na dayal\u0131 olarak \u00f6\u011frenme deneyimini ayarlayan uyarlanabilir mekanizmalar\u0131 birle\u015ftirebilir. Bu t\u00fcr bir uyarlanabilir \u00f6\u011frenme, genellikle insanlar\u0131n ki\u015fiselle\u015ftirmenin yararlar\u0131n\u0131 g\u00f6sterdi\u011fi anlam\u0131na gelmektedir. (ve bu b\u00f6l\u00fcm genel olarak uyarlanabilir \u00f6\u011frenmeye de odaklanmaktad\u0131r.)<\/p>\r\n

Modern teknolojiler, bireylerin hedeflerine ve \u00f6zelliklerine, \u00f6nceki deneyimlere, sergilenen bilgi ve performansa, \u00e7evresel ko\u015fullara ve \/ veya sosyal ba\u011flamlara daha iyi uymas\u0131 i\u00e7in g\u00f6rev se\u00e7imi ve \u00f6\u011fretici \u00f6rnekler gibi \u00f6\u011fretim \u00f6gelerini uyarlamak i\u00e7in ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme y\u00f6ntemleri yelpazesini giderek daha fazla kullanmaktad\u0131r. \u00d6rne\u011fin, birileri yeterlilik kazand\u0131k\u00e7a, bir sistem sorunlar\u0131n s\u0131ras\u0131n\u0131 ve s\u0131kl\u0131\u011f\u0131n\u0131, m\u00fcfredattaki ilerlemeyi ve verilen geri bildirim t\u00fcrlerini de\u011fi\u015ftirebilir. Uyarlanabilir \u00f6\u011frenme sistemleri, etkinle\u015ftiren hedeflerin her birini uygulayan ve do\u011frulayan faaliyetler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla \u00f6\u011frenenlere rehberlik ederek ve a\u015famal\u0131 olarak onlar\u0131 ustal\u0131\u011fa ula\u015fmaya y\u00f6nlendirerek \u00f6\u011frenenlerin gerekli her hedefe ger\u00e7ekten h\u00e2kim olmalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir. Ek olarak, kan\u0131tlar birden fazla \u00f6\u011frenciden topland\u0131k\u00e7a, baz\u0131 sistemler \u00f6\u011fretim dizisinin sorunlu veya sezgisel olmayan k\u0131s\u0131mlar\u0131 gibi e\u011filimleri belirlemek i\u00e7in veriye dayal\u0131 y\u00f6ntemler kullanabilir. Di\u011fer sistemler, akranlar aras\u0131 ve tak\u0131m e\u015fle\u015ftirmeyi \u00f6nermek veya bir \u00f6\u011frenenin ne zaman insan (otomat yerine) geri bildirime ihtiya\u00e7 duydu\u011funu belirlemek i\u00e7in \u00f6\u011frenenlerin davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 kullanabilirler.<\/p>\r\n\r\n

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

T\u00fcketicilerin ki\u015fiselle\u015ftirmeyi halihaz\u0131rda deneyimlemesinin bir\u00e7ok yolu vard\u0131r: Market yazar kasalar\u0131nda damgalanm\u0131\u015f kuponlar, e-ticaret sitelerinin \u00f6nceki sat\u0131n almalara dayal\u0131 dinamik ana sayfalar\u0131 ve ma\u011faza i\u00e7i g\u00f6z atma, ki\u015fisel asistan becerileri, restoran \u00f6nerileri ve oraya ula\u015fmak i\u00e7in yol tarifleri. T\u00fcketiciler art\u0131k, bu deneyimlerin yararlar\u0131n\u0131, \u00f6\u011frenme gibi di\u011fer \u00e7evrim i\u00e7i deneyimlerdeki faydalar\u0131ndan bekliyorlar.<\/p>\r\n

Ki\u015fiselle\u015ftirme yetenekleri, \u00f6\u011frenenin ihtiya\u00e7 ve ilgi alanlar\u0131n\u0131n bir kombinasyonuna dayal\u0131 \u00f6nerilerde bulunarak, \u00f6\u011frenme deneyimleri i\u00e7in sanal bir kap\u0131c\u0131 haline gelir.<\/p>\r\n

John Landwehr<\/strong><\/p>\r\n

Adobe Ba\u015fkan Yard\u0131mc\u0131s\u0131 ve Kamu Sekt\u00f6r\u00fc Ba\u015f Teknik G\u00f6revlis<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n

<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n \r\n

Uyarlanabilir \u00f6\u011frenme teknolojileri, ortalama olarak, geleneksel, grup tabanl\u0131 ya da uyarlanamayan \u00f6\u011frenmeye g\u00f6re \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde daha iyi sonu\u00e7lar verir. Uyarlanabilir teknolojiler ayn\u0131 zamanda \u00f6\u011frenmeyi daha verimli hale getirerek daha az zamanda veya daha d\u00fc\u015f\u00fck \u00e7al\u0131\u015fma s\u00fcresi maliyetleriyle e\u011fitim ve \u00f6\u011fretim sa\u011flayabilir. \u00d6rne\u011fin, \u00f6\u011frenenler zaten a\u015fina olduklar\u0131 materyalleri g\u00f6zden ge\u00e7irmek i\u00e7in daha az zaman harcayabilir ve ihtiya\u00e7 duyulduklar\u0131nda takviye e\u011fitim alabilirler. Uyarlanabilir sistemler ayn\u0131 anda daha az veya en az\u0131ndan daha k\u0131sa de\u011ferlendirmeleri kullanabilir, \u00e7\u00fcnk\u00fc sorular her \u00f6\u011frenenin yeteneklerini tahmin etmede i\u015fe yararl\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 en \u00fcst seviyeye \u00e7\u0131karmak i\u00e7in dikkatlice se\u00e7ilebilir.<\/p>\r\n

G\u00dcNCEL UYGULAMA SINIRLARI<\/p>\r\n

Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme zaten \u00e7e\u015fitli ortamlarda kullan\u0131lm\u0131\u015f olsa da bunun tam potansiyeline ula\u015f\u0131lamam\u0131\u015ft\u0131r. Sorunun bir k\u0131sm\u0131, bu sistemlerin tipik olarak, belirli ve dar odakl\u0131 \u00f6\u011fretim ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131lamak \u00fczere tasarlanmas\u0131 ve bu nedenle faydalar\u0131 yerelle\u015ftirme e\u011filiminde olmas\u0131d\u0131r. Kendine \u00f6zg\u00fc \u00e7\u00f6z\u00fcmlerin yayg\u0131n olarak uygulanmas\u0131, geli\u015ftirme, de\u011ferlendirme ve raporlama y\u00f6ntemlerinin de standart olmad\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na gelmektedir. Bu, kapal\u0131 sistemler aras\u0131nda veri aktar\u0131m\u0131n\u0131 zorla\u015ft\u0131rmakta, bu da mevcut uyarlamalar\u0131 s\u0131n\u0131rlar ve \u00f6\u011fretim b\u00f6l\u00fcmlerinin \u00f6\u011frenenlerle ba\u011flant\u0131s\u0131n\u0131n kopuk ve tutars\u0131z g\u00f6r\u00fcnmesi anlam\u0131na gelmektedir.<\/p>\r\n

Di\u011fer bir zorluk ise, tarihsel olarak, y\u00fcksek vas\u0131fl\u0131 ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisleri ve konu uzmanlar\u0131ndan gelen her bir saatlik \u00f6\u011frenen etkile\u015fimi i\u00e7in ortalama 100-300 saat s\u00fcren geli\u015ftirme maliyetleridir. Bu s\u00fcrenin \u00f6nemli bir k\u0131sm\u0131, otomatik uyarlamaya olanak tan\u0131yan \u00f6\u011frenme ve davran\u0131\u015f modellerini olu\u015fturmak i\u00e7in harcanmaktad\u0131r. Tek bir alan ad\u0131 i\u00e7in gereken y\u00fczlerce saatlik e\u011fitimin, geli\u015ftirilmesi ve test edilmesi i\u00e7in gereken personel ve s\u00fcre dikkate al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, ki\u015fiselle\u015ftirme maliyeti y\u00fcksek olabilmektedir.<\/p>\r\n

Her h\u00e2l\u00fck\u00e2rda, mevcut tek boyutlu uygulamalarla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131l\u0131p, bir\u00e7ok faydas\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcnde, pahal\u0131 uyarlamal\u0131 \u00f6\u011frenme bile tam bir avantaj sunmaktad\u0131r. Bundan da \u00f6te, makine-\u00f6\u011frenme y\u00f6ntemlerini kullanarak model olu\u015fturma tekniklerinin geli\u015ftirilmesi ve geli\u015ftirme ara\u00e7lar\u0131n\u0131n kullan\u0131labilirli\u011finin artmas\u0131yla birlikte geli\u015ftirme daha verimli hale gelmektedir. Bug\u00fcn, modern bir sistem, bir saatlik e\u011fitim i\u00e7in 20-30 saatlik uzman \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 ile in\u015fa edilebilmektedir.<\/p>\r\n

Genel olarak, bu alan h\u0131zla b\u00fcy\u00fcmekte olup, yeni teknolojiler ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f sistemlerin duyarl\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131, etkisini, verimlili\u011fini ve maliyet etkinli\u011fini her ge\u00e7en g\u00fcn iyile\u015ftirmektedir. A\u015fa\u011f\u0131daki b\u00f6l\u00fcmler, yeni uyarlanabilir \u00f6\u011frenme yeteneklerinin gelecekteki \u00f6\u011frenme ekosistemini nas\u0131l bilgilendirece\u011fine \u00f6zellikle odaklanarak, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenmeyi tasarlama ve uygulamaya y\u00f6nelik genel bir yakla\u015f\u0131m\u0131 \u00f6zetlemektedir.<\/p>\r\n

K\u0130\u015e\u0130SELLE\u015eT\u0130R\u0130LM\u0130\u015e \u00d6\u011eRENME TASARIMI<\/p>\r\n

Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f bir \u00f6\u011frenme yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131 uygulamaya haz\u0131rlan\u0131rken, bir \u00f6\u011frenme deneyiminin hangi y\u00f6nlerinin ki\u015fisel farkl\u0131l\u0131klardan en \u00e7ok etkilendi\u011fini ve bu farkl\u0131l\u0131klar kar\u015f\u0131s\u0131nda \u00f6\u011fretim \u00f6gelerinin nas\u0131l \u00e7e\u015fitlenebilece\u011fini d\u00fc\u015f\u00fcnmek faydal\u0131 olacakt\u0131r. Ge\u00e7mi\u015f, ger\u00e7ek zamanl\u0131 ve harici veri kaynaklar\u0131n\u0131n mevcudiyeti de uyarlanabilir sistemin i\u015fleyi\u015fini do\u011frudan etkileyecektir. Sonraki \u00fc\u00e7 alt b\u00f6l\u00fcm, veri toplama, veri analizi ve \u00f6\u011frenmenin neyi ve nas\u0131l ki\u015fiselle\u015ftirece\u011fi konusunda \u00fcst d\u00fczey d\u00fc\u015f\u00fcnceleri ele almaktad\u0131r.<\/p>\r\n

Veri kaynaklar\u0131<\/p>\r\n

Uyarlama, uyum sa\u011flamak i\u00e7in bir \u015fey gerektirir; bu, demografik ve arka plan bilgilerinin yan\u0131 s\u0131ra ger\u00e7ek zamanl\u0131 performans, alg\u0131lay\u0131c\u0131 ve \u00f6\u011frencilerin davran\u0131\u015fsal (olaya dayal\u0131) verilerini i\u00e7erebilir. Ayr\u0131ca, kavramsal bilgiler ve e\u011fitmen girdileri gibi do\u011frudan \u00f6\u011frenenin d\u0131\u015f\u0131ndaki bilgi kaynaklar\u0131ndan \u00f6nemli katk\u0131lar olabilir.<\/p>\r\n

\u00d6\u011frenen \u00f6zellikleri ve \u00f6nceki deneyimler gibi nispeten statik veriler, rol temelli farkl\u0131la\u015fma gibi daha basit ki\u015fiselle\u015ftirme bi\u00e7imleri hakk\u0131nda bilgi verebilir veya bir sistem i\u00e7inde yeni bir \u00f6\u011frenen profili olu\u015fturmaya yard\u0131mc\u0131 olabilir. Ki\u015fiselle\u015ftirmeyi anlaml\u0131 \u015fekilde etkiledi\u011fi g\u00f6sterilen baz\u0131 ki\u015fisel \u00f6zellikler aras\u0131nda hedef y\u00f6nelimi, genel \u00f6z yeterlik, bilgisayar tutumlar\u0131 ve \u00fcstbili\u015fsel yetenekler say\u0131labilir. \u0130\u015f unvan\u0131 veya asker\u00ee r\u00fctbe gibi anayasal nitelikler de yararl\u0131 olabilir, \u00e7\u00fcnk\u00fc elde edilmeleri genellikle kolayd\u0131r ve ge\u00e7mi\u015f performans bilgilerinin yerine ge\u00e7ebilirler (bu veriler mevcut de\u011filse). \u00d6nceki bilgi ve beceriler, tahmin edilece\u011fi gibi, ki\u015fiselle\u015ftirmeyi bilgilendirmek i\u00e7in en kullan\u0131\u015fl\u0131 tarihsel veriler aras\u0131ndad\u0131r.<\/p>\r\n

\u00d6\u011frenen performans verileri hem ge\u00e7mi\u015f test sonu\u00e7lar\u0131 ve portf\u00f6y puanlar\u0131 gibi statik verileri hem de verilen \u00f6\u011fretim deneyimi i\u00e7indeki s\u0131navlar, al\u0131\u015ft\u0131rmalar, sim\u00fclasyonlar ve di\u011fer etkinliklerden elde edilen daha g\u00fcncel verileri i\u00e7erebilir. \u00d6\u011frenen performans\u0131, madde-tepki kuram\u0131 veya Bayesci bilgi takibi gibi y\u00f6ntemler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla karma\u015f\u0131k \u00e7\u0131kar\u0131mlar\u0131 bildirmek i\u00e7in kullan\u0131labilir; e\u015fik \u00f6l\u00e7\u00fcmleri ve pop\u00fclasyon normlar\u0131yla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar gibi daha basit yakla\u015f\u0131mlar da baz\u0131 faydalar sa\u011flar. Ancak, temel \u00f6\u011frenen performans\u0131 verilerini bile toplamak her zaman kolay de\u011fildir; bazen, \u00f6rne\u011fin, bireyler veya kurulu\u015flar puanlar\u0131n\u0131n \u00f6l\u00e7\u00fclmesi ve kaydedilmesiyle kendilerini tehdit alt\u0131nda hissedebilirler. Buna ra\u011fmen, \u00f6\u011frenen performans verileri ki\u015fiselle\u015ftirmede b\u00fcy\u00fck fark yarat\u0131r; kalite \u00f6l\u00e7\u00fctleri tasarlamak, verileri toplamak ve dikkatlice analiz etmek i\u00e7in harcanan \u00e7abaya de\u011fer.<\/p>\r\n

Baz\u0131 ayarlarda mevcut olan yeni bir veri kayna\u011f\u0131, sens\u00f6rlerden, yani \u00f6\u011frenenlerle ilgili fiziksel veya fizyolojik bilgileri objektif olarak \u00f6l\u00e7ebilen, arabulucular\u0131 ve performanslar\u0131n\u0131n moderat\u00f6rlerini \u00e7evreleyen baz\u0131 belirsizlikleri ortadan kald\u0131ran cihazlardan gelir. Galvanik deri tepkisi ve kalp at\u0131\u015f h\u0131z\u0131 de\u011fi\u015fkenli\u011fi monit\u00f6rleri gibi baz\u0131 \u00f6zel sens\u00f6rler, \u00f6\u011frenenlerin zihinsel ve duygusal durumlar\u0131n\u0131 tespit edebilir (bir \u00f6l\u00e7\u00fcde). Dahas\u0131, \u00f6zel donan\u0131m her zaman gerekli de\u011fildir; d\u00fc\u015f\u00fck maliyetli sens\u00f6rler diz\u00fcst\u00fc bilgisayarlar ve cep telefonlar\u0131 gibi bir\u00e7ok cihaza halihaz\u0131rda yerle\u015fiktir ve bunlar konum, ba\u011flam, bak\u0131\u015f y\u00f6n\u00fc, g\u00f6z bebe\u011fi geni\u015flemesi ve ses, hareket ve duru\u015f ipu\u00e7lar\u0131ndan gelen \u00e7e\u015fitli di\u011fer girdileri izleyebilir. Bu d\u00fc\u015f\u00fck maliyetli al\u0131c\u0131lardan elde edilen veriler stres, can s\u0131k\u0131nt\u0131s\u0131 ve kafa kar\u0131\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 gibi durumlar\u0131 ortaya \u00e7\u0131karmak i\u00e7in zaten kullan\u0131lmaktad\u0131r. Yaz\u0131l\u0131m i\u00e7erisindeki ara\u00e7lar, \u00f6\u011frenenlerin dikkatini, kat\u0131l\u0131m\u0131n\u0131 veya \u00f6fkesini anlaman\u0131n yan\u0131 s\u0131ra \u00f6\u011frenenin kimli\u011fini do\u011frulamaya veya hile belirtilerini ortaya \u00e7\u0131karmaya yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in daha yava\u015f yazma veya s\u0131k kullan\u0131lan fare hareketleri gibi klavye ve fare giri\u015flerini bile kullanabilir.<\/p>\r\n\r\n

\r\n
\r\n

Her insan sahip oldu\u011fu birbirinden g\u00fc\u00e7l\u00fc y\u00f6nleri vard\u0131r, bu y\u00fczden bu farkl\u0131l\u0131klar\u0131 temel alan e\u011fitimi nas\u0131l yap\u0131land\u0131rabiliriz? Gerekli e\u011fitimi daha k\u0131sa s\u00fcrede nas\u0131l verebiliriz ve asker\u00ee personeli g\u00f6rev i\u00e7in en iyi \u015fekilde nas\u0131l haz\u0131rlar\u0131z?<\/p>\r\n

Thomas <\/strong>Baptiste<\/strong><\/p>\r\n

Korgeneral, ABD Hava Kuvvetleri (Emekli) Ba\u015fkan\u0131 ve CEO'su, Ulusal Sim\u00fclasyon Merkez<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n

Hem \u00f6\u011frenen performans\u0131 hem de alg\u0131lay\u0131c\u0131 veriler ile ilgili olarak, \u00f6\u011frenen deneyimi verileri, \u00f6\u011frenenlerin g\u00f6rd\u00fcklerini ve yapt\u0131klar\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131klayan olay temelli verileri ifade eder. \u00d6\u011frenen performans\u0131 verileriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, \u00f6\u011frenen deneyimi yaln\u0131zca sonu\u00e7lar\u0131 de\u011fil, her bir sonucu a\u00e7\u0131klayan t\u00fcm ad\u0131mlar\u0131, bir \u00f6\u011frenenin (veya ortamdaki di\u011fer ilgili insan veya makine arac\u0131lar\u0131n\u0131n) ger\u00e7ekle\u015ftirdi\u011fi ad\u0131m ad\u0131m faaliyetleri de yakalar. Bunlar, videoyu duraklatmay\u0131, g\u00f6ndermeden \u00f6nce bir s\u0131nav cevab\u0131n\u0131 se\u00e7meyi (ve sonra de\u011fi\u015ftirmeyi) veya bir otomatik e\u011fitmenden yard\u0131m istemeyi i\u00e7erebilir.<\/p>\r\n

\u00d6nemli kavray\u0131\u015f, d\u0131\u015f kaynaklardan, an\u0131nda teslim teknolojisinin veya \u00f6\u011fretim faaliyetlerinden de gelebilir. \u00d6rne\u011fin, \u00e7evrim i\u00e7i kurslardaki g\u00fcndelik tart\u0131\u015fma panolar\u0131 gibi di\u011fer sosyal etkile\u015fimler, \u00f6\u011frenenlerin ilgi alanlar\u0131 ve tutumlar\u0131 hakk\u0131nda daha fazla bilgi edinmek veya sosyal a\u011f analizlerini bildirmek i\u00e7in do\u011fal dil i\u015fleme yoluyla \u00e7\u0131kar\u0131labilir. \u00d6\u011frenme ortam\u0131 hakk\u0131nda kavramsal bilgiler de kullan\u0131labilir. \u00d6rne\u011fin, zaman ve konum verileri, \u00f6\u011frenenlerin alg\u0131lay\u0131c\u0131lar\u0131 taraf\u0131ndan toplanabilir ve daha sonra ger\u00e7ek zamanl\u0131 ba\u011flamla ilgili \u00f6\u011frenme \u00f6rnekleri hakk\u0131nda bilgi vermek i\u00e7in harici hava ve harita veri tabanlar\u0131yla entegre edilebilir. Benzer \u015fekilde, lojistik hususlar, \u00f6\u011frenmenin sunulmas\u0131yla ilgili hususlar\u0131 etkileyebilir; bunlar, s\u00f6z konusu \u00f6\u011frenenin kullanabilece\u011fi dijital cihazlar\u0131 (\u00f6r., ak\u0131ll\u0131 telefona ve diz\u00fcst\u00fc bilgisayar gibi), belirli bir kursta mevcut olan koltuk say\u0131s\u0131n\u0131 veya maliyet ve zaman k\u0131s\u0131tlamalar\u0131n\u0131 i\u00e7erebilir. \u00d6rg\u00fctsel fakt\u00f6rler de ki\u015fiselle\u015ftirmeyi farkl\u0131 bi\u00e7imlerde \u015fekillendirebilir. Bir \u00f6rnek olarak, bireyin i\u015f g\u00fcc\u00fcne uygunluk, mesleki geli\u015fim hedefleri veya ki\u015fisel merak d\u0131\u015f\u0131nda olmas\u0131 nedeniyle bir e\u011fitim kursunu tamamlay\u0131p tamamlamad\u0131\u011f\u0131na ba\u011fl\u0131 olarak, \u00f6\u011frenmenin tasar\u0131m ve sunumunun nas\u0131l de\u011fi\u015febilece\u011fini d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn.<\/p>\r\n

Ba\u015fka bir d\u0131\u015f veri bi\u00e7imi, \u00f6\u011frenenlerin kendileri, akranlar\u0131, e\u011fitmenleri ve denet\u00e7iler d\u00e2hil olmak \u00fczere insan g\u00f6zlem ve girdilerinden gelir. \u00d6rne\u011fin, bir e\u011fitmen \u00f6\u011frenene ait ikna edici yaz\u0131 hakk\u0131nda bir ele\u015ftiri yazabilir veya ba\u015fka g\u00f6zlemci \/ e\u011fitmen stajyerlerin \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131 performans de\u011ferlendirme tablosuna g\u00f6re puanlayabilir. Bir \u00f6\u011frenen verilerden yola \u00e7\u0131karak \u00f6z de\u011ferlendirme yapabilir ayn\u0131 \u015fekilde bu de\u011ferlendirme akran de\u011ferlendirmeleri veya 360 \u00b0 anketlerden gelen verileri kullanabilir. (Bu noktada \u015funu da belirtmek gerekecek, gelecekteki \u00f6\u011frenme ekosisteminin t\u00fcm y\u00f6nlerinin dijitalle\u015ftirilmesi ve otomatikle\u015ftirilmesi gerekli de\u011fildir! Asl\u0131nda, bu ara\u015ft\u0131rmalar \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fabilecekleri \u00f6nemli bir aland\u0131r, \u00f6zetle teknolojiyi \u00f6\u011frenme kolayla\u015ft\u0131r\u0131c\u0131lar\u0131na ikame etmek yerine simbiyotik olarak nas\u0131l entegre edebiliriz.)<\/p>\r\n

Son olarak, daha sa\u011flam, ki\u015fisel ve kavramsal hale getirilen \u00f6\u011frenen verilerinin daha yararl\u0131 oldu\u011funu belirtmek gerekir ancak bu verilerin bu \u015fekilde i\u015flenmesi s\u00fcreci mahremiyet endi\u015felerini de art\u0131rmaktad\u0131r. Fayda ve mahremiyet aras\u0131ndaki dengesi iyi kurulmal\u0131d\u0131r. (Daha ayr\u0131nt\u0131l\u0131 bir tart\u0131\u015fma i\u00e7in B\u00f6l\u00fcm 8'e bak\u0131n\u0131z.)<\/p>\r\n\r\n

Veri Analizleri<\/h3>\r\n

Toplanan veriler anlaml\u0131 bir \u015fekilde analiz edildikten sonra, sistem bu analizleri te\u015fhis, kestirim ve uyarlama kararlar\u0131 almak i\u00e7in kullanmal\u0131d\u0131r. Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme teknolojileri ne t\u00fcr kararlar almay\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131d\u0131\u011f\u0131d\u0131r. En bariz cevap, \u00f6\u011frenenlerin i\u00e7erik ustal\u0131klar\u0131n\u0131 tahmin edebilme ve daha sonra yetenek bo\u015fluklar\u0131n\u0131 doldurmak ve kavram yan\u0131lg\u0131lar\u0131n\u0131 gidermek i\u00e7in harekete ge\u00e7ebilmektir. \u0130nsanlar farkl\u0131 \u015fekillerde \u00f6\u011frenirler ve bir sistemin yapabilece\u011fi en etkili m\u00fcdahalelerden baz\u0131lar\u0131, her \u00f6\u011frenenin kendi optimal h\u0131z\u0131nda ilerlemesini sa\u011flamakt\u0131r, b\u00f6ylece t\u00fcm \u00f6\u011frenenler \u00f6nemli alt-bile\u015fenleri atlamadan veya \u00f6nceden bilinen materyallerle \u00e7ile \u00e7ekmeden ustal\u0131\u011fa ula\u015f\u0131rlar.<\/p>\r\n

Tan\u0131m olarak, ustal\u0131k, ger\u00e7ek de\u011feri g\u00f6zlemlenememi\u015f bir \u00f6\u011frenenin yeterlili\u011fi ile ilgili bir kestirimde bulunmaktad\u0131r. Ustal\u0131k, cevaplar\u0131n do\u011frulu\u011fu ve h\u0131z\u0131 gibi g\u00f6zlemlenebilir performansla sonu\u00e7lan\u0131r. Ustal\u0131k kestirimlerine, \u00f6zellikle ba\u015flang\u0131\u00e7ta, \u00f6\u011frenenin profilinden veya demografik girdilerinden elde edilen sabit verilerle \u015fekil verilebilir. Bir \u00f6\u011frenme olay\u0131 s\u0131ras\u0131nda, ustal\u0131k kestirimleri, en yeni olu\u015fturulmu\u015f ba\u011flamla ilgili verilerle \u015fekillendirilir. Ancak; ustal\u0131k kestirimlerine ili\u015fkin s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 da dikkate al\u0131n. Tutan tahminler, tesad\u00fcfi girdiler, deneme yan\u0131lma y\u00f6ntemleri ve herhangi bir say\u0131da tesad\u00fcfi veya kas\u0131tl\u0131 hatal\u0131 davran\u0131\u015flar tutars\u0131zl\u0131klara neden olabilir. Uyarlanabilir sistemler her zaman \u00f6\u011frenen ustal\u0131k verileri \u00e7er\u00e7evesinde sa\u011fl\u0131kl\u0131 bir \u015f\u00fcphecilikle tasarlanmal\u0131 ve hatal\u0131 tahminleri do\u011frulaman\u0131n ve azaltman\u0131n yollar\u0131n\u0131 bulmal\u0131d\u0131r. Hatal\u0131 ustal\u0131k modellerine kar\u015f\u0131 korunman\u0131n baz\u0131 yollar\u0131 aras\u0131nda, e\u011fitmen girdileri, sistem davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 ge\u00e7ersiz k\u0131lan \u00f6\u011frenen se\u00e7im \u00f6nerileri ve \u00f6\u011frenenlerin kendi ustal\u0131k tahminlerini g\u00f6rmelerini (ve bazen do\u011frudan veya dolayl\u0131 olarak de\u011fi\u015ftirmelerini) sa\u011flayan a\u00e7\u0131k \u00f6\u011frenen modelleri de bulunur.<\/p>\r\n

Ustal\u0131\u011fa ek olarak, bir\u00e7ok bireysel durum ve \u00f6zellik \u00f6\u011frenmeyi etkiler ve bu nedenle, analiz i\u00e7in faydal\u0131 hedefler olabilir. \u00d6\u011frenenlerin durumlar\u0131, an be an de\u011fi\u015fen \u015fekillendirilebilir \u00f6zelliklere sahipken, neyse ki \u00f6zellikleri, daha sabittir ve daha uzun s\u00fcreler alan bir d\u00f6nemde de\u011fi\u015fime u\u011frar. Hayal k\u0131r\u0131kl\u0131\u011f\u0131 veya can s\u0131k\u0131nt\u0131s\u0131 gibi duygusal durumlar, bireylerin \u00f6\u011frenme motivasyonlar\u0131n\u0131 azaltabilir; a\u00e7l\u0131k ya da uyku eksikli\u011fi gibi fizyolojik durumlar hem duygular\u0131 etkileyerek hem de bili\u015fsel i\u015flevleri y\u00f6neterek \u00f6\u011frenmeyi etkileyebilir. Daha \u00f6nce de belirtildi\u011fi gibi, ki\u015filik \u00f6zellikleri (\u00f6r., hedef y\u00f6nelimi ve genel \u00f6z yeterlik) de baz\u0131 i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sa\u011flayabilir; ayr\u0131ca, sosyal kimlik \u00f6zellikleri veya \u00f6\u011frenme hedefleri gibi ki\u015fisel \u00f6zellikler de bu konuda i\u015fe yarayabilir.<\/p>\r\n

Son olarak, zaman i\u00e7inde bir\u00e7ok \u00f6\u011frenenden elde edilen verilerin toplanmas\u0131 e\u011filim analizleri i\u00e7in bilgi sa\u011flayabilir veya bunlar, yeterli \u00f6l\u00e7ekte, gizli kal\u0131plar\u0131 ortaya \u00e7\u0131karan makine-\u00f6\u011frenimi algoritmalar\u0131n\u0131 e\u011fitmek i\u00e7in kullan\u0131labilir. En az\u0131ndan toplu veriler, ortalama tamamlanma s\u00fcresi gereksinimleri gibi baz\u0131 genel \u00f6l\u00e7\u00fctler sa\u011flayabilir. Daha karma\u015f\u0131k sistemlerde, bu veriler ayn\u0131 zamanda otomatik tan\u0131lama ve uyarlama \u00f6nerilerini geli\u015ftirebilir ve ayr\u0131ca \u00f6\u011fretimdeki sorunlu b\u00f6l\u00fcmleri tan\u0131mlama, farkl\u0131 \u00f6\u011frenen t\u00fcrleri i\u00e7in optimum \u00f6\u011frenme patikalar\u0131 ve \u00f6\u011frenme aray\u00fcz\u00fcn\u00fc, i\u00e7eri\u011fini veya sunumu a\u015famal\u0131 olarak iyile\u015ftirme yollar\u0131 gibi sistem genelindeki iyile\u015ftirmeleri bilgilendirebilirler.<\/p>\r\n\r\n

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

\u00d6\u011frencinin bireysel ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re ger\u00e7ekten ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenmenin oldu\u011fu ve ayn\u0131 zamanda bunu i\u00e7erik standard\u0131 beklentileriyle dengeledi\u011fi bir yerde olmak istiyorum. \u00d6\u011frencilerin daha derinlere inmelerini, duyarl\u0131 e\u011fitim olanaklar\u0131na sahip olma f\u0131rsatlar\u0131n\u0131n oldu\u011funu g\u00f6rmeyi \u00e7ok isterim.<\/p>\r\n

Dr. <\/strong>Nathan<\/strong> Oakley<\/strong>. <\/strong><\/p>\r\n

Ba\u015f Akademik G\u00f6revlisi,\u00a0Mississippi E\u011fitim Bakanl\u0131\u011f\u0131<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n \r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n

Uyarlamalar<\/h3>\r\n

Bir sonraki \u00f6nemli husus, sistemin yapaca\u011f\u0131 adaptasyon \u00e7e\u015fitleriyle ilgilidir. Bu; ekran \u00f6geleri, i\u00e7eri\u011fin ne ve ne zaman sunuldu\u011fu, g\u00f6rev s\u0131ras\u0131, e\u011fitim materyallerinin i\u00e7eri\u011fi, g\u00f6m\u00fcl\u00fc i\u00e7erik \u00f6zellikleri (\u00f6r., ilgili \u00f6rneklerin se\u00e7imi), d\u0131\u015f i\u00e7erik \u00f6zellikleri (\u00f6r., geribildirim ve ipu\u00e7lar\u0131 dahil), \u00f6\u011fretim stratejileri ve taktikleri, da\u011f\u0131t\u0131m y\u00f6ntemleri, da\u011f\u0131t\u0131m ara\u00e7lar\u0131, sunum y\u00f6ntemleri, performans standartlar\u0131, \u00f6\u011frenenlerin hedefleri ve \u00e7e\u015fitli di\u011fer etkile\u015fimler d\u00e2hil olmak \u00fczere bir\u00e7ok fakt\u00f6rde de\u011fi\u015fiklik yap\u0131lmas\u0131n\u0131 i\u00e7erebilir. Bu adaptasyon bi\u00e7imleri, mikro, makro ve meta seviyelerde yani, daha b\u00fcy\u00fck veya daha az oranda ifade edilebilir.<\/p>\r\n

Birincisi, mikro seviye, bir \u00f6\u011frenme oturumu, problem \u00e7\u00f6zme f\u0131rsat\u0131 veya tek bir \u00f6\u011frenen eylemine yan\u0131t olarak g\u00f6reve \u00f6zg\u00fc adaptasyona odaklanmaktad\u0131r. Bu, \u00f6rne\u011fin, bir cebir problemi ba\u011flam\u0131nda veya bir taklit senaryosu i\u00e7inde olabilir. Zeki \u00f6\u011fretim sistemleri, genellikle olduk\u00e7a k\u0131s\u0131tl\u0131 ama\u00e7lar ve konu alanlar\u0131 i\u00e7in de olsa, bu t\u00fcr bir uyarlama \u00fcretmektedir. Zeki \u00f6\u011fretici teknolojileri meta haline geliyor ve bir internet aramas\u0131 ile ticari ve a\u00e7\u0131k kaynak se\u00e7eneklerini bulmak kolay. Ancak, kullan\u0131ma haz\u0131r bu ara\u00e7lar\u0131n \u00e7o\u011fu iyi tan\u0131mlanm\u0131\u015f konu alanlar\u0131nda en iyi sonucu verir; bu nedenle, mevcut birka\u00e7 matematik \u00f6\u011fretmeni varken, yazmak i\u00e7in daha az, sosyal ve duygusal beceriler i\u00e7in daha da az \u00f6\u011fretmen vard\u0131r. Yanl\u0131\u015f tan\u0131mlanm\u0131\u015f alanlar veya \u00f6zel materyaller i\u00e7in, g\u00f6reve \u00f6zg\u00fc ki\u015fiselle\u015ftirme geli\u015ftirmek, \u00f6\u011frenme, m\u00fchendislik ve konu uzmanlar\u0131ndan kapsaml\u0131 girdiler gerektiren zaman al\u0131c\u0131 bir \u00e7aba olabilmektedir. Bu durumlarda, insan uzmanl\u0131\u011f\u0131na duyulan ihtiya\u00e7, onlar\u0131n geli\u015fiminde bir darbo\u011faz yaramakta ve ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenmenin daha y\u00fcksek maliyetinin bir par\u00e7as\u0131 haline gelmektedir.<\/p>\r\n

\u0130kincisi, makro d\u00fczey i\u00e7erik genelinde uyarlamaya odaklan\u0131r. Bu, bir sonraki \u00f6\u011fretim konusunun se\u00e7ilmesini, bir m\u00fcfredat i\u00e7indeki \u00f6\u011fretim bloklar\u0131n\u0131n s\u0131ralanmas\u0131n\u0131, \u00f6\u011frenenlerden, denetlenemeyen kavramlar\u0131 tekrar etmelerini istemeyi veya daha \u00f6nce \u00f6\u011frenilen alanlar\u0131 atlamalar\u0131na izin vermeyi i\u00e7erebilir. Belirli bir \u201ckonunun\u201d veya \u201cblo\u011fun\u201d ayr\u0131nt\u0131 d\u00fczeyi de\u011fi\u015fkenlik g\u00f6sterebilir ancak bunlar\u0131n \u00f6\u011frenme b\u00f6l\u00fcmlerine (bile\u015fen g\u00f6revleri veya daha b\u00fcy\u00fck k\u00fcmeler yerine) at\u0131fta bulunmalar\u0131 gerekir. Makro ve mikro seviyede uyarlama tipik olarak s\u0131n\u0131rl\u0131 bir sistem i\u00e7erisinde, yani tek bir uygulamada ger\u00e7ekle\u015fir.<\/p>\r\n

Meta d\u00fczeyinde \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc bir ki\u015fiselle\u015ftirme t\u00fcr\u00fc ortaya \u00e7\u0131kmaktad\u0131r. Meta adaptasyon, farkl\u0131 m\u00fcfredat, \u00f6\u011frenme sistemleri ve \/ veya organizasyon fonksiyonlar\u0131 i\u00e7in uygulan\u0131r. Mikro ve makro seviyelerin aksine, meta-seviyedeki uyarlama sistemler sistemi ortamlar\u0131nda ger\u00e7ekle\u015ftirmektedir. Meta-adaptasyon, \u00f6rne\u011fin, belirli bir \u00f6\u011frenme hedefine ula\u015fmak i\u00e7in hangi uygulaman\u0131n kullan\u0131laca\u011f\u0131n\u0131n se\u00e7ilmesini i\u00e7erebilmektedir \u00d6rne\u011fin, bir doktorun \u00e7evrim i\u00e7i bir sim\u00fclasyon yoluyla, harmanlanm\u0131\u015f bir \u00f6\u011frenme at\u00f6lyesinde veya yerinde bir mobil e\u011fitim ekibiyle yeni bir prosed\u00fcr hakk\u0131nda e\u011fitim verip vermemesi d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclmelidir. Bu \u00f6rnekte vurguland\u0131\u011f\u0131 gibi, farkl\u0131 \u00f6\u011frenme sistemleri \u00e7e\u015fitli ve \u00e7o\u011fu zaman tamamlay\u0131c\u0131 olan yakla\u015f\u0131mlar\u0131 kullan\u0131r. Sezgisel olarak, her deneyim her \u00f6\u011frenen i\u00e7in daha iyi (veya daha k\u00f6t\u00fc) \u00e7al\u0131\u015fabilir. \u00d6rne\u011fin, mesleki geli\u015fim hedeflerinin, at\u00f6lye planlama lojisti\u011finin, mevcut teknolojilerin, lisans alman\u0131n aciliyetinin ve kurulu\u015fun risk tolerans\u0131n\u0131n farazi doktorun e\u011fitim \u015feklini nas\u0131l etkileyebilece\u011fini d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn.<\/p>\r\n\r\n

\r\n

\"image\"<\/p>\r\n\r\n<\/header>\r\n

\r\n

E\u011fitimde genellikle talep yerine arz, b\u00fcy\u00fcmeden ziyade uyumluluk, ba\u011flam ve deneyimden ziyade akademik ger\u00e7eklere odaklan\u0131yoruz. Bunu de\u011fi\u015ftirmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131yoruz. Bunu i\u015f g\u00fcc\u00fcm\u00fcz\u00fc, K-12 ve orta \u00f6\u011fretim sonras\u0131 sekt\u00f6rleri uyumlu hale getirecek \u015fekilde yap\u0131yoruz. Farkl\u0131 yollara ihtiyac\u0131m\u0131z var \u00e7\u00fcnk\u00fc \u00e7ocuklar farkl\u0131. Dolay\u0131s\u0131yla, sistemimizdeki yolculuklar\u0131 da farkl\u0131 olmal\u0131d\u0131r.<\/p>\r\n

Dr. <\/strong>Ken<\/strong> Wagner<\/strong><\/p>\r\n

E\u011fitimden Sorumlu Komisyon \u00dcyesi Rhode Island E\u011fitim Bakanl\u0131\u011f\u0131<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n \r\n

Meta adaptasyon, verilen bir sistemdeki \u00f6\u011frenme faaliyetlerini de artt\u0131rabilmektedir. Hayali doktorun bu yeni prosed\u00fcr\u00fc bir sim\u00fclasyon yoluyla \u00f6\u011frendi\u011fini ve sistemin \u00f6rne\u011fin farmakoloji gibi birbiriyle ili\u015fkili bir alandaki, mevcut sistem taraf\u0131ndan a\u00e7\u0131k\u00e7a ele al\u0131nmayan bir bo\u015flu\u011fu te\u015fhis etti\u011fini hayal edin. Bu durumda, meta-uyarlanabilir \u00e7\u00f6z\u00fcm, bir kitap b\u00f6l\u00fcm\u00fc, mikro\u00f6grenme tazeleme veya \u00e7evrim i\u00e7i kurs gibi harici iyile\u015ftirme kaynaklar\u0131 \u00f6nerebilmektedir.<\/p>\r\n

Meta-uyarlama, veri payla\u015fmalar\u0131n\u0131 ve birlikte \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in \u00e7oklu \u00f6\u011frenme sistemlerini birle\u015ftiren modern \u00f6\u011frenme ekosistemlerinin bir \u00f6zelli\u011fidir. Bu, standartla\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f protokolleri, makine taraf\u0131ndan okunabilir verileri ve iyi tan\u0131mlanm\u0131\u015f meta verileri \u00f6\u011frenim sistemlerinde kullanman\u0131n neden \u00f6nemli oldu\u011funun bir nedenidir. Veriler sistemler aras\u0131nda standartla\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f yollarla payla\u015f\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, daha geni\u015f, hayat boyu \u00f6\u011frenme \u00f6l\u00e7e\u011finde birle\u015fik ve optimal \u00f6\u011frenme patikalar\u0131n\u0131n ki\u015fiselle\u015ftirilmesini sa\u011flamaktad\u0131r.<\/p>\r\n\r\n

Teknolojik Hususlar<\/h2>\r\n

Ki\u015fiselle\u015ftirmenin tasar\u0131m\u0131, kullan\u0131m\u0131 ve etkisi, sistemin kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 teknik ortamdan b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde etkilenir. Bu b\u00f6l\u00fcm bu konular\u0131n bir \u00f6rne\u011fini vurgulamaktad\u0131r.<\/p>\r\n

DONANIM VE YAZILIM<\/strong><\/p>\r\n

Bilgisayar tabanl\u0131 ki\u015fiselle\u015ftirme \u015f\u00fcphesiz donan\u0131m ve yaz\u0131l\u0131m gerektirir. Daha a\u00e7\u0131k bir \u015fekilde, bu sistemler, b\u00fcy\u00fck miktarlarda \u00f6\u011frenen verileri i\u00e7in kapsaml\u0131 ve y\u00fcksek g\u00fcvenlikli dijital depolama, \u00f6l\u00e7eklendirilmi\u015f \u00e7evrim i\u00e7i YZ algoritmalar\u0131n\u0131 i\u015fleyebilen esnek sunucular veya API'ler aras\u0131nda veri payla\u015fan esnek sistemler gibi \u00f6zel bile\u015fenler gerektirebilir. Benzer \u015fekilde, se\u00e7ilen veri kaynaklar\u0131na ba\u011fl\u0131 olarak, giyilebilir alg\u0131lay\u0131c\u0131lar, \u00e7evresel i\u015faretler veya e\u011fitmen giri\u015f tabletleri gibi benzersiz donan\u0131m cihazlar\u0131 gerekebilir.<\/p>\r\n

BANT GEN\u0130\u015eL\u0130\u011e\u0130<\/strong><\/p>\r\n

Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme teknolojilerinin bir istemci uygulamas\u0131nda yerel olarak \u00e7al\u0131\u015fabilmesine ra\u011fmen, \u00e7o\u011fu sistemin a\u011f bile\u015fenlerini (ve muhtemelen bir hizmet veya HOY \u00e7\u00f6z\u00fcmleri olarak yaz\u0131l\u0131m\u0131) kullanaca\u011f\u0131 tahmin edilmektedir. Ancak, bant geni\u015fli\u011fi s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 baz\u0131 da\u011f\u0131t\u0131mlar\u0131 etkileyebilmektedir. \u00d6rne\u011fin, K \u2013 12 okullar\u0131n\u0131n bir\u00e7ok kullan\u0131c\u0131 aras\u0131nda s\u0131n\u0131rl\u0131 bir internet ba\u011flant\u0131s\u0131n\u0131 payla\u015fmas\u0131 gerekebilir ya da y\u00fczer durumda veya zorlu ko\u015fullarda asker\u00ee birimler, ba\u011flant\u0131 olmadan uzun s\u00fcreler ge\u00e7irebilir. Bu gibi durumlarda, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme uygulamalar\u0131 a\u011f kullan\u0131m\u0131n\u0131 azaltmak, yava\u015f yan\u0131t s\u00fcrelerine ra\u011fmen veya bir ba\u011flant\u0131 olmadan \u00e7al\u0131\u015fmak i\u00e7in tasarlanmal\u0131d\u0131r. Bunu ger\u00e7ekle\u015ftirme y\u00f6ntemleri aras\u0131nda toplu i\u015fleme, yerel \u00e7o\u011faltma ve m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funda beklenen sonraki ad\u0131mlar\u0131n \u00f6nbelle\u011fe al\u0131nmas\u0131 say\u0131labilir.<\/p>\r\n

VER\u0130<\/strong><\/p>\r\n

Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme veri gerektirir.<\/p>\r\n

Veri modelleri, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli do\u011frulama ve norm \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131 yoluyla toplanan, bir \u00f6\u011frenme ekosistemindeki di\u011fer uygulamalardan veya merkezi veri havuzlar\u0131ndan elde edilen mevcut verilerle bilgilendirilebilir. Ancak, bir uyar\u0131: Daha fazlas\u0131 her zaman daha iyi de\u011fildir. Daha \u00f6nce toplanan verilerin mevcut n\u00fcfusu tam olarak ne \u00f6l\u00e7\u00fcde yans\u0131tt\u0131\u011f\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmek \u00f6nemlidir. \u00d6rne\u011fin, hassasl\u0131k ayarlar\u0131nda, bir test i\u00e7indeki sorular\u0131n s\u0131ralamas\u0131 kadar ince farkl\u0131l\u0131klardan sapma tespit edilmi\u015ftir. Bunun da vurgulad\u0131\u011f\u0131 gibi, veriler ister harici kaynaklardan ister sistem taraf\u0131ndan toplanan girdilerden geliyor olsun, veri kalitesi \u00f6nemli bir sorundur. Hataya dayan\u0131kl\u0131l\u0131k, taml\u0131k, objektiflik, adalet, g\u00fcncellik ve tutarl\u0131l\u0131k (birka\u00e7\u0131n\u0131 belirtmek gerekirse) ki\u015fiselle\u015ftirme i\u00e7in kritik fakt\u00f6rlerdir.<\/p>\r\n

Dikkate al\u0131nmas\u0131 gereken bir di\u011fer \u00f6nemli husus, depolama ve i\u015fleme gereksinimlerini i\u00e7ermektedir. Baz\u0131 algoritmalar, bir sistemi kullan\u0131\u015fl\u0131 hale getirmeden \u00f6nce \u00f6l\u00e7\u00fcmlemek i\u00e7in y\u00fczlerce veya binlerce \u00f6\u011frenenden gelen verileri gerektirmektedir. Ayr\u0131ca, algoritmalara ba\u011fl\u0131 olarak, \u00fcretilen veri miktar\u0131 bellek ve hesaplama gereksinimlerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rabilmektedir.<\/p>\r\n

MAK\u0130NE \u00d6\u011eREN\u0130M\u0130<\/strong><\/p>\r\n

B\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7eklerdeki veriler, makine \u00f6\u011frenimi algoritmalar\u0131n\u0131 e\u011fitmek i\u00e7in kullan\u0131labilir. Bunlar, \u00f6rne\u011fin, hangi \u00f6\u011frenme patikalar\u0131n\u0131n farkl\u0131 \u00f6\u011frenenler i\u00e7in en iyi \u00e7al\u0131\u015faca\u011f\u0131n\u0131 tahmin edebilmekte veya kullan\u0131m al\u0131\u015fkanl\u0131klar\u0131na dayanarak eski i\u00e7eri\u011fi alg\u0131layan kendi kendini geli\u015ftiren bir sistem olu\u015fturabilmektedir. Ayr\u0131ca, makine \u00f6\u011frenimi, ki\u015fiselle\u015ftirmenin farkl\u0131 topluluklar i\u00e7in nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 otomatikle\u015ftirebilir veya zaman i\u00e7inde de\u011fi\u015fen etkile\u015fim kal\u0131plar\u0131n\u0131 ortaya \u00e7\u0131karabilmektedir. Ancak, makine \u00f6\u011frenimi sihirli bir de\u011fnek de\u011fildir. Ayr\u0131ca, \u00f6nemli miktarda veri gerektirmektedir; bu da bir\u00e7ok \u00f6\u011frenenin bir makine \u00f6\u011frenimi algoritmas\u0131n\u0131n tam olarak uygulamaya haz\u0131r hale gelmeden \u00f6nce bir sistemi kullanmas\u0131 gerekti\u011fi anlam\u0131na gelir. Dahas\u0131, bir\u00e7ok kurulu\u015f, bir algoritman\u0131n i\u015flevselli\u011fini insan g\u00f6zetimini i\u00e7erebilecek, artan karma\u015f\u0131kl\u0131k ve maliyetlere yol a\u00e7abilecek ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme m\u00fcdahalelerinin s\u00fcrekli do\u011frulanmas\u0131n\u0131 gerektirecektir. Makine \u00f6\u011frenmesi \u015feffafl\u0131k ve izah edilebilirlik s\u0131n\u0131rlamalar\u0131ndan da zarar g\u00f6rebilmektedir.<\/p>\r\n

\u015eEFFAFLIK VE \u0130ZAH ED\u0130LEB\u0130L\u0130RL\u0130K<\/strong><\/p>\r\n

Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme sistemleri, \u015feffaf bir \u015fekilde, yani payda\u015flar\u0131n verileri, analizleri ve eylemlerin sebeplerini g\u00f6rmesini sa\u011flayacak \u015fekilde i\u015flenmelidir. \u015eeffafl\u0131k, ayn\u0131 i\u015flemleri yapabilen ancak kullan\u0131c\u0131lar\u0131n sistemin karar s\u00fcre\u00e7lerini izlemelerine imk\u00e2n tan\u0131mayan kara kutu teknik sistemlerinin aksine tan\u0131mlanm\u0131\u015ft\u0131r. \u0130deal olarak, ki\u015fiselle\u015ftirmeden elde edilen \u00e7\u0131kt\u0131lar bireysel ve toplu seviyelerde mevcut olmal\u0131 ve kullan\u0131c\u0131lar\u0131n a\u00e7\u0131klay\u0131c\u0131 ayr\u0131nt\u0131l\u0131 g\u00f6r\u00fc\u015flere ula\u015fmas\u0131 i\u00e7in detaya inmesine (veya detaya gitmesine) izin vermelidir. \u00d6\u011frenenler, e\u011fitmenler, y\u00f6neticiler, denet\u00e7iler ve \/ veya komutanlar i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f veri g\u00f6rselle\u015ftirmeleri ve g\u00f6sterge tablolar\u0131 burada yararl\u0131 olabilir.<\/p>\r\n\r\n

\r\n

\"Kisiselli\u015ftirme<\/p>\r\n\r\n<\/header>\r\n

\r\n\r\nYetkinlikleri geli\u015ftirmek ve sonu\u00e7ta istedi\u011finiz i\u015fi almak i\u00e7in birden fazla yol varsa, bunun ilgin\u00e7 ve heyecan verici bir gelecek oldu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyorum. \u00c7ok uzun zamand\u0131r, ba\u015far\u0131ya ula\u015fmak i\u00e7in var olan tek yolumuz bu. Genellikle bir yetenek olu\u015fturma mekanizmas\u0131ndan \u00e7ok bir filtre g\u00f6revi g\u00f6r\u00fcr.\r\n

Shantanu Sinha<\/strong><\/p>\r\n

Y\u00f6netici, \u00dcr\u00fcn Y\u00f6netimi, Google; Eski Kurucu Ba\u015fkan\u0131 ve Ba\u015f Operasyon Direkt\u00f6r\u00fc, Khan Academy<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n \r\n

\u0130deal olarak, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme sistemleri hem a\u00e7\u0131klanabilir hem de \u015feffaf olmal\u0131d\u0131r; bu, payda\u015flar\u0131n\u0131n bunu do\u011fru bir \u015fekilde de\u011ferlendirmek ve kabul etmek i\u00e7in sistemin eylemlerini anlamalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur. Bu ayr\u0131m\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurun: \u015eeffafl\u0131ktan yoksun bir teknik sistem \u00f6zel i\u015flevler ve kara kutu makine \u00f6\u011frenimini i\u00e7erebilir; ancak bu algoritmalara bir pencere a\u00e7mak, onlar\u0131n temelindeki mant\u0131\u011f\u0131 veya ortaya \u00e7\u0131kan davran\u0131\u015flar\u0131 anla\u015f\u0131l\u0131r hale getirmeyecektir. Son kullan\u0131c\u0131 a\u00e7\u0131klamalar\u0131n\u0131 dikkate almadan \u015feffafl\u0131k yine de kafa kar\u0131\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 yaratabilir; bu nedenle, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme sistemleri, tahminlerinin ve uyarlamalar\u0131n\u0131n nedenlerinin a\u00e7\u0131klamalar\u0131n\u0131 da sa\u011flar. Bir \u00f6rnek olarak, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f bir \u00f6\u011frenme sistemi, tahminleri g\u00fcncellemek ve bunlar\u0131 kararlarda birle\u015ftirmek i\u00e7in olas\u0131l\u0131kl\u0131 matematik kullanabilir. Ara\u015ft\u0131rmalar, sadece olas\u0131l\u0131klar\u0131 g\u00f6stermenin yararl\u0131 olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131, \u00e7\u00fcnk\u00fc iyi e\u011fitimli kullan\u0131c\u0131lar\u0131n bile bunlar\u0131 sezgisel olarak anlamakta zorlanabilece\u011fini g\u00f6steriyor. Bunun yerine a\u00e7\u0131klanabilir sistemler, bilinen terminolojideki kararlar\u0131 i\u00e7in do\u011fal dil tan\u0131mlar\u0131 ve kan\u0131tlar sa\u011flayabilir. Son ara\u015ft\u0131rmalar, normalde kendilerini a\u00e7\u0131klamayan karma\u015f\u0131k sistemler i\u00e7in ger\u00e7e\u011fin ard\u0131ndan a\u00e7\u0131klamalar\u0131n nas\u0131l olu\u015fturulaca\u011f\u0131n\u0131 da ara\u015ft\u0131r\u0131yor.<\/p>\r\n

\u015eeffaf ve a\u00e7\u0131klanabilir sistemlerin \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 son kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in uygulanabilir olmal\u0131d\u0131r. Sistemler yaln\u0131zca veri \u00e7\u0131karmamal\u0131; a\u00e7\u0131k \u00f6\u011frenen modeller, e\u011fitmen g\u00f6sterge panolar\u0131 veya y\u00f6neticiler ve \u00f6rg\u00fctsel karar vericiler i\u00e7in tasarlanan g\u00f6rselle\u015ftirmeler gibi verileri kullanan payda\u015flara anlaml\u0131 bir veri sa\u011flamaya yard\u0131mc\u0131 olmal\u0131d\u0131rlar. Bu sistemler iyi bir izah edilebilirlik i\u00e7erdi\u011finde, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n kendilerine g\u00fcvenmesi, s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 anlamas\u0131, sistem tavsiyelerine yan\u0131t olarak harekete ge\u00e7mesi ve sistemleri zaman i\u00e7inde kullanmaya devam etmesi daha olas\u0131d\u0131r.<\/p>\r\n

KONTROL<\/strong><\/p>\r\n

\u015eeffaf ve a\u00e7\u0131klanabilir sistemler, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n bir uygulaman\u0131n neden ve nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6rmelerini sa\u011flar; peki ya bu payda\u015flar baz\u0131 i\u015flevlerini kontrol etmek isterse? Sistemler \u00f6\u011frenenlerin, e\u011fitmenlerin ve di\u011fer insan payda\u015flar\u0131n\u0131n tahminlerini ve \/ veya eylemlerini etkilemelerine izin verebilir. Bu t\u00fcr bir insan-makine ekibi, devam eden bir ara\u015ft\u0131rma alan\u0131d\u0131r. \u0130deal olarak, \u00f6\u011frenme payda\u015flar\u0131, b\u00fcy\u00fck veya ayr\u0131nt\u0131l\u0131 verilerin daha h\u0131zl\u0131 i\u015flenmesiyle onlar\u0131 destekleyen tamamlay\u0131c\u0131 teknolojiye g\u00f6revleri y\u00fcklerken istedikleri kontrol t\u00fcrlerini koruyabilmelidir.<\/p>\r\n

KULLANILAB\u0130L\u0130RL\u0130K<\/p>\r\n

Son olarak, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenmeyi etkin bir \u015fekilde uygulamak i\u00e7in kullan\u0131labilirlik ve kullan\u0131c\u0131 kabul\u00fc kritik performans \u00f6l\u00e7\u00fctleridir. Kullan\u0131labilirlik payda\u015flar\u0131 aras\u0131nda yaln\u0131zca \u00f6\u011frenenler, e\u011fitmenler ve y\u00f6neticiler de\u011fil, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenmeyi planlayan ve uygulayan \u00f6\u011fretim tasar\u0131mc\u0131lar\u0131, veri modellerini ve adaptasyon algoritmalar\u0131n\u0131 izlemesi gereken sistem m\u00fchendisleri ve hatta bir \u00f6\u011frenme ekosistemindeki di\u011fer uygulamalar\u0131n geli\u015ftiricileri yer almaktad\u0131r.<\/p>\r\n

ETK\u0130L\u0130 K\u0130\u015e\u0130SELLE\u015eT\u0130R\u0130LM\u0130\u015e \u00d6\u011eRENME OLU\u015eTURMAK<\/strong><\/p>\r\n

Sonu\u00e7ta, ki\u015fiselle\u015ftirmenin amac\u0131, bireylerin daha etkin ve verimli bir \u015fekilde \u00f6\u011frenme ama\u00e7lar\u0131na ula\u015fmalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olmakt\u0131r. Ancak, belirli bir sistemin (verileri, analizleri ve uyarlanabilir m\u00fcdahaleleri) ne kadar iyi performans g\u00f6sterdi\u011fini nas\u0131l belirlenece\u011fidir. Sorulacak ilk soru, bir sistemin i\u015flevsel<\/em> olup olmad\u0131\u011f\u0131, yani kat\u0131l\u0131mc\u0131lara ihtiya\u00e7lar\u0131na uygun farkl\u0131 \u00f6\u011frenen deneyimleri sunup sunmad\u0131\u011f\u0131d\u0131r. Tasarland\u0131\u011f\u0131 ve beklendi\u011fi gibi \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 do\u011frulan\u0131p do\u011frulanamayaca\u011f\u0131d\u0131r. Bu de\u011ferlendirme fakt\u00f6rlerini birka\u00e7 kategoriye ay\u0131rmak faydal\u0131d\u0131r. \u00d6rne\u011fin, sistem (bir yaz\u0131l\u0131m uygulamas\u0131 olarak) nas\u0131l bir performans sergiledi\u011fidir. Bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n sistemden yard\u0131m almadan yapt\u0131\u011f\u0131 i\u015fin miktar\u0131, i\u015f s\u00fcre\u00e7leri hakk\u0131nda zamanla ilgili bilgiler, temel modellerin do\u011frulu\u011fu ile ilgili bilgiler ve kullan\u0131c\u0131lar\u0131n sistemle etkile\u015fimde davran\u0131\u015flar\u0131 gibi unsurlar\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurulmal\u0131d\u0131r. Ayr\u0131ca, uygulama i\u00e7indeki i\u00e7eri\u011fi, \u00f6rne\u011fin bir sistemin her olas\u0131 hedef \u00f6\u011frenme sonucu i\u00e7in \u00f6neriler \u00fcretme derecesini, sistemin ald\u0131\u011f\u0131 \u201ckatalog\u201d kalitesini ve yap\u0131lan \u00f6\u011fretim m\u00fcdahalelerinin kalitesini de\u011ferlendirmede fayd bulunmaktad\u0131r.<\/p>\r\n

\u00d6\u011fretim m\u00fcdahalelerinin kalitesi, farkl\u0131 \u00f6\u011frenme m\u00fcdahalelerinin geni\u015fli\u011fi, hassasiyeti ve b\u00fct\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fc, sistemin t\u00fcm katalo\u011fa orant\u0131l\u0131 olarak yapt\u0131\u011f\u0131 benzersiz tavsiyelerin say\u0131s\u0131 veya sistemin farkl\u0131 kullan\u0131c\u0131lara ayn\u0131 birka\u00e7 pop\u00fcler sonucu ne s\u0131kl\u0131kla tavsiye etti\u011fini i\u00e7eren bir\u00e7ok boyutta \u00f6l\u00e7\u00fclebilmektedir. Buna ba\u011fl\u0131 olarak sorulacak sorular \u015funlar\u0131 i\u00e7ermektedir: \u00d6\u011frenenler aras\u0131ndaki destek ve geri bildirimdeki farkl\u0131l\u0131klar nelerdi? Bir konudan di\u011ferine ilerleme s\u0131ras\u0131ndaki fark neydi? \u00d6\u011frenciler, g\u00f6reve ve i\u00e7eri\u011fe \u00f6zg\u00fc i\u015flemler s\u0131ras\u0131nda herhangi bir noktada tak\u0131l\u0131p kald\u0131lar m\u0131 ve tak\u0131l\u0131p kald\u0131larsa, nerede? Stajyerler e\u011fitimi ne s\u0131kl\u0131kla b\u0131rakt\u0131 ya da durdurdu? G\u00f6rev d\u0131\u015f\u0131 davran\u0131\u015flar\u0131 veya sistemi manip\u00fcle etme giri\u015fimleri var m\u0131yd\u0131?<\/p>\r\n

Sorulacak bir sonraki soru, sistemin etkili<\/em> olup olmad\u0131\u011f\u0131, yani \u00f6\u011frenme deneyiminin kazan\u0131mlar\u0131n\u0131 artt\u0131ran uyarlamalar yap\u0131p yapmad\u0131\u011f\u0131d\u0131r. Arad\u0131\u011f\u0131m\u0131z daha geni\u015f sonu\u00e7lara ula\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 do\u011frulan\u0131p do\u011frulanmayaca\u011f\u0131d\u0131r. En a\u00e7\u0131k \u015fekilde, bunlar e\u011fitim etkinli\u011fi ve verimlili\u011fi \u00f6nlemlerini i\u00e7erebilir, yani sistem di\u011fer y\u00f6ntemlere g\u00f6re daha iyi konu ustal\u0131\u011f\u0131 m\u0131 yoksa daha h\u0131zl\u0131 tamamlama h\u0131zlar\u0131 sa\u011flay\u0131p sa\u011flamad\u0131\u011f\u0131d\u0131r Bundan daha fazla, elde tutma oranlar\u0131n\u0131n artt\u0131r\u0131lmas\u0131, motivasyonun iyile\u015ftirilmesi, belirli tutumlar\u0131n veya sosyal etkile\u015fimlerin te\u015fvik edilmesi gibi di\u011fer sonu\u00e7lar da e\u015fit derecede istenebilmektedir.<\/p>\r\n

Son olarak, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f bir \u00f6\u011frenme sistemini de\u011ferlendirmek i\u00e7in pratik hususlar<\/em> bulunmaktad\u0131r: Bunun maliyeti nedir? Geli\u015ftirmek i\u00e7in ne kadar zamana ve ka\u00e7 kayna\u011fa ihtiya\u00e7 vard\u0131 ve i\u015fletme ve bak\u0131m masraflar\u0131 nelerdir? Sistemin bile\u015fenleri mod\u00fcler, \u00f6l\u00e7eklenebilir, geni\u015fletilebilir ve yeniden kullan\u0131labilir mi? Ne kadar veri toplar ve bu veriler nas\u0131l i\u015flenir? ve sonu\u00e7ta, sistem yat\u0131r\u0131mda iyi getiri sa\u011flay\u0131p sa\u011flamad\u0131\u011f\u0131d\u0131r.<\/p>\r\n\r\n

SONU\u00c7<\/h2>\r\n

Ki\u015fiselle\u015ftirme, etkili \u00f6\u011frenme \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 elde etmenin en \u00f6nemli yollar\u0131ndan biridir ve bilgisayar destekli ki\u015fiselle\u015ftirme, bu fayday\u0131 daha fazla \u00f6\u011frenene sa\u011flayabilmektedir. Bilim \u00f6\u011frenme alan\u0131, \u00f6\u011frenmeyi neyin ve nas\u0131l uyarlayaca\u011f\u0131na dair anlay\u0131\u015f\u0131m\u0131z\u0131 geli\u015ftirmi\u015ftir (e\u011fitim teorisi ve bili\u015fsel bilimdeki onlarca y\u0131ll\u0131k ara\u015ft\u0131rma yoluyla) ve teknolojideki yenilikler, bu y\u00f6ntemleri geni\u015f \u00f6l\u00e7ekte verimli ve etkili bir \u015fekilde uygulama becerimizi geli\u015ftirmektedir.<\/p>\r\n

Bireysel bile\u015fenler ve \u00f6\u011frenme sistemleri, bir sistem sistemi olarak birlikte \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131nda, verileri payla\u015ft\u0131\u011f\u0131nda ve uzunlamas\u0131na ve \u00e7e\u015fitli deneyimler boyunca \u00f6\u011frenen y\u00f6r\u00fcngelerini optimize etti\u011finde, \u00f6\u011frenmeyi ki\u015fiselle\u015ftirme vaadi ger\u00e7ekle\u015fecektir. Ki\u015fiselle\u015ftirmeyi \u00f6\u011frenme potansiyeli \u00e7ok b\u00fcy\u00fckt\u00fcr ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar ve e\u011fitimciler olas\u0131l\u0131klar\u0131 ke\u015ffetmeye yeni ba\u015flamaktad\u0131r.<\/p>\r\n\r\n

\r\n

\"image\"<\/p>\r\n\r\n<\/header>\r\n

\r\n

\u0130htiya\u00e7 duydu\u011fumuz \u00f6n \u00f6nemli \u015fey\u2026 bir ilkeler manzumesidir ve ihtiyac\u0131m\u0131z olmayan \u015fey ise tektoni\u011finin rehberli\u011fidir. Bu, sistemlerimizin adil ve etik sonu\u00e7lara ula\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan teknoloji ile ilgili olmal\u0131d\u0131r.<\/p>\r\n

Dr. Amber <\/strong>Garrison<\/strong> Duncan<\/strong><\/p>\r\n

Strateji Y\u00f6neticisi, Lumina Vakf\u0131<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n

Kaynak\u00e7a<\/h2>\r\n
1<\/a> age Kulik & Fletcher (2016). Sonnotlar 2-11.<\/div>\r\n
2<\/a> Raybourn, E.M., Deagle, E., Mendini, K. ve Heneghan, J. (2005). Adaptive thinking and lead-ership simulation game training for special forces officers. In Proceedings<\/i> of <\/i>the<\/i> I\/ITSEC<\/i>. Arlington, VA: National Training and Simulation Association.<\/div>\r\n
3<\/a> Steenbergen-Hu, S., & Cooper, H. (2014). A me-ta-analysis of the effectiveness of intelligent tutoring systems on college students\u2019academic learning. Journal<\/i> of <\/i>Educational<\/i> <\/i>Psychology<\/i>,106(2),331., 106<\/i>2),331.<\/div>\r\n
4<\/a> VanLehn, K. (2011). \u0130nsan ders, ak\u0131ll\u0131 ders sistemleri ve di\u011fer ders sistemleri g\u00f6reli etkinli\u011fi. Educational<\/i> <\/i>Psychologist<\/i>,46(4),197-221., 46<\/i>4),197-221.<\/div>\r\n
5<\/a> age Kulik & Fletcher (2016). Sonnotlar 2-11.<\/div>\r\n
6<\/a> Murray, T. (1999). Authoring intelligent tutoring systems: An analysis of the state of the art. Inter-<\/i>national<\/i> <\/i>Journal<\/i>ofArtificialIntelligenceinEdu-cation,10,98\u2013129. of <\/i>tificialIntelligenceinEdu-cation,10,98\u2013129.Artificial<\/i>telligenceinEdu-cation,10,98\u2013129. <\/i>elligenceinEdu-cation,10,98\u2013129.Intelligence<\/i>du-cation,10,98\u2013129. in Edu-<\/i>n,10,98\u2013129.cation<\/i>8\u2013129., 10<\/i>129.<\/div>\r\n
7<\/a> Koedinger, K.R., McLaughlin, E.A., & Stamp-er, J. C. (2014). Data-driven learner modeling to understand and improve online learning: MOOCs and technology to advance learning and learning research Ubiquity<\/i>, 2014(May)<\/i>, 3.<\/div>\r\n
8<\/a> Goldberg, B., Schatz, S., & Nicholson, D. (2010). A practitioner\u2019s guide to personalized instruction: Macro-adaptive approaches for use with instructional technologies. In D. Kaber & G. Boy (Eds.) Proceedings<\/i> of <\/i>the<\/i> 2010 <\/i>Applied<\/i> Human <\/i>Factors<\/i> <\/i>and<\/i>ErgonomicsConference:AdvancesinCogni-tiveErgonomics(pp.735\u2013745).BocaRaton,FL:CRCPress. <\/i>rgonomicsConference:AdvancesinCogni-tiveErgonomics<\/i>(pp.735\u2013745).BocaRaton,FL:CRCPress. Conference: <\/i>).BocaRaton,FL:CRCPress.Advances<\/i>ton,FL:CRCPress. in <\/i>FL:CRCPress.Cogni-tive<\/i>s. <\/i>.Ergonomics<\/i> <\/i><\/div>\r\n
9<\/a> Young, J.R. (2018). Keystroke<\/i> <\/i>dynamics<\/i>:Utilizingkeyprintbiometricstoidentifyusersinonlinecourses.(Doctoraldissertation,BrighamYoungUniversity).: <\/i>tilizingkeyprintbiometricstoidentifyusersinonlinecourses.(Doctoraldissertation,BrighamYoungUniversity).Utilizing<\/i>eyprintbiometricstoidentifyusersinonlinecourses.(Doctoraldissertation,BrighamYoungUniversity). <\/i>yprintbiometricstoidentifyusersinonlinecourses.(Doctoraldissertation,BrighamYoungUniversity).keyprint<\/i>ometricstoidentifyusersinonlinecourses.(Doctoraldissertation,BrighamYoungUniversity). <\/i>metricstoidentifyusersinonlinecourses.(Doctoraldissertation,BrighamYoungUniversity).biometrics<\/i>dentifyusersinonlinecourses.(Doctoraldissertation,BrighamYoungUniversity). <\/i>entifyusersinonlinecourses.(Docto<\/i>raldissertation,BrighamYoungUniversity). <\/i>aldissertation,BrighamYoungUniversity).identify<\/i>tation,BrighamYoungUniversity). <\/i>ation,BrighamYoungUniversity).users<\/i>,BrighamYoungUniversity). in online <\/i>ngUniversity).courses<\/i>rsity).. <\/i>ity).<\/div>\r\n
10<\/a> Beck, J.E., & Woolf, B.P. (2000, June). High-level student modeling with machine learning. In Inter-<\/i>national<\/i> Conference on <\/i>Intelligent<\/i> <\/i>Tutoring<\/i>Sys-tems(pp.584\u2013593).Berlin,Heidelberg:Springer. <\/i>ys-tems(pp.584\u2013593).Berlin,Heidelberg:Springer.Sys-tems<\/i>pp.584\u2013593).Berlin,Heidelberg:Springer. <\/i>p.584\u2013593).Berlin,Heidelberg:Springer.<\/div>\r\n
11<\/a> Sottilare, R.A., Brawner, K.W., Goldberg, B.S., & Holden, H.K. (2012). The<\/i> <\/i>generalized<\/i>intelligentframeworkfortutoring(GIFT).Orlando,FL:USArmyResearchLaboratory\u2013HumanResearch&EngineeringDirectorate.gifttutoring.org <\/i>(GIFT). <\/i><\/div>\r\n
12<\/a> Nye, B. D. (2016). Its, the end of the world as we know it: Transitioning AIED into a service-orient-ed ecosystem. International <\/i>Journal<\/i> of <\/i>Artificial<\/i> <\/i>Intelligence<\/i>inEducation,26(2),756\u2013770. in <\/i>ucation,26(2),756\u2013770.Education<\/i>6(2),756\u2013770., 26<\/i>,756\u2013770.<\/div>\r\n
13<\/a> Folsom-Kovarik, J.T., Jones, R.M., & Schmorrow, D. (2016). Semantic and episodic learning to inte-grate diverse opportunities for life-long learning. In Proceedings<\/i> of MODSIM World<\/i>. Arlington, VA: National Training and Simulation Association.<\/div>\r\n
14<\/a> Weinstein, Y., & Roediger, H. L. (2012). The ef-fect of question order on evaluations of test per-formance: how does the bias evolve? Memory & <\/i>Cognition<\/i>, 40<\/i>(5), 727\u2013735<\/div>\r\n
15<\/a> For review of data quality, see: Pipino, L.L., Lee, Y.W., & Wang, R.Y. (2002). Data quality assess-ment. Communications of <\/i>the<\/i> ACM, 45<\/i>(4), 211\u2013218. Veri adaleti \u00fczerine bir tart\u0131\u015fma i\u00e7in ayr\u0131ca Brun, Y., & Meliou, A. (2018). Software fairness. In Proceedings<\/i> of <\/i> 26th ESEC\/FSE (pp. 754\u2013759). New York: ACM. the<\/i>th ESEC\/FSE (pp. 754\u2013759). New York: ACM. 26th ESEC\/FSE <\/i>. 754\u2013759). New York: ACM.<\/div>\r\n
16<\/a> Soh, L.K., & Blank, T. (2008). Integrating case-based reasoning and meta-learning for a self-im-proving intelligent tutoring system. International <\/i>Journal<\/i> of <\/i>Artificial<\/i> <\/i>Intelligence<\/i>inEducation,18(1),27\u201358. in <\/i>ucation,18(1),27\u201358.Education<\/i>8(1),27\u201358., 18<\/i>,27\u201358.<\/div>\r\n
17<\/a> Folsom-Kovarik, J.T., Wray, R.E., & Hamel, L. (2013). Adaptive assessment in an instructor-me-diated system. In Proceedings<\/i> of <\/i>the<\/i> International Conference on <\/i>Artificial<\/i> <\/i>Intelligence<\/i>inEducation(pp.571\u2013574).Berlin,Heidelberg:Springer. in <\/i>ucation(pp.571\u2013574).Berlin,Heidelberg:Springer.Education<\/i>p.571\u2013574).Berlin,Heidelberg:Springer. <\/i>.571\u2013574).Berlin,Heidelberg:Springer.<\/div>\r\n
18<\/a> Krening, S., Harrison, B., Feigh, K.M., Isbell, C. L., Riedl, M., & Thomaz, A. (2017). Learning from explanations using sentiment and advice. IEEE <\/i>Transactions<\/i> on <\/i>Cognitive<\/i> <\/i>and<\/i>DevelopmentalSystems,9(1),44\u201355. <\/i>evelopmentalSystems,9(1),44\u201355.Developmental<\/i>ystems,9(1),44\u201355. <\/i>stems,9(1),44\u201355.Systems<\/i>(1),44\u201355., 9<\/i>,44\u201355.<\/div>\r\n
19<\/a> Aleven, V., Xhakaj, F., Holstein, K., & McLaren, B.M. (2016). Developing a teacher dashboard for use with intelligent tutoring systems. In IWTA@ EC-TEL <\/i>(pp. 15-23). New York: ACM.<\/div>\r\n
20<\/a> Czarkowski, M., & Kay, J. (2006). Giving learners a real sense of control over adaptivity, even if they are not quite ready for it yet. In M. Czarkowski, & J. Kay (Eds.), Advances<\/i> in Web-<\/i>based<\/i> <\/i>education<\/i>:Personalizedlearningenvironments(pp.93\u2013126).Hershey,PA:IGIGlobal.: <\/i>ersonalizedlearningenvironments(pp.93\u2013126).Hershey,PA:IGIGlobal.Personalized<\/i>earningenvironments(pp.93\u2013126).Hershey,PA:IGIGlobal. <\/i>arningenvironments(pp.93\u2013126).Hershey,PA:IGIGlobal.learning<\/i>vironments(pp.93\u2013126).Hershey,PA:IGIGlobal. <\/i>ironments(pp.93\u2013126).Hershey,PA:IGIGlobal.environments<\/i>.93\u2013126).Hershey,PA:IGIGlobal. <\/i>93\u2013126).Hershey,PA:IGIGlobal.<\/div>\r\n
21<\/a> Schmorrow, D., Nicholson, D., Lackey, S.J., Allen, R.C., Norman, K., & Cohn, J. (2009). Virtual re-ality in the training environment In P.A. Hancock, D.A. Vincenzi, J.A. Wise, & M. Mouloua (Eds.), Human <\/i>Factors<\/i> in <\/i>Simulation<\/i> <\/i>and<\/i>Training.BocaRaton,FL:CRCPress. Training<\/i>BocaRaton,FL:CRCPress.<\/div>\r\n<\/div>\r\n
<\/div>\r\n
\r\n
\r\n
<\/div>\r\n
\r\n
\r\n
<\/div>\r\n
\r\n

<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>","rendered":"

\n

Bilimsel ara\u015ft\u0131rmalar, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenmenin dura\u011fan, tek boyutlu e\u011fitim deneyimlerinden daha iyi sonu\u00e7lar \u00fcretti\u011fini ortaya koymaktad\u0131r. \u00d6\u011fretim ki\u015fiselle\u015ftirildi\u011finde, \u00f6\u011frenenler daha iyi hat\u0131rlama ve daha iyi yak\u0131n ve uzak aktar\u0131m g\u00f6sterirler. Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme, daha derin bir anlay\u0131\u015f\u0131n yan\u0131 s\u0131ra liderlik ve uyarlanabilir bir d\u00fc\u015f\u00fcnme gibi \u00fcst d\u00fczey bili\u015fsel becerilerin geli\u015ftirilmesini de sa\u011flayabilmektedir.<\/p>\n

Yetenekli bir \u00f6\u011freticinin yapabilece\u011fi gibi \u00f6zelle\u015ftirilmi\u015f deneyimler, \u00f6\u011frenme i\u00e7in alt\u0131n standartt\u0131r ancak uzman \u00f6\u011fretmen ve e\u011fitmenlerin maliyetleri ve s\u0131n\u0131rl\u0131 bulunabilirli\u011fi g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, bu deneyimler iyi \u00f6l\u00e7eklendirilmemektedir. Bilgisayar destekli \u00f6\u011fretim, \u00f6l\u00e7eklenebilirlik sorunlar\u0131n\u0131 azaltabilmekte ve ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme teknolojileri, ki\u015fisel bir ak\u0131l hocas\u0131yla \u00e7al\u0131\u015fmaya benzer \u015fekilde bire bir \u00f6\u011frenmenin faydalar\u0131n\u0131 (en az\u0131ndan k\u0131smen) ortaya \u00e7\u0131karabilmektedir.<\/p>\n

Genel olarak konu\u015fursak, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme teknolojileri, farkl\u0131 \u00f6\u011frenenler i\u00e7in (veya farkl\u0131 zamanlarda ayn\u0131 \u00f6\u011frenen i\u00e7in) farkl\u0131 deneyimler yaratmaya \u00e7al\u0131\u015fmaktad\u0131r. En basit d\u00fczeyde, bu, \u00f6nceden belirlenmi\u015f \u00f6\u011frenen kategorilerinin farkl\u0131 \u00f6\u011fretim paketleri (\u00f6r., acemi ve orta d\u00fczey \u00f6\u011frenenler i\u00e7in benzersiz yollar sunan bir sistem) ald\u0131\u011f\u0131, bireylerin tercihlerine veya farkl\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f \u00f6\u011fretime dayal\u0131 ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f ayarlar\u0131 i\u00e7erebilir. Daha da \u00f6nemlisi, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenim, gelen veri ak\u0131\u015f\u0131na dayal\u0131 olarak \u00f6\u011frenme deneyimini ayarlayan uyarlanabilir mekanizmalar\u0131 birle\u015ftirebilir. Bu t\u00fcr bir uyarlanabilir \u00f6\u011frenme, genellikle insanlar\u0131n ki\u015fiselle\u015ftirmenin yararlar\u0131n\u0131 g\u00f6sterdi\u011fi anlam\u0131na gelmektedir. (ve bu b\u00f6l\u00fcm genel olarak uyarlanabilir \u00f6\u011frenmeye de odaklanmaktad\u0131r.)<\/p>\n

Modern teknolojiler, bireylerin hedeflerine ve \u00f6zelliklerine, \u00f6nceki deneyimlere, sergilenen bilgi ve performansa, \u00e7evresel ko\u015fullara ve \/ veya sosyal ba\u011flamlara daha iyi uymas\u0131 i\u00e7in g\u00f6rev se\u00e7imi ve \u00f6\u011fretici \u00f6rnekler gibi \u00f6\u011fretim \u00f6gelerini uyarlamak i\u00e7in ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme y\u00f6ntemleri yelpazesini giderek daha fazla kullanmaktad\u0131r. \u00d6rne\u011fin, birileri yeterlilik kazand\u0131k\u00e7a, bir sistem sorunlar\u0131n s\u0131ras\u0131n\u0131 ve s\u0131kl\u0131\u011f\u0131n\u0131, m\u00fcfredattaki ilerlemeyi ve verilen geri bildirim t\u00fcrlerini de\u011fi\u015ftirebilir. Uyarlanabilir \u00f6\u011frenme sistemleri, etkinle\u015ftiren hedeflerin her birini uygulayan ve do\u011frulayan faaliyetler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla \u00f6\u011frenenlere rehberlik ederek ve a\u015famal\u0131 olarak onlar\u0131 ustal\u0131\u011fa ula\u015fmaya y\u00f6nlendirerek \u00f6\u011frenenlerin gerekli her hedefe ger\u00e7ekten h\u00e2kim olmalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir. Ek olarak, kan\u0131tlar birden fazla \u00f6\u011frenciden topland\u0131k\u00e7a, baz\u0131 sistemler \u00f6\u011fretim dizisinin sorunlu veya sezgisel olmayan k\u0131s\u0131mlar\u0131 gibi e\u011filimleri belirlemek i\u00e7in veriye dayal\u0131 y\u00f6ntemler kullanabilir. Di\u011fer sistemler, akranlar aras\u0131 ve tak\u0131m e\u015fle\u015ftirmeyi \u00f6nermek veya bir \u00f6\u011frenenin ne zaman insan (otomat yerine) geri bildirime ihtiya\u00e7 duydu\u011funu belirlemek i\u00e7in \u00f6\u011frenenlerin davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 kullanabilirler.<\/p>\n

\n
\n
\n
\n

T\u00fcketicilerin ki\u015fiselle\u015ftirmeyi halihaz\u0131rda deneyimlemesinin bir\u00e7ok yolu vard\u0131r: Market yazar kasalar\u0131nda damgalanm\u0131\u015f kuponlar, e-ticaret sitelerinin \u00f6nceki sat\u0131n almalara dayal\u0131 dinamik ana sayfalar\u0131 ve ma\u011faza i\u00e7i g\u00f6z atma, ki\u015fisel asistan becerileri, restoran \u00f6nerileri ve oraya ula\u015fmak i\u00e7in yol tarifleri. T\u00fcketiciler art\u0131k, bu deneyimlerin yararlar\u0131n\u0131, \u00f6\u011frenme gibi di\u011fer \u00e7evrim i\u00e7i deneyimlerdeki faydalar\u0131ndan bekliyorlar.<\/p>\n

Ki\u015fiselle\u015ftirme yetenekleri, \u00f6\u011frenenin ihtiya\u00e7 ve ilgi alanlar\u0131n\u0131n bir kombinasyonuna dayal\u0131 \u00f6nerilerde bulunarak, \u00f6\u011frenme deneyimleri i\u00e7in sanal bir kap\u0131c\u0131 haline gelir.<\/p>\n

John Landwehr<\/strong><\/p>\n

Adobe Ba\u015fkan Yard\u0131mc\u0131s\u0131 ve Kamu Sekt\u00f6r\u00fc Ba\u015f Teknik G\u00f6revlis<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

\n<\/div>\n<\/div>\n

 <\/p>\n

Uyarlanabilir \u00f6\u011frenme teknolojileri, ortalama olarak, geleneksel, grup tabanl\u0131 ya da uyarlanamayan \u00f6\u011frenmeye g\u00f6re \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde daha iyi sonu\u00e7lar verir. Uyarlanabilir teknolojiler ayn\u0131 zamanda \u00f6\u011frenmeyi daha verimli hale getirerek daha az zamanda veya daha d\u00fc\u015f\u00fck \u00e7al\u0131\u015fma s\u00fcresi maliyetleriyle e\u011fitim ve \u00f6\u011fretim sa\u011flayabilir. \u00d6rne\u011fin, \u00f6\u011frenenler zaten a\u015fina olduklar\u0131 materyalleri g\u00f6zden ge\u00e7irmek i\u00e7in daha az zaman harcayabilir ve ihtiya\u00e7 duyulduklar\u0131nda takviye e\u011fitim alabilirler. Uyarlanabilir sistemler ayn\u0131 anda daha az veya en az\u0131ndan daha k\u0131sa de\u011ferlendirmeleri kullanabilir, \u00e7\u00fcnk\u00fc sorular her \u00f6\u011frenenin yeteneklerini tahmin etmede i\u015fe yararl\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 en \u00fcst seviyeye \u00e7\u0131karmak i\u00e7in dikkatlice se\u00e7ilebilir.<\/p>\n

G\u00dcNCEL UYGULAMA SINIRLARI<\/p>\n

Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme zaten \u00e7e\u015fitli ortamlarda kullan\u0131lm\u0131\u015f olsa da bunun tam potansiyeline ula\u015f\u0131lamam\u0131\u015ft\u0131r. Sorunun bir k\u0131sm\u0131, bu sistemlerin tipik olarak, belirli ve dar odakl\u0131 \u00f6\u011fretim ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131lamak \u00fczere tasarlanmas\u0131 ve bu nedenle faydalar\u0131 yerelle\u015ftirme e\u011filiminde olmas\u0131d\u0131r. Kendine \u00f6zg\u00fc \u00e7\u00f6z\u00fcmlerin yayg\u0131n olarak uygulanmas\u0131, geli\u015ftirme, de\u011ferlendirme ve raporlama y\u00f6ntemlerinin de standart olmad\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na gelmektedir. Bu, kapal\u0131 sistemler aras\u0131nda veri aktar\u0131m\u0131n\u0131 zorla\u015ft\u0131rmakta, bu da mevcut uyarlamalar\u0131 s\u0131n\u0131rlar ve \u00f6\u011fretim b\u00f6l\u00fcmlerinin \u00f6\u011frenenlerle ba\u011flant\u0131s\u0131n\u0131n kopuk ve tutars\u0131z g\u00f6r\u00fcnmesi anlam\u0131na gelmektedir.<\/p>\n

Di\u011fer bir zorluk ise, tarihsel olarak, y\u00fcksek vas\u0131fl\u0131 ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisleri ve konu uzmanlar\u0131ndan gelen her bir saatlik \u00f6\u011frenen etkile\u015fimi i\u00e7in ortalama 100-300 saat s\u00fcren geli\u015ftirme maliyetleridir. Bu s\u00fcrenin \u00f6nemli bir k\u0131sm\u0131, otomatik uyarlamaya olanak tan\u0131yan \u00f6\u011frenme ve davran\u0131\u015f modellerini olu\u015fturmak i\u00e7in harcanmaktad\u0131r. Tek bir alan ad\u0131 i\u00e7in gereken y\u00fczlerce saatlik e\u011fitimin, geli\u015ftirilmesi ve test edilmesi i\u00e7in gereken personel ve s\u00fcre dikkate al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, ki\u015fiselle\u015ftirme maliyeti y\u00fcksek olabilmektedir.<\/p>\n

Her h\u00e2l\u00fck\u00e2rda, mevcut tek boyutlu uygulamalarla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131l\u0131p, bir\u00e7ok faydas\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcnde, pahal\u0131 uyarlamal\u0131 \u00f6\u011frenme bile tam bir avantaj sunmaktad\u0131r. Bundan da \u00f6te, makine-\u00f6\u011frenme y\u00f6ntemlerini kullanarak model olu\u015fturma tekniklerinin geli\u015ftirilmesi ve geli\u015ftirme ara\u00e7lar\u0131n\u0131n kullan\u0131labilirli\u011finin artmas\u0131yla birlikte geli\u015ftirme daha verimli hale gelmektedir. Bug\u00fcn, modern bir sistem, bir saatlik e\u011fitim i\u00e7in 20-30 saatlik uzman \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 ile in\u015fa edilebilmektedir.<\/p>\n

Genel olarak, bu alan h\u0131zla b\u00fcy\u00fcmekte olup, yeni teknolojiler ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f sistemlerin duyarl\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131, etkisini, verimlili\u011fini ve maliyet etkinli\u011fini her ge\u00e7en g\u00fcn iyile\u015ftirmektedir. A\u015fa\u011f\u0131daki b\u00f6l\u00fcmler, yeni uyarlanabilir \u00f6\u011frenme yeteneklerinin gelecekteki \u00f6\u011frenme ekosistemini nas\u0131l bilgilendirece\u011fine \u00f6zellikle odaklanarak, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenmeyi tasarlama ve uygulamaya y\u00f6nelik genel bir yakla\u015f\u0131m\u0131 \u00f6zetlemektedir.<\/p>\n

K\u0130\u015e\u0130SELLE\u015eT\u0130R\u0130LM\u0130\u015e \u00d6\u011eRENME TASARIMI<\/p>\n

Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f bir \u00f6\u011frenme yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131 uygulamaya haz\u0131rlan\u0131rken, bir \u00f6\u011frenme deneyiminin hangi y\u00f6nlerinin ki\u015fisel farkl\u0131l\u0131klardan en \u00e7ok etkilendi\u011fini ve bu farkl\u0131l\u0131klar kar\u015f\u0131s\u0131nda \u00f6\u011fretim \u00f6gelerinin nas\u0131l \u00e7e\u015fitlenebilece\u011fini d\u00fc\u015f\u00fcnmek faydal\u0131 olacakt\u0131r. Ge\u00e7mi\u015f, ger\u00e7ek zamanl\u0131 ve harici veri kaynaklar\u0131n\u0131n mevcudiyeti de uyarlanabilir sistemin i\u015fleyi\u015fini do\u011frudan etkileyecektir. Sonraki \u00fc\u00e7 alt b\u00f6l\u00fcm, veri toplama, veri analizi ve \u00f6\u011frenmenin neyi ve nas\u0131l ki\u015fiselle\u015ftirece\u011fi konusunda \u00fcst d\u00fczey d\u00fc\u015f\u00fcnceleri ele almaktad\u0131r.<\/p>\n

Veri kaynaklar\u0131<\/p>\n

Uyarlama, uyum sa\u011flamak i\u00e7in bir \u015fey gerektirir; bu, demografik ve arka plan bilgilerinin yan\u0131 s\u0131ra ger\u00e7ek zamanl\u0131 performans, alg\u0131lay\u0131c\u0131 ve \u00f6\u011frencilerin davran\u0131\u015fsal (olaya dayal\u0131) verilerini i\u00e7erebilir. Ayr\u0131ca, kavramsal bilgiler ve e\u011fitmen girdileri gibi do\u011frudan \u00f6\u011frenenin d\u0131\u015f\u0131ndaki bilgi kaynaklar\u0131ndan \u00f6nemli katk\u0131lar olabilir.<\/p>\n

\u00d6\u011frenen \u00f6zellikleri ve \u00f6nceki deneyimler gibi nispeten statik veriler, rol temelli farkl\u0131la\u015fma gibi daha basit ki\u015fiselle\u015ftirme bi\u00e7imleri hakk\u0131nda bilgi verebilir veya bir sistem i\u00e7inde yeni bir \u00f6\u011frenen profili olu\u015fturmaya yard\u0131mc\u0131 olabilir. Ki\u015fiselle\u015ftirmeyi anlaml\u0131 \u015fekilde etkiledi\u011fi g\u00f6sterilen baz\u0131 ki\u015fisel \u00f6zellikler aras\u0131nda hedef y\u00f6nelimi, genel \u00f6z yeterlik, bilgisayar tutumlar\u0131 ve \u00fcstbili\u015fsel yetenekler say\u0131labilir. \u0130\u015f unvan\u0131 veya asker\u00ee r\u00fctbe gibi anayasal nitelikler de yararl\u0131 olabilir, \u00e7\u00fcnk\u00fc elde edilmeleri genellikle kolayd\u0131r ve ge\u00e7mi\u015f performans bilgilerinin yerine ge\u00e7ebilirler (bu veriler mevcut de\u011filse). \u00d6nceki bilgi ve beceriler, tahmin edilece\u011fi gibi, ki\u015fiselle\u015ftirmeyi bilgilendirmek i\u00e7in en kullan\u0131\u015fl\u0131 tarihsel veriler aras\u0131ndad\u0131r.<\/p>\n

\u00d6\u011frenen performans verileri hem ge\u00e7mi\u015f test sonu\u00e7lar\u0131 ve portf\u00f6y puanlar\u0131 gibi statik verileri hem de verilen \u00f6\u011fretim deneyimi i\u00e7indeki s\u0131navlar, al\u0131\u015ft\u0131rmalar, sim\u00fclasyonlar ve di\u011fer etkinliklerden elde edilen daha g\u00fcncel verileri i\u00e7erebilir. \u00d6\u011frenen performans\u0131, madde-tepki kuram\u0131 veya Bayesci bilgi takibi gibi y\u00f6ntemler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla karma\u015f\u0131k \u00e7\u0131kar\u0131mlar\u0131 bildirmek i\u00e7in kullan\u0131labilir; e\u015fik \u00f6l\u00e7\u00fcmleri ve pop\u00fclasyon normlar\u0131yla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar gibi daha basit yakla\u015f\u0131mlar da baz\u0131 faydalar sa\u011flar. Ancak, temel \u00f6\u011frenen performans\u0131 verilerini bile toplamak her zaman kolay de\u011fildir; bazen, \u00f6rne\u011fin, bireyler veya kurulu\u015flar puanlar\u0131n\u0131n \u00f6l\u00e7\u00fclmesi ve kaydedilmesiyle kendilerini tehdit alt\u0131nda hissedebilirler. Buna ra\u011fmen, \u00f6\u011frenen performans verileri ki\u015fiselle\u015ftirmede b\u00fcy\u00fck fark yarat\u0131r; kalite \u00f6l\u00e7\u00fctleri tasarlamak, verileri toplamak ve dikkatlice analiz etmek i\u00e7in harcanan \u00e7abaya de\u011fer.<\/p>\n

Baz\u0131 ayarlarda mevcut olan yeni bir veri kayna\u011f\u0131, sens\u00f6rlerden, yani \u00f6\u011frenenlerle ilgili fiziksel veya fizyolojik bilgileri objektif olarak \u00f6l\u00e7ebilen, arabulucular\u0131 ve performanslar\u0131n\u0131n moderat\u00f6rlerini \u00e7evreleyen baz\u0131 belirsizlikleri ortadan kald\u0131ran cihazlardan gelir. Galvanik deri tepkisi ve kalp at\u0131\u015f h\u0131z\u0131 de\u011fi\u015fkenli\u011fi monit\u00f6rleri gibi baz\u0131 \u00f6zel sens\u00f6rler, \u00f6\u011frenenlerin zihinsel ve duygusal durumlar\u0131n\u0131 tespit edebilir (bir \u00f6l\u00e7\u00fcde). Dahas\u0131, \u00f6zel donan\u0131m her zaman gerekli de\u011fildir; d\u00fc\u015f\u00fck maliyetli sens\u00f6rler diz\u00fcst\u00fc bilgisayarlar ve cep telefonlar\u0131 gibi bir\u00e7ok cihaza halihaz\u0131rda yerle\u015fiktir ve bunlar konum, ba\u011flam, bak\u0131\u015f y\u00f6n\u00fc, g\u00f6z bebe\u011fi geni\u015flemesi ve ses, hareket ve duru\u015f ipu\u00e7lar\u0131ndan gelen \u00e7e\u015fitli di\u011fer girdileri izleyebilir. Bu d\u00fc\u015f\u00fck maliyetli al\u0131c\u0131lardan elde edilen veriler stres, can s\u0131k\u0131nt\u0131s\u0131 ve kafa kar\u0131\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 gibi durumlar\u0131 ortaya \u00e7\u0131karmak i\u00e7in zaten kullan\u0131lmaktad\u0131r. Yaz\u0131l\u0131m i\u00e7erisindeki ara\u00e7lar, \u00f6\u011frenenlerin dikkatini, kat\u0131l\u0131m\u0131n\u0131 veya \u00f6fkesini anlaman\u0131n yan\u0131 s\u0131ra \u00f6\u011frenenin kimli\u011fini do\u011frulamaya veya hile belirtilerini ortaya \u00e7\u0131karmaya yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in daha yava\u015f yazma veya s\u0131k kullan\u0131lan fare hareketleri gibi klavye ve fare giri\u015flerini bile kullanabilir.<\/p>\n

\n
\n

Her insan sahip oldu\u011fu birbirinden g\u00fc\u00e7l\u00fc y\u00f6nleri vard\u0131r, bu y\u00fczden bu farkl\u0131l\u0131klar\u0131 temel alan e\u011fitimi nas\u0131l yap\u0131land\u0131rabiliriz? Gerekli e\u011fitimi daha k\u0131sa s\u00fcrede nas\u0131l verebiliriz ve asker\u00ee personeli g\u00f6rev i\u00e7in en iyi \u015fekilde nas\u0131l haz\u0131rlar\u0131z?<\/p>\n

Thomas <\/strong>Baptiste<\/strong><\/p>\n

Korgeneral, ABD Hava Kuvvetleri (Emekli) Ba\u015fkan\u0131 ve CEO’su, Ulusal Sim\u00fclasyon Merkez<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

Hem \u00f6\u011frenen performans\u0131 hem de alg\u0131lay\u0131c\u0131 veriler ile ilgili olarak, \u00f6\u011frenen deneyimi verileri, \u00f6\u011frenenlerin g\u00f6rd\u00fcklerini ve yapt\u0131klar\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131klayan olay temelli verileri ifade eder. \u00d6\u011frenen performans\u0131 verileriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, \u00f6\u011frenen deneyimi yaln\u0131zca sonu\u00e7lar\u0131 de\u011fil, her bir sonucu a\u00e7\u0131klayan t\u00fcm ad\u0131mlar\u0131, bir \u00f6\u011frenenin (veya ortamdaki di\u011fer ilgili insan veya makine arac\u0131lar\u0131n\u0131n) ger\u00e7ekle\u015ftirdi\u011fi ad\u0131m ad\u0131m faaliyetleri de yakalar. Bunlar, videoyu duraklatmay\u0131, g\u00f6ndermeden \u00f6nce bir s\u0131nav cevab\u0131n\u0131 se\u00e7meyi (ve sonra de\u011fi\u015ftirmeyi) veya bir otomatik e\u011fitmenden yard\u0131m istemeyi i\u00e7erebilir.<\/p>\n

\u00d6nemli kavray\u0131\u015f, d\u0131\u015f kaynaklardan, an\u0131nda teslim teknolojisinin veya \u00f6\u011fretim faaliyetlerinden de gelebilir. \u00d6rne\u011fin, \u00e7evrim i\u00e7i kurslardaki g\u00fcndelik tart\u0131\u015fma panolar\u0131 gibi di\u011fer sosyal etkile\u015fimler, \u00f6\u011frenenlerin ilgi alanlar\u0131 ve tutumlar\u0131 hakk\u0131nda daha fazla bilgi edinmek veya sosyal a\u011f analizlerini bildirmek i\u00e7in do\u011fal dil i\u015fleme yoluyla \u00e7\u0131kar\u0131labilir. \u00d6\u011frenme ortam\u0131 hakk\u0131nda kavramsal bilgiler de kullan\u0131labilir. \u00d6rne\u011fin, zaman ve konum verileri, \u00f6\u011frenenlerin alg\u0131lay\u0131c\u0131lar\u0131 taraf\u0131ndan toplanabilir ve daha sonra ger\u00e7ek zamanl\u0131 ba\u011flamla ilgili \u00f6\u011frenme \u00f6rnekleri hakk\u0131nda bilgi vermek i\u00e7in harici hava ve harita veri tabanlar\u0131yla entegre edilebilir. Benzer \u015fekilde, lojistik hususlar, \u00f6\u011frenmenin sunulmas\u0131yla ilgili hususlar\u0131 etkileyebilir; bunlar, s\u00f6z konusu \u00f6\u011frenenin kullanabilece\u011fi dijital cihazlar\u0131 (\u00f6r., ak\u0131ll\u0131 telefona ve diz\u00fcst\u00fc bilgisayar gibi), belirli bir kursta mevcut olan koltuk say\u0131s\u0131n\u0131 veya maliyet ve zaman k\u0131s\u0131tlamalar\u0131n\u0131 i\u00e7erebilir. \u00d6rg\u00fctsel fakt\u00f6rler de ki\u015fiselle\u015ftirmeyi farkl\u0131 bi\u00e7imlerde \u015fekillendirebilir. Bir \u00f6rnek olarak, bireyin i\u015f g\u00fcc\u00fcne uygunluk, mesleki geli\u015fim hedefleri veya ki\u015fisel merak d\u0131\u015f\u0131nda olmas\u0131 nedeniyle bir e\u011fitim kursunu tamamlay\u0131p tamamlamad\u0131\u011f\u0131na ba\u011fl\u0131 olarak, \u00f6\u011frenmenin tasar\u0131m ve sunumunun nas\u0131l de\u011fi\u015febilece\u011fini d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn.<\/p>\n

Ba\u015fka bir d\u0131\u015f veri bi\u00e7imi, \u00f6\u011frenenlerin kendileri, akranlar\u0131, e\u011fitmenleri ve denet\u00e7iler d\u00e2hil olmak \u00fczere insan g\u00f6zlem ve girdilerinden gelir. \u00d6rne\u011fin, bir e\u011fitmen \u00f6\u011frenene ait ikna edici yaz\u0131 hakk\u0131nda bir ele\u015ftiri yazabilir veya ba\u015fka g\u00f6zlemci \/ e\u011fitmen stajyerlerin \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131 performans de\u011ferlendirme tablosuna g\u00f6re puanlayabilir. Bir \u00f6\u011frenen verilerden yola \u00e7\u0131karak \u00f6z de\u011ferlendirme yapabilir ayn\u0131 \u015fekilde bu de\u011ferlendirme akran de\u011ferlendirmeleri veya 360 \u00b0 anketlerden gelen verileri kullanabilir. (Bu noktada \u015funu da belirtmek gerekecek, gelecekteki \u00f6\u011frenme ekosisteminin t\u00fcm y\u00f6nlerinin dijitalle\u015ftirilmesi ve otomatikle\u015ftirilmesi gerekli de\u011fildir! Asl\u0131nda, bu ara\u015ft\u0131rmalar \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fabilecekleri \u00f6nemli bir aland\u0131r, \u00f6zetle teknolojiyi \u00f6\u011frenme kolayla\u015ft\u0131r\u0131c\u0131lar\u0131na ikame etmek yerine simbiyotik olarak nas\u0131l entegre edebiliriz.)<\/p>\n

Son olarak, daha sa\u011flam, ki\u015fisel ve kavramsal hale getirilen \u00f6\u011frenen verilerinin daha yararl\u0131 oldu\u011funu belirtmek gerekir ancak bu verilerin bu \u015fekilde i\u015flenmesi s\u00fcreci mahremiyet endi\u015felerini de art\u0131rmaktad\u0131r. Fayda ve mahremiyet aras\u0131ndaki dengesi iyi kurulmal\u0131d\u0131r. (Daha ayr\u0131nt\u0131l\u0131 bir tart\u0131\u015fma i\u00e7in B\u00f6l\u00fcm 8’e bak\u0131n\u0131z.)<\/p>\n

Veri Analizleri<\/h3>\n

Toplanan veriler anlaml\u0131 bir \u015fekilde analiz edildikten sonra, sistem bu analizleri te\u015fhis, kestirim ve uyarlama kararlar\u0131 almak i\u00e7in kullanmal\u0131d\u0131r. Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme teknolojileri ne t\u00fcr kararlar almay\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131d\u0131\u011f\u0131d\u0131r. En bariz cevap, \u00f6\u011frenenlerin i\u00e7erik ustal\u0131klar\u0131n\u0131 tahmin edebilme ve daha sonra yetenek bo\u015fluklar\u0131n\u0131 doldurmak ve kavram yan\u0131lg\u0131lar\u0131n\u0131 gidermek i\u00e7in harekete ge\u00e7ebilmektir. \u0130nsanlar farkl\u0131 \u015fekillerde \u00f6\u011frenirler ve bir sistemin yapabilece\u011fi en etkili m\u00fcdahalelerden baz\u0131lar\u0131, her \u00f6\u011frenenin kendi optimal h\u0131z\u0131nda ilerlemesini sa\u011flamakt\u0131r, b\u00f6ylece t\u00fcm \u00f6\u011frenenler \u00f6nemli alt-bile\u015fenleri atlamadan veya \u00f6nceden bilinen materyallerle \u00e7ile \u00e7ekmeden ustal\u0131\u011fa ula\u015f\u0131rlar.<\/p>\n

Tan\u0131m olarak, ustal\u0131k, ger\u00e7ek de\u011feri g\u00f6zlemlenememi\u015f bir \u00f6\u011frenenin yeterlili\u011fi ile ilgili bir kestirimde bulunmaktad\u0131r. Ustal\u0131k, cevaplar\u0131n do\u011frulu\u011fu ve h\u0131z\u0131 gibi g\u00f6zlemlenebilir performansla sonu\u00e7lan\u0131r. Ustal\u0131k kestirimlerine, \u00f6zellikle ba\u015flang\u0131\u00e7ta, \u00f6\u011frenenin profilinden veya demografik girdilerinden elde edilen sabit verilerle \u015fekil verilebilir. Bir \u00f6\u011frenme olay\u0131 s\u0131ras\u0131nda, ustal\u0131k kestirimleri, en yeni olu\u015fturulmu\u015f ba\u011flamla ilgili verilerle \u015fekillendirilir. Ancak; ustal\u0131k kestirimlerine ili\u015fkin s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 da dikkate al\u0131n. Tutan tahminler, tesad\u00fcfi girdiler, deneme yan\u0131lma y\u00f6ntemleri ve herhangi bir say\u0131da tesad\u00fcfi veya kas\u0131tl\u0131 hatal\u0131 davran\u0131\u015flar tutars\u0131zl\u0131klara neden olabilir. Uyarlanabilir sistemler her zaman \u00f6\u011frenen ustal\u0131k verileri \u00e7er\u00e7evesinde sa\u011fl\u0131kl\u0131 bir \u015f\u00fcphecilikle tasarlanmal\u0131 ve hatal\u0131 tahminleri do\u011frulaman\u0131n ve azaltman\u0131n yollar\u0131n\u0131 bulmal\u0131d\u0131r. Hatal\u0131 ustal\u0131k modellerine kar\u015f\u0131 korunman\u0131n baz\u0131 yollar\u0131 aras\u0131nda, e\u011fitmen girdileri, sistem davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 ge\u00e7ersiz k\u0131lan \u00f6\u011frenen se\u00e7im \u00f6nerileri ve \u00f6\u011frenenlerin kendi ustal\u0131k tahminlerini g\u00f6rmelerini (ve bazen do\u011frudan veya dolayl\u0131 olarak de\u011fi\u015ftirmelerini) sa\u011flayan a\u00e7\u0131k \u00f6\u011frenen modelleri de bulunur.<\/p>\n

Ustal\u0131\u011fa ek olarak, bir\u00e7ok bireysel durum ve \u00f6zellik \u00f6\u011frenmeyi etkiler ve bu nedenle, analiz i\u00e7in faydal\u0131 hedefler olabilir. \u00d6\u011frenenlerin durumlar\u0131, an be an de\u011fi\u015fen \u015fekillendirilebilir \u00f6zelliklere sahipken, neyse ki \u00f6zellikleri, daha sabittir ve daha uzun s\u00fcreler alan bir d\u00f6nemde de\u011fi\u015fime u\u011frar. Hayal k\u0131r\u0131kl\u0131\u011f\u0131 veya can s\u0131k\u0131nt\u0131s\u0131 gibi duygusal durumlar, bireylerin \u00f6\u011frenme motivasyonlar\u0131n\u0131 azaltabilir; a\u00e7l\u0131k ya da uyku eksikli\u011fi gibi fizyolojik durumlar hem duygular\u0131 etkileyerek hem de bili\u015fsel i\u015flevleri y\u00f6neterek \u00f6\u011frenmeyi etkileyebilir. Daha \u00f6nce de belirtildi\u011fi gibi, ki\u015filik \u00f6zellikleri (\u00f6r., hedef y\u00f6nelimi ve genel \u00f6z yeterlik) de baz\u0131 i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sa\u011flayabilir; ayr\u0131ca, sosyal kimlik \u00f6zellikleri veya \u00f6\u011frenme hedefleri gibi ki\u015fisel \u00f6zellikler de bu konuda i\u015fe yarayabilir.<\/p>\n

Son olarak, zaman i\u00e7inde bir\u00e7ok \u00f6\u011frenenden elde edilen verilerin toplanmas\u0131 e\u011filim analizleri i\u00e7in bilgi sa\u011flayabilir veya bunlar, yeterli \u00f6l\u00e7ekte, gizli kal\u0131plar\u0131 ortaya \u00e7\u0131karan makine-\u00f6\u011frenimi algoritmalar\u0131n\u0131 e\u011fitmek i\u00e7in kullan\u0131labilir. En az\u0131ndan toplu veriler, ortalama tamamlanma s\u00fcresi gereksinimleri gibi baz\u0131 genel \u00f6l\u00e7\u00fctler sa\u011flayabilir. Daha karma\u015f\u0131k sistemlerde, bu veriler ayn\u0131 zamanda otomatik tan\u0131lama ve uyarlama \u00f6nerilerini geli\u015ftirebilir ve ayr\u0131ca \u00f6\u011fretimdeki sorunlu b\u00f6l\u00fcmleri tan\u0131mlama, farkl\u0131 \u00f6\u011frenen t\u00fcrleri i\u00e7in optimum \u00f6\u011frenme patikalar\u0131 ve \u00f6\u011frenme aray\u00fcz\u00fcn\u00fc, i\u00e7eri\u011fini veya sunumu a\u015famal\u0131 olarak iyile\u015ftirme yollar\u0131 gibi sistem genelindeki iyile\u015ftirmeleri bilgilendirebilirler.<\/p>\n

\n
\n
\n
\n

\u00d6\u011frencinin bireysel ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re ger\u00e7ekten ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenmenin oldu\u011fu ve ayn\u0131 zamanda bunu i\u00e7erik standard\u0131 beklentileriyle dengeledi\u011fi bir yerde olmak istiyorum. \u00d6\u011frencilerin daha derinlere inmelerini, duyarl\u0131 e\u011fitim olanaklar\u0131na sahip olma f\u0131rsatlar\u0131n\u0131n oldu\u011funu g\u00f6rmeyi \u00e7ok isterim.<\/p>\n

Dr. <\/strong>Nathan<\/strong> Oakley<\/strong>. <\/strong><\/p>\n

Ba\u015f Akademik G\u00f6revlisi,\u00a0Mississippi E\u011fitim Bakanl\u0131\u011f\u0131<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

 <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

Uyarlamalar<\/h3>\n

Bir sonraki \u00f6nemli husus, sistemin yapaca\u011f\u0131 adaptasyon \u00e7e\u015fitleriyle ilgilidir. Bu; ekran \u00f6geleri, i\u00e7eri\u011fin ne ve ne zaman sunuldu\u011fu, g\u00f6rev s\u0131ras\u0131, e\u011fitim materyallerinin i\u00e7eri\u011fi, g\u00f6m\u00fcl\u00fc i\u00e7erik \u00f6zellikleri (\u00f6r., ilgili \u00f6rneklerin se\u00e7imi), d\u0131\u015f i\u00e7erik \u00f6zellikleri (\u00f6r., geribildirim ve ipu\u00e7lar\u0131 dahil), \u00f6\u011fretim stratejileri ve taktikleri, da\u011f\u0131t\u0131m y\u00f6ntemleri, da\u011f\u0131t\u0131m ara\u00e7lar\u0131, sunum y\u00f6ntemleri, performans standartlar\u0131, \u00f6\u011frenenlerin hedefleri ve \u00e7e\u015fitli di\u011fer etkile\u015fimler d\u00e2hil olmak \u00fczere bir\u00e7ok fakt\u00f6rde de\u011fi\u015fiklik yap\u0131lmas\u0131n\u0131 i\u00e7erebilir. Bu adaptasyon bi\u00e7imleri, mikro, makro ve meta seviyelerde yani, daha b\u00fcy\u00fck veya daha az oranda ifade edilebilir.<\/p>\n

Birincisi, mikro seviye, bir \u00f6\u011frenme oturumu, problem \u00e7\u00f6zme f\u0131rsat\u0131 veya tek bir \u00f6\u011frenen eylemine yan\u0131t olarak g\u00f6reve \u00f6zg\u00fc adaptasyona odaklanmaktad\u0131r. Bu, \u00f6rne\u011fin, bir cebir problemi ba\u011flam\u0131nda veya bir taklit senaryosu i\u00e7inde olabilir. Zeki \u00f6\u011fretim sistemleri, genellikle olduk\u00e7a k\u0131s\u0131tl\u0131 ama\u00e7lar ve konu alanlar\u0131 i\u00e7in de olsa, bu t\u00fcr bir uyarlama \u00fcretmektedir. Zeki \u00f6\u011fretici teknolojileri meta haline geliyor ve bir internet aramas\u0131 ile ticari ve a\u00e7\u0131k kaynak se\u00e7eneklerini bulmak kolay. Ancak, kullan\u0131ma haz\u0131r bu ara\u00e7lar\u0131n \u00e7o\u011fu iyi tan\u0131mlanm\u0131\u015f konu alanlar\u0131nda en iyi sonucu verir; bu nedenle, mevcut birka\u00e7 matematik \u00f6\u011fretmeni varken, yazmak i\u00e7in daha az, sosyal ve duygusal beceriler i\u00e7in daha da az \u00f6\u011fretmen vard\u0131r. Yanl\u0131\u015f tan\u0131mlanm\u0131\u015f alanlar veya \u00f6zel materyaller i\u00e7in, g\u00f6reve \u00f6zg\u00fc ki\u015fiselle\u015ftirme geli\u015ftirmek, \u00f6\u011frenme, m\u00fchendislik ve konu uzmanlar\u0131ndan kapsaml\u0131 girdiler gerektiren zaman al\u0131c\u0131 bir \u00e7aba olabilmektedir. Bu durumlarda, insan uzmanl\u0131\u011f\u0131na duyulan ihtiya\u00e7, onlar\u0131n geli\u015fiminde bir darbo\u011faz yaramakta ve ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenmenin daha y\u00fcksek maliyetinin bir par\u00e7as\u0131 haline gelmektedir.<\/p>\n

\u0130kincisi, makro d\u00fczey i\u00e7erik genelinde uyarlamaya odaklan\u0131r. Bu, bir sonraki \u00f6\u011fretim konusunun se\u00e7ilmesini, bir m\u00fcfredat i\u00e7indeki \u00f6\u011fretim bloklar\u0131n\u0131n s\u0131ralanmas\u0131n\u0131, \u00f6\u011frenenlerden, denetlenemeyen kavramlar\u0131 tekrar etmelerini istemeyi veya daha \u00f6nce \u00f6\u011frenilen alanlar\u0131 atlamalar\u0131na izin vermeyi i\u00e7erebilir. Belirli bir \u201ckonunun\u201d veya \u201cblo\u011fun\u201d ayr\u0131nt\u0131 d\u00fczeyi de\u011fi\u015fkenlik g\u00f6sterebilir ancak bunlar\u0131n \u00f6\u011frenme b\u00f6l\u00fcmlerine (bile\u015fen g\u00f6revleri veya daha b\u00fcy\u00fck k\u00fcmeler yerine) at\u0131fta bulunmalar\u0131 gerekir. Makro ve mikro seviyede uyarlama tipik olarak s\u0131n\u0131rl\u0131 bir sistem i\u00e7erisinde, yani tek bir uygulamada ger\u00e7ekle\u015fir.<\/p>\n

Meta d\u00fczeyinde \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc bir ki\u015fiselle\u015ftirme t\u00fcr\u00fc ortaya \u00e7\u0131kmaktad\u0131r. Meta adaptasyon, farkl\u0131 m\u00fcfredat, \u00f6\u011frenme sistemleri ve \/ veya organizasyon fonksiyonlar\u0131 i\u00e7in uygulan\u0131r. Mikro ve makro seviyelerin aksine, meta-seviyedeki uyarlama sistemler sistemi ortamlar\u0131nda ger\u00e7ekle\u015ftirmektedir. Meta-adaptasyon, \u00f6rne\u011fin, belirli bir \u00f6\u011frenme hedefine ula\u015fmak i\u00e7in hangi uygulaman\u0131n kullan\u0131laca\u011f\u0131n\u0131n se\u00e7ilmesini i\u00e7erebilmektedir \u00d6rne\u011fin, bir doktorun \u00e7evrim i\u00e7i bir sim\u00fclasyon yoluyla, harmanlanm\u0131\u015f bir \u00f6\u011frenme at\u00f6lyesinde veya yerinde bir mobil e\u011fitim ekibiyle yeni bir prosed\u00fcr hakk\u0131nda e\u011fitim verip vermemesi d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclmelidir. Bu \u00f6rnekte vurguland\u0131\u011f\u0131 gibi, farkl\u0131 \u00f6\u011frenme sistemleri \u00e7e\u015fitli ve \u00e7o\u011fu zaman tamamlay\u0131c\u0131 olan yakla\u015f\u0131mlar\u0131 kullan\u0131r. Sezgisel olarak, her deneyim her \u00f6\u011frenen i\u00e7in daha iyi (veya daha k\u00f6t\u00fc) \u00e7al\u0131\u015fabilir. \u00d6rne\u011fin, mesleki geli\u015fim hedeflerinin, at\u00f6lye planlama lojisti\u011finin, mevcut teknolojilerin, lisans alman\u0131n aciliyetinin ve kurulu\u015fun risk tolerans\u0131n\u0131n farazi doktorun e\u011fitim \u015feklini nas\u0131l etkileyebilece\u011fini d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn.<\/p>\n

\n
\n

\"image\"<\/p>\n<\/header>\n

\n

E\u011fitimde genellikle talep yerine arz, b\u00fcy\u00fcmeden ziyade uyumluluk, ba\u011flam ve deneyimden ziyade akademik ger\u00e7eklere odaklan\u0131yoruz. Bunu de\u011fi\u015ftirmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131yoruz. Bunu i\u015f g\u00fcc\u00fcm\u00fcz\u00fc, K-12 ve orta \u00f6\u011fretim sonras\u0131 sekt\u00f6rleri uyumlu hale getirecek \u015fekilde yap\u0131yoruz. Farkl\u0131 yollara ihtiyac\u0131m\u0131z var \u00e7\u00fcnk\u00fc \u00e7ocuklar farkl\u0131. Dolay\u0131s\u0131yla, sistemimizdeki yolculuklar\u0131 da farkl\u0131 olmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n

Dr. <\/strong>Ken<\/strong> Wagner<\/strong><\/p>\n

E\u011fitimden Sorumlu Komisyon \u00dcyesi Rhode Island E\u011fitim Bakanl\u0131\u011f\u0131<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

 <\/p>\n

Meta adaptasyon, verilen bir sistemdeki \u00f6\u011frenme faaliyetlerini de artt\u0131rabilmektedir. Hayali doktorun bu yeni prosed\u00fcr\u00fc bir sim\u00fclasyon yoluyla \u00f6\u011frendi\u011fini ve sistemin \u00f6rne\u011fin farmakoloji gibi birbiriyle ili\u015fkili bir alandaki, mevcut sistem taraf\u0131ndan a\u00e7\u0131k\u00e7a ele al\u0131nmayan bir bo\u015flu\u011fu te\u015fhis etti\u011fini hayal edin. Bu durumda, meta-uyarlanabilir \u00e7\u00f6z\u00fcm, bir kitap b\u00f6l\u00fcm\u00fc, mikro\u00f6grenme tazeleme veya \u00e7evrim i\u00e7i kurs gibi harici iyile\u015ftirme kaynaklar\u0131 \u00f6nerebilmektedir.<\/p>\n

Meta-uyarlama, veri payla\u015fmalar\u0131n\u0131 ve birlikte \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in \u00e7oklu \u00f6\u011frenme sistemlerini birle\u015ftiren modern \u00f6\u011frenme ekosistemlerinin bir \u00f6zelli\u011fidir. Bu, standartla\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f protokolleri, makine taraf\u0131ndan okunabilir verileri ve iyi tan\u0131mlanm\u0131\u015f meta verileri \u00f6\u011frenim sistemlerinde kullanman\u0131n neden \u00f6nemli oldu\u011funun bir nedenidir. Veriler sistemler aras\u0131nda standartla\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f yollarla payla\u015f\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, daha geni\u015f, hayat boyu \u00f6\u011frenme \u00f6l\u00e7e\u011finde birle\u015fik ve optimal \u00f6\u011frenme patikalar\u0131n\u0131n ki\u015fiselle\u015ftirilmesini sa\u011flamaktad\u0131r.<\/p>\n

Teknolojik Hususlar<\/h2>\n

Ki\u015fiselle\u015ftirmenin tasar\u0131m\u0131, kullan\u0131m\u0131 ve etkisi, sistemin kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 teknik ortamdan b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde etkilenir. Bu b\u00f6l\u00fcm bu konular\u0131n bir \u00f6rne\u011fini vurgulamaktad\u0131r.<\/p>\n

DONANIM VE YAZILIM<\/strong><\/p>\n

Bilgisayar tabanl\u0131 ki\u015fiselle\u015ftirme \u015f\u00fcphesiz donan\u0131m ve yaz\u0131l\u0131m gerektirir. Daha a\u00e7\u0131k bir \u015fekilde, bu sistemler, b\u00fcy\u00fck miktarlarda \u00f6\u011frenen verileri i\u00e7in kapsaml\u0131 ve y\u00fcksek g\u00fcvenlikli dijital depolama, \u00f6l\u00e7eklendirilmi\u015f \u00e7evrim i\u00e7i YZ algoritmalar\u0131n\u0131 i\u015fleyebilen esnek sunucular veya API’ler aras\u0131nda veri payla\u015fan esnek sistemler gibi \u00f6zel bile\u015fenler gerektirebilir. Benzer \u015fekilde, se\u00e7ilen veri kaynaklar\u0131na ba\u011fl\u0131 olarak, giyilebilir alg\u0131lay\u0131c\u0131lar, \u00e7evresel i\u015faretler veya e\u011fitmen giri\u015f tabletleri gibi benzersiz donan\u0131m cihazlar\u0131 gerekebilir.<\/p>\n

BANT GEN\u0130\u015eL\u0130\u011e\u0130<\/strong><\/p>\n

Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme teknolojilerinin bir istemci uygulamas\u0131nda yerel olarak \u00e7al\u0131\u015fabilmesine ra\u011fmen, \u00e7o\u011fu sistemin a\u011f bile\u015fenlerini (ve muhtemelen bir hizmet veya HOY \u00e7\u00f6z\u00fcmleri olarak yaz\u0131l\u0131m\u0131) kullanaca\u011f\u0131 tahmin edilmektedir. Ancak, bant geni\u015fli\u011fi s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 baz\u0131 da\u011f\u0131t\u0131mlar\u0131 etkileyebilmektedir. \u00d6rne\u011fin, K \u2013 12 okullar\u0131n\u0131n bir\u00e7ok kullan\u0131c\u0131 aras\u0131nda s\u0131n\u0131rl\u0131 bir internet ba\u011flant\u0131s\u0131n\u0131 payla\u015fmas\u0131 gerekebilir ya da y\u00fczer durumda veya zorlu ko\u015fullarda asker\u00ee birimler, ba\u011flant\u0131 olmadan uzun s\u00fcreler ge\u00e7irebilir. Bu gibi durumlarda, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme uygulamalar\u0131 a\u011f kullan\u0131m\u0131n\u0131 azaltmak, yava\u015f yan\u0131t s\u00fcrelerine ra\u011fmen veya bir ba\u011flant\u0131 olmadan \u00e7al\u0131\u015fmak i\u00e7in tasarlanmal\u0131d\u0131r. Bunu ger\u00e7ekle\u015ftirme y\u00f6ntemleri aras\u0131nda toplu i\u015fleme, yerel \u00e7o\u011faltma ve m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funda beklenen sonraki ad\u0131mlar\u0131n \u00f6nbelle\u011fe al\u0131nmas\u0131 say\u0131labilir.<\/p>\n

VER\u0130<\/strong><\/p>\n

Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme veri gerektirir.<\/p>\n

Veri modelleri, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli do\u011frulama ve norm \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131 yoluyla toplanan, bir \u00f6\u011frenme ekosistemindeki di\u011fer uygulamalardan veya merkezi veri havuzlar\u0131ndan elde edilen mevcut verilerle bilgilendirilebilir. Ancak, bir uyar\u0131: Daha fazlas\u0131 her zaman daha iyi de\u011fildir. Daha \u00f6nce toplanan verilerin mevcut n\u00fcfusu tam olarak ne \u00f6l\u00e7\u00fcde yans\u0131tt\u0131\u011f\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmek \u00f6nemlidir. \u00d6rne\u011fin, hassasl\u0131k ayarlar\u0131nda, bir test i\u00e7indeki sorular\u0131n s\u0131ralamas\u0131 kadar ince farkl\u0131l\u0131klardan sapma tespit edilmi\u015ftir. Bunun da vurgulad\u0131\u011f\u0131 gibi, veriler ister harici kaynaklardan ister sistem taraf\u0131ndan toplanan girdilerden geliyor olsun, veri kalitesi \u00f6nemli bir sorundur. Hataya dayan\u0131kl\u0131l\u0131k, taml\u0131k, objektiflik, adalet, g\u00fcncellik ve tutarl\u0131l\u0131k (birka\u00e7\u0131n\u0131 belirtmek gerekirse) ki\u015fiselle\u015ftirme i\u00e7in kritik fakt\u00f6rlerdir.<\/p>\n

Dikkate al\u0131nmas\u0131 gereken bir di\u011fer \u00f6nemli husus, depolama ve i\u015fleme gereksinimlerini i\u00e7ermektedir. Baz\u0131 algoritmalar, bir sistemi kullan\u0131\u015fl\u0131 hale getirmeden \u00f6nce \u00f6l\u00e7\u00fcmlemek i\u00e7in y\u00fczlerce veya binlerce \u00f6\u011frenenden gelen verileri gerektirmektedir. Ayr\u0131ca, algoritmalara ba\u011fl\u0131 olarak, \u00fcretilen veri miktar\u0131 bellek ve hesaplama gereksinimlerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rabilmektedir.<\/p>\n

MAK\u0130NE \u00d6\u011eREN\u0130M\u0130<\/strong><\/p>\n

B\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7eklerdeki veriler, makine \u00f6\u011frenimi algoritmalar\u0131n\u0131 e\u011fitmek i\u00e7in kullan\u0131labilir. Bunlar, \u00f6rne\u011fin, hangi \u00f6\u011frenme patikalar\u0131n\u0131n farkl\u0131 \u00f6\u011frenenler i\u00e7in en iyi \u00e7al\u0131\u015faca\u011f\u0131n\u0131 tahmin edebilmekte veya kullan\u0131m al\u0131\u015fkanl\u0131klar\u0131na dayanarak eski i\u00e7eri\u011fi alg\u0131layan kendi kendini geli\u015ftiren bir sistem olu\u015fturabilmektedir. Ayr\u0131ca, makine \u00f6\u011frenimi, ki\u015fiselle\u015ftirmenin farkl\u0131 topluluklar i\u00e7in nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 otomatikle\u015ftirebilir veya zaman i\u00e7inde de\u011fi\u015fen etkile\u015fim kal\u0131plar\u0131n\u0131 ortaya \u00e7\u0131karabilmektedir. Ancak, makine \u00f6\u011frenimi sihirli bir de\u011fnek de\u011fildir. Ayr\u0131ca, \u00f6nemli miktarda veri gerektirmektedir; bu da bir\u00e7ok \u00f6\u011frenenin bir makine \u00f6\u011frenimi algoritmas\u0131n\u0131n tam olarak uygulamaya haz\u0131r hale gelmeden \u00f6nce bir sistemi kullanmas\u0131 gerekti\u011fi anlam\u0131na gelir. Dahas\u0131, bir\u00e7ok kurulu\u015f, bir algoritman\u0131n i\u015flevselli\u011fini insan g\u00f6zetimini i\u00e7erebilecek, artan karma\u015f\u0131kl\u0131k ve maliyetlere yol a\u00e7abilecek ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme m\u00fcdahalelerinin s\u00fcrekli do\u011frulanmas\u0131n\u0131 gerektirecektir. Makine \u00f6\u011frenmesi \u015feffafl\u0131k ve izah edilebilirlik s\u0131n\u0131rlamalar\u0131ndan da zarar g\u00f6rebilmektedir.<\/p>\n

\u015eEFFAFLIK VE \u0130ZAH ED\u0130LEB\u0130L\u0130RL\u0130K<\/strong><\/p>\n

Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme sistemleri, \u015feffaf bir \u015fekilde, yani payda\u015flar\u0131n verileri, analizleri ve eylemlerin sebeplerini g\u00f6rmesini sa\u011flayacak \u015fekilde i\u015flenmelidir. \u015eeffafl\u0131k, ayn\u0131 i\u015flemleri yapabilen ancak kullan\u0131c\u0131lar\u0131n sistemin karar s\u00fcre\u00e7lerini izlemelerine imk\u00e2n tan\u0131mayan kara kutu teknik sistemlerinin aksine tan\u0131mlanm\u0131\u015ft\u0131r. \u0130deal olarak, ki\u015fiselle\u015ftirmeden elde edilen \u00e7\u0131kt\u0131lar bireysel ve toplu seviyelerde mevcut olmal\u0131 ve kullan\u0131c\u0131lar\u0131n a\u00e7\u0131klay\u0131c\u0131 ayr\u0131nt\u0131l\u0131 g\u00f6r\u00fc\u015flere ula\u015fmas\u0131 i\u00e7in detaya inmesine (veya detaya gitmesine) izin vermelidir. \u00d6\u011frenenler, e\u011fitmenler, y\u00f6neticiler, denet\u00e7iler ve \/ veya komutanlar i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f veri g\u00f6rselle\u015ftirmeleri ve g\u00f6sterge tablolar\u0131 burada yararl\u0131 olabilir.<\/p>\n

\n
\n

\"Kisiselli\u015ftirme\"<\/p>\n<\/header>\n

\n

Yetkinlikleri geli\u015ftirmek ve sonu\u00e7ta istedi\u011finiz i\u015fi almak i\u00e7in birden fazla yol varsa, bunun ilgin\u00e7 ve heyecan verici bir gelecek oldu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyorum. \u00c7ok uzun zamand\u0131r, ba\u015far\u0131ya ula\u015fmak i\u00e7in var olan tek yolumuz bu. Genellikle bir yetenek olu\u015fturma mekanizmas\u0131ndan \u00e7ok bir filtre g\u00f6revi g\u00f6r\u00fcr.<\/p>\n

Shantanu Sinha<\/strong><\/p>\n

Y\u00f6netici, \u00dcr\u00fcn Y\u00f6netimi, Google; Eski Kurucu Ba\u015fkan\u0131 ve Ba\u015f Operasyon Direkt\u00f6r\u00fc, Khan Academy<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

 <\/p>\n

\u0130deal olarak, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme sistemleri hem a\u00e7\u0131klanabilir hem de \u015feffaf olmal\u0131d\u0131r; bu, payda\u015flar\u0131n\u0131n bunu do\u011fru bir \u015fekilde de\u011ferlendirmek ve kabul etmek i\u00e7in sistemin eylemlerini anlamalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur. Bu ayr\u0131m\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurun: \u015eeffafl\u0131ktan yoksun bir teknik sistem \u00f6zel i\u015flevler ve kara kutu makine \u00f6\u011frenimini i\u00e7erebilir; ancak bu algoritmalara bir pencere a\u00e7mak, onlar\u0131n temelindeki mant\u0131\u011f\u0131 veya ortaya \u00e7\u0131kan davran\u0131\u015flar\u0131 anla\u015f\u0131l\u0131r hale getirmeyecektir. Son kullan\u0131c\u0131 a\u00e7\u0131klamalar\u0131n\u0131 dikkate almadan \u015feffafl\u0131k yine de kafa kar\u0131\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 yaratabilir; bu nedenle, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme sistemleri, tahminlerinin ve uyarlamalar\u0131n\u0131n nedenlerinin a\u00e7\u0131klamalar\u0131n\u0131 da sa\u011flar. Bir \u00f6rnek olarak, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f bir \u00f6\u011frenme sistemi, tahminleri g\u00fcncellemek ve bunlar\u0131 kararlarda birle\u015ftirmek i\u00e7in olas\u0131l\u0131kl\u0131 matematik kullanabilir. Ara\u015ft\u0131rmalar, sadece olas\u0131l\u0131klar\u0131 g\u00f6stermenin yararl\u0131 olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131, \u00e7\u00fcnk\u00fc iyi e\u011fitimli kullan\u0131c\u0131lar\u0131n bile bunlar\u0131 sezgisel olarak anlamakta zorlanabilece\u011fini g\u00f6steriyor. Bunun yerine a\u00e7\u0131klanabilir sistemler, bilinen terminolojideki kararlar\u0131 i\u00e7in do\u011fal dil tan\u0131mlar\u0131 ve kan\u0131tlar sa\u011flayabilir. Son ara\u015ft\u0131rmalar, normalde kendilerini a\u00e7\u0131klamayan karma\u015f\u0131k sistemler i\u00e7in ger\u00e7e\u011fin ard\u0131ndan a\u00e7\u0131klamalar\u0131n nas\u0131l olu\u015fturulaca\u011f\u0131n\u0131 da ara\u015ft\u0131r\u0131yor.<\/p>\n

\u015eeffaf ve a\u00e7\u0131klanabilir sistemlerin \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 son kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in uygulanabilir olmal\u0131d\u0131r. Sistemler yaln\u0131zca veri \u00e7\u0131karmamal\u0131; a\u00e7\u0131k \u00f6\u011frenen modeller, e\u011fitmen g\u00f6sterge panolar\u0131 veya y\u00f6neticiler ve \u00f6rg\u00fctsel karar vericiler i\u00e7in tasarlanan g\u00f6rselle\u015ftirmeler gibi verileri kullanan payda\u015flara anlaml\u0131 bir veri sa\u011flamaya yard\u0131mc\u0131 olmal\u0131d\u0131rlar. Bu sistemler iyi bir izah edilebilirlik i\u00e7erdi\u011finde, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n kendilerine g\u00fcvenmesi, s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 anlamas\u0131, sistem tavsiyelerine yan\u0131t olarak harekete ge\u00e7mesi ve sistemleri zaman i\u00e7inde kullanmaya devam etmesi daha olas\u0131d\u0131r.<\/p>\n

KONTROL<\/strong><\/p>\n

\u015eeffaf ve a\u00e7\u0131klanabilir sistemler, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n bir uygulaman\u0131n neden ve nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6rmelerini sa\u011flar; peki ya bu payda\u015flar baz\u0131 i\u015flevlerini kontrol etmek isterse? Sistemler \u00f6\u011frenenlerin, e\u011fitmenlerin ve di\u011fer insan payda\u015flar\u0131n\u0131n tahminlerini ve \/ veya eylemlerini etkilemelerine izin verebilir. Bu t\u00fcr bir insan-makine ekibi, devam eden bir ara\u015ft\u0131rma alan\u0131d\u0131r. \u0130deal olarak, \u00f6\u011frenme payda\u015flar\u0131, b\u00fcy\u00fck veya ayr\u0131nt\u0131l\u0131 verilerin daha h\u0131zl\u0131 i\u015flenmesiyle onlar\u0131 destekleyen tamamlay\u0131c\u0131 teknolojiye g\u00f6revleri y\u00fcklerken istedikleri kontrol t\u00fcrlerini koruyabilmelidir.<\/p>\n

KULLANILAB\u0130L\u0130RL\u0130K<\/p>\n

Son olarak, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenmeyi etkin bir \u015fekilde uygulamak i\u00e7in kullan\u0131labilirlik ve kullan\u0131c\u0131 kabul\u00fc kritik performans \u00f6l\u00e7\u00fctleridir. Kullan\u0131labilirlik payda\u015flar\u0131 aras\u0131nda yaln\u0131zca \u00f6\u011frenenler, e\u011fitmenler ve y\u00f6neticiler de\u011fil, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenmeyi planlayan ve uygulayan \u00f6\u011fretim tasar\u0131mc\u0131lar\u0131, veri modellerini ve adaptasyon algoritmalar\u0131n\u0131 izlemesi gereken sistem m\u00fchendisleri ve hatta bir \u00f6\u011frenme ekosistemindeki di\u011fer uygulamalar\u0131n geli\u015ftiricileri yer almaktad\u0131r.<\/p>\n

ETK\u0130L\u0130 K\u0130\u015e\u0130SELLE\u015eT\u0130R\u0130LM\u0130\u015e \u00d6\u011eRENME OLU\u015eTURMAK<\/strong><\/p>\n

Sonu\u00e7ta, ki\u015fiselle\u015ftirmenin amac\u0131, bireylerin daha etkin ve verimli bir \u015fekilde \u00f6\u011frenme ama\u00e7lar\u0131na ula\u015fmalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olmakt\u0131r. Ancak, belirli bir sistemin (verileri, analizleri ve uyarlanabilir m\u00fcdahaleleri) ne kadar iyi performans g\u00f6sterdi\u011fini nas\u0131l belirlenece\u011fidir. Sorulacak ilk soru, bir sistemin i\u015flevsel<\/em> olup olmad\u0131\u011f\u0131, yani kat\u0131l\u0131mc\u0131lara ihtiya\u00e7lar\u0131na uygun farkl\u0131 \u00f6\u011frenen deneyimleri sunup sunmad\u0131\u011f\u0131d\u0131r. Tasarland\u0131\u011f\u0131 ve beklendi\u011fi gibi \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 do\u011frulan\u0131p do\u011frulanamayaca\u011f\u0131d\u0131r. Bu de\u011ferlendirme fakt\u00f6rlerini birka\u00e7 kategoriye ay\u0131rmak faydal\u0131d\u0131r. \u00d6rne\u011fin, sistem (bir yaz\u0131l\u0131m uygulamas\u0131 olarak) nas\u0131l bir performans sergiledi\u011fidir. Bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n sistemden yard\u0131m almadan yapt\u0131\u011f\u0131 i\u015fin miktar\u0131, i\u015f s\u00fcre\u00e7leri hakk\u0131nda zamanla ilgili bilgiler, temel modellerin do\u011frulu\u011fu ile ilgili bilgiler ve kullan\u0131c\u0131lar\u0131n sistemle etkile\u015fimde davran\u0131\u015flar\u0131 gibi unsurlar\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurulmal\u0131d\u0131r. Ayr\u0131ca, uygulama i\u00e7indeki i\u00e7eri\u011fi, \u00f6rne\u011fin bir sistemin her olas\u0131 hedef \u00f6\u011frenme sonucu i\u00e7in \u00f6neriler \u00fcretme derecesini, sistemin ald\u0131\u011f\u0131 \u201ckatalog\u201d kalitesini ve yap\u0131lan \u00f6\u011fretim m\u00fcdahalelerinin kalitesini de\u011ferlendirmede fayd bulunmaktad\u0131r.<\/p>\n

\u00d6\u011fretim m\u00fcdahalelerinin kalitesi, farkl\u0131 \u00f6\u011frenme m\u00fcdahalelerinin geni\u015fli\u011fi, hassasiyeti ve b\u00fct\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fc, sistemin t\u00fcm katalo\u011fa orant\u0131l\u0131 olarak yapt\u0131\u011f\u0131 benzersiz tavsiyelerin say\u0131s\u0131 veya sistemin farkl\u0131 kullan\u0131c\u0131lara ayn\u0131 birka\u00e7 pop\u00fcler sonucu ne s\u0131kl\u0131kla tavsiye etti\u011fini i\u00e7eren bir\u00e7ok boyutta \u00f6l\u00e7\u00fclebilmektedir. Buna ba\u011fl\u0131 olarak sorulacak sorular \u015funlar\u0131 i\u00e7ermektedir: \u00d6\u011frenenler aras\u0131ndaki destek ve geri bildirimdeki farkl\u0131l\u0131klar nelerdi? Bir konudan di\u011ferine ilerleme s\u0131ras\u0131ndaki fark neydi? \u00d6\u011frenciler, g\u00f6reve ve i\u00e7eri\u011fe \u00f6zg\u00fc i\u015flemler s\u0131ras\u0131nda herhangi bir noktada tak\u0131l\u0131p kald\u0131lar m\u0131 ve tak\u0131l\u0131p kald\u0131larsa, nerede? Stajyerler e\u011fitimi ne s\u0131kl\u0131kla b\u0131rakt\u0131 ya da durdurdu? G\u00f6rev d\u0131\u015f\u0131 davran\u0131\u015flar\u0131 veya sistemi manip\u00fcle etme giri\u015fimleri var m\u0131yd\u0131?<\/p>\n

Sorulacak bir sonraki soru, sistemin etkili<\/em> olup olmad\u0131\u011f\u0131, yani \u00f6\u011frenme deneyiminin kazan\u0131mlar\u0131n\u0131 artt\u0131ran uyarlamalar yap\u0131p yapmad\u0131\u011f\u0131d\u0131r. Arad\u0131\u011f\u0131m\u0131z daha geni\u015f sonu\u00e7lara ula\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 do\u011frulan\u0131p do\u011frulanmayaca\u011f\u0131d\u0131r. En a\u00e7\u0131k \u015fekilde, bunlar e\u011fitim etkinli\u011fi ve verimlili\u011fi \u00f6nlemlerini i\u00e7erebilir, yani sistem di\u011fer y\u00f6ntemlere g\u00f6re daha iyi konu ustal\u0131\u011f\u0131 m\u0131 yoksa daha h\u0131zl\u0131 tamamlama h\u0131zlar\u0131 sa\u011flay\u0131p sa\u011flamad\u0131\u011f\u0131d\u0131r Bundan daha fazla, elde tutma oranlar\u0131n\u0131n artt\u0131r\u0131lmas\u0131, motivasyonun iyile\u015ftirilmesi, belirli tutumlar\u0131n veya sosyal etkile\u015fimlerin te\u015fvik edilmesi gibi di\u011fer sonu\u00e7lar da e\u015fit derecede istenebilmektedir.<\/p>\n

Son olarak, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f bir \u00f6\u011frenme sistemini de\u011ferlendirmek i\u00e7in pratik hususlar<\/em> bulunmaktad\u0131r: Bunun maliyeti nedir? Geli\u015ftirmek i\u00e7in ne kadar zamana ve ka\u00e7 kayna\u011fa ihtiya\u00e7 vard\u0131 ve i\u015fletme ve bak\u0131m masraflar\u0131 nelerdir? Sistemin bile\u015fenleri mod\u00fcler, \u00f6l\u00e7eklenebilir, geni\u015fletilebilir ve yeniden kullan\u0131labilir mi? Ne kadar veri toplar ve bu veriler nas\u0131l i\u015flenir? ve sonu\u00e7ta, sistem yat\u0131r\u0131mda iyi getiri sa\u011flay\u0131p sa\u011flamad\u0131\u011f\u0131d\u0131r.<\/p>\n

SONU\u00c7<\/h2>\n

Ki\u015fiselle\u015ftirme, etkili \u00f6\u011frenme \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 elde etmenin en \u00f6nemli yollar\u0131ndan biridir ve bilgisayar destekli ki\u015fiselle\u015ftirme, bu fayday\u0131 daha fazla \u00f6\u011frenene sa\u011flayabilmektedir. Bilim \u00f6\u011frenme alan\u0131, \u00f6\u011frenmeyi neyin ve nas\u0131l uyarlayaca\u011f\u0131na dair anlay\u0131\u015f\u0131m\u0131z\u0131 geli\u015ftirmi\u015ftir (e\u011fitim teorisi ve bili\u015fsel bilimdeki onlarca y\u0131ll\u0131k ara\u015ft\u0131rma yoluyla) ve teknolojideki yenilikler, bu y\u00f6ntemleri geni\u015f \u00f6l\u00e7ekte verimli ve etkili bir \u015fekilde uygulama becerimizi geli\u015ftirmektedir.<\/p>\n

Bireysel bile\u015fenler ve \u00f6\u011frenme sistemleri, bir sistem sistemi olarak birlikte \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131nda, verileri payla\u015ft\u0131\u011f\u0131nda ve uzunlamas\u0131na ve \u00e7e\u015fitli deneyimler boyunca \u00f6\u011frenen y\u00f6r\u00fcngelerini optimize etti\u011finde, \u00f6\u011frenmeyi ki\u015fiselle\u015ftirme vaadi ger\u00e7ekle\u015fecektir. Ki\u015fiselle\u015ftirmeyi \u00f6\u011frenme potansiyeli \u00e7ok b\u00fcy\u00fckt\u00fcr ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar ve e\u011fitimciler olas\u0131l\u0131klar\u0131 ke\u015ffetmeye yeni ba\u015flamaktad\u0131r.<\/p>\n

\n
\n

\"image\"<\/p>\n<\/header>\n

\n

\u0130htiya\u00e7 duydu\u011fumuz \u00f6n \u00f6nemli \u015fey\u2026 bir ilkeler manzumesidir ve ihtiyac\u0131m\u0131z olmayan \u015fey ise tektoni\u011finin rehberli\u011fidir. Bu, sistemlerimizin adil ve etik sonu\u00e7lara ula\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan teknoloji ile ilgili olmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n

Dr. Amber <\/strong>Garrison<\/strong> Duncan<\/strong><\/p>\n

Strateji Y\u00f6neticisi, Lumina Vakf\u0131<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

Kaynak\u00e7a<\/h2>\n
1<\/a> age Kulik & Fletcher (2016). Sonnotlar 2-11.<\/div>\n
2<\/a> Raybourn, E.M., Deagle, E., Mendini, K. ve Heneghan, J. (2005). Adaptive thinking and lead-ership simulation game training for special forces officers. In Proceedings<\/i> of <\/i>the<\/i> I\/ITSEC<\/i>. Arlington, VA: National Training and Simulation Association.<\/div>\n
3<\/a> Steenbergen-Hu, S., & Cooper, H. (2014). A me-ta-analysis of the effectiveness of intelligent tutoring systems on college students\u2019academic learning. Journal<\/i> of <\/i>Educational<\/i> <\/i>Psychology<\/i>,106(2),331., 106<\/i>2),331.<\/div>\n
4<\/a> VanLehn, K. (2011). \u0130nsan ders, ak\u0131ll\u0131 ders sistemleri ve di\u011fer ders sistemleri g\u00f6reli etkinli\u011fi. Educational<\/i> <\/i>Psychologist<\/i>,46(4),197-221., 46<\/i>4),197-221.<\/div>\n
5<\/a> age Kulik & Fletcher (2016). Sonnotlar 2-11.<\/div>\n
6<\/a> Murray, T. (1999). Authoring intelligent tutoring systems: An analysis of the state of the art. Inter-<\/i>national<\/i> <\/i>Journal<\/i>ofArtificialIntelligenceinEdu-cation,10,98\u2013129. of <\/i>tificialIntelligenceinEdu-cation,10,98\u2013129.Artificial<\/i>telligenceinEdu-cation,10,98\u2013129. <\/i>elligenceinEdu-cation,10,98\u2013129.Intelligence<\/i>du-cation,10,98\u2013129. in Edu-<\/i>n,10,98\u2013129.cation<\/i>8\u2013129., 10<\/i>129.<\/div>\n
7<\/a> Koedinger, K.R., McLaughlin, E.A., & Stamp-er, J. C. (2014). Data-driven learner modeling to understand and improve online learning: MOOCs and technology to advance learning and learning research Ubiquity<\/i>, 2014(May)<\/i>, 3.<\/div>\n
8<\/a> Goldberg, B., Schatz, S., & Nicholson, D. (2010). A practitioner\u2019s guide to personalized instruction: Macro-adaptive approaches for use with instructional technologies. In D. Kaber & G. Boy (Eds.) Proceedings<\/i> of <\/i>the<\/i> 2010 <\/i>Applied<\/i> Human <\/i>Factors<\/i> <\/i>and<\/i>ErgonomicsConference:AdvancesinCogni-tiveErgonomics(pp.735\u2013745).BocaRaton,FL:CRCPress. <\/i>rgonomicsConference:AdvancesinCogni-tiveErgonomics<\/i>(pp.735\u2013745).BocaRaton,FL:CRCPress. Conference: <\/i>).BocaRaton,FL:CRCPress.Advances<\/i>ton,FL:CRCPress. in <\/i>FL:CRCPress.Cogni-tive<\/i>s. <\/i>.Ergonomics<\/i> <\/i><\/div>\n
9<\/a> Young, J.R. (2018). Keystroke<\/i> <\/i>dynamics<\/i>:Utilizingkeyprintbiometricstoidentifyusersinonlinecourses.(Doctoraldissertation,BrighamYoungUniversity).: <\/i>tilizingkeyprintbiometricstoidentifyusersinonlinecourses.(Doctoraldissertation,BrighamYoungUniversity).Utilizing<\/i>eyprintbiometricstoidentifyusersinonlinecourses.(Doctoraldissertation,BrighamYoungUniversity). <\/i>yprintbiometricstoidentifyusersinonlinecourses.(Doctoraldissertation,BrighamYoungUniversity).keyprint<\/i>ometricstoidentifyusersinonlinecourses.(Doctoraldissertation,BrighamYoungUniversity). <\/i>metricstoidentifyusersinonlinecourses.(Doctoraldissertation,BrighamYoungUniversity).biometrics<\/i>dentifyusersinonlinecourses.(Doctoraldissertation,BrighamYoungUniversity). <\/i>entifyusersinonlinecourses.(Docto<\/i>raldissertation,BrighamYoungUniversity). <\/i>aldissertation,BrighamYoungUniversity).identify<\/i>tation,BrighamYoungUniversity). <\/i>ation,BrighamYoungUniversity).users<\/i>,BrighamYoungUniversity). in online <\/i>ngUniversity).courses<\/i>rsity).. <\/i>ity).<\/div>\n
10<\/a> Beck, J.E., & Woolf, B.P. (2000, June). High-level student modeling with machine learning. In Inter-<\/i>national<\/i> Conference on <\/i>Intelligent<\/i> <\/i>Tutoring<\/i>Sys-tems(pp.584\u2013593).Berlin,Heidelberg:Springer. <\/i>ys-tems(pp.584\u2013593).Berlin,Heidelberg:Springer.Sys-tems<\/i>pp.584\u2013593).Berlin,Heidelberg:Springer. <\/i>p.584\u2013593).Berlin,Heidelberg:Springer.<\/div>\n
11<\/a> Sottilare, R.A., Brawner, K.W., Goldberg, B.S., & Holden, H.K. (2012). The<\/i> <\/i>generalized<\/i>intelligentframeworkfortutoring(GIFT).Orlando,FL:USArmyResearchLaboratory\u2013HumanResearch&EngineeringDirectorate.gifttutoring.org <\/i>(GIFT). <\/i><\/div>\n
12<\/a> Nye, B. D. (2016). Its, the end of the world as we know it: Transitioning AIED into a service-orient-ed ecosystem. International <\/i>Journal<\/i> of <\/i>Artificial<\/i> <\/i>Intelligence<\/i>inEducation,26(2),756\u2013770. in <\/i>ucation,26(2),756\u2013770.Education<\/i>6(2),756\u2013770., 26<\/i>,756\u2013770.<\/div>\n
13<\/a> Folsom-Kovarik, J.T., Jones, R.M., & Schmorrow, D. (2016). Semantic and episodic learning to inte-grate diverse opportunities for life-long learning. In Proceedings<\/i> of MODSIM World<\/i>. Arlington, VA: National Training and Simulation Association.<\/div>\n
14<\/a> Weinstein, Y., & Roediger, H. L. (2012). The ef-fect of question order on evaluations of test per-formance: how does the bias evolve? Memory & <\/i>Cognition<\/i>, 40<\/i>(5), 727\u2013735<\/div>\n
15<\/a> For review of data quality, see: Pipino, L.L., Lee, Y.W., & Wang, R.Y. (2002). Data quality assess-ment. Communications of <\/i>the<\/i> ACM, 45<\/i>(4), 211\u2013218. Veri adaleti \u00fczerine bir tart\u0131\u015fma i\u00e7in ayr\u0131ca Brun, Y., & Meliou, A. (2018). Software fairness. In Proceedings<\/i> of <\/i> 26th ESEC\/FSE (pp. 754\u2013759). New York: ACM. the<\/i>th ESEC\/FSE (pp. 754\u2013759). New York: ACM. 26th ESEC\/FSE <\/i>. 754\u2013759). New York: ACM.<\/div>\n
16<\/a> Soh, L.K., & Blank, T. (2008). Integrating case-based reasoning and meta-learning for a self-im-proving intelligent tutoring system. International <\/i>Journal<\/i> of <\/i>Artificial<\/i> <\/i>Intelligence<\/i>inEducation,18(1),27\u201358. in <\/i>ucation,18(1),27\u201358.Education<\/i>8(1),27\u201358., 18<\/i>,27\u201358.<\/div>\n
17<\/a> Folsom-Kovarik, J.T., Wray, R.E., & Hamel, L. (2013). Adaptive assessment in an instructor-me-diated system. In Proceedings<\/i> of <\/i>the<\/i> International Conference on <\/i>Artificial<\/i> <\/i>Intelligence<\/i>inEducation(pp.571\u2013574).Berlin,Heidelberg:Springer. in <\/i>ucation(pp.571\u2013574).Berlin,Heidelberg:Springer.Education<\/i>p.571\u2013574).Berlin,Heidelberg:Springer. <\/i>.571\u2013574).Berlin,Heidelberg:Springer.<\/div>\n
18<\/a> Krening, S., Harrison, B., Feigh, K.M., Isbell, C. L., Riedl, M., & Thomaz, A. (2017). Learning from explanations using sentiment and advice. IEEE <\/i>Transactions<\/i> on <\/i>Cognitive<\/i> <\/i>and<\/i>DevelopmentalSystems,9(1),44\u201355. <\/i>evelopmentalSystems,9(1),44\u201355.Developmental<\/i>ystems,9(1),44\u201355. <\/i>stems,9(1),44\u201355.Systems<\/i>(1),44\u201355., 9<\/i>,44\u201355.<\/div>\n
19<\/a> Aleven, V., Xhakaj, F., Holstein, K., & McLaren, B.M. (2016). Developing a teacher dashboard for use with intelligent tutoring systems. In IWTA@ EC-TEL <\/i>(pp. 15-23). New York: ACM.<\/div>\n
20<\/a> Czarkowski, M., & Kay, J. (2006). Giving learners a real sense of control over adaptivity, even if they are not quite ready for it yet. In M. Czarkowski, & J. Kay (Eds.), Advances<\/i> in Web-<\/i>based<\/i> <\/i>education<\/i>:Personalizedlearningenvironments(pp.93\u2013126).Hershey,PA:IGIGlobal.: <\/i>ersonalizedlearningenvironments(pp.93\u2013126).Hershey,PA:IGIGlobal.Personalized<\/i>earningenvironments(pp.93\u2013126).Hershey,PA:IGIGlobal. <\/i>arningenvironments(pp.93\u2013126).Hershey,PA:IGIGlobal.learning<\/i>vironments(pp.93\u2013126).Hershey,PA:IGIGlobal. <\/i>ironments(pp.93\u2013126).Hershey,PA:IGIGlobal.environments<\/i>.93\u2013126).Hershey,PA:IGIGlobal. <\/i>93\u2013126).Hershey,PA:IGIGlobal.<\/div>\n
21<\/a> Schmorrow, D., Nicholson, D., Lackey, S.J., Allen, R.C., Norman, K., & Cohn, J. (2009). Virtual re-ality in the training environment In P.A. Hancock, D.A. Vincenzi, J.A. Wise, & M. Mouloua (Eds.), Human <\/i>Factors<\/i> in <\/i>Simulation<\/i> <\/i>and<\/i>Training.BocaRaton,FL:CRCPress. Training<\/i>BocaRaton,FL:CRCPress.<\/div>\n<\/div>\n
<\/div>\n
\n
\n
<\/div>\n
\n
\n
<\/div>\n
\n

\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"menu_order":5,"template":"","meta":{"pb_show_title":"on","pb_short_title":"","pb_subtitle":"","pb_authors":["dr-jeremiah-folsom-kovarik","dr-dar-wei-chen","dr-behrooz-mostafavi","dr-michael-freed"],"pb_section_license":""},"chapter-type":[],"contributor":[79,78,77,80],"license":[],"class_list":["post-317","chapter","type-chapter","status-publish","hentry","contributor-dr-behrooz-mostafavi","contributor-dr-dar-wei-chen","contributor-dr-jeremiah-folsom-kovarik","contributor-dr-michael-freed"],"part":169,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/modern\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/317","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/modern\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters"}],"about":[{"href":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/modern\/wp-json\/wp\/v2\/types\/chapter"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/modern\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/modern\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/317\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":333,"href":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/modern\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/317\/revisions\/333"}],"part":[{"href":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/modern\/wp-json\/pressbooks\/v2\/parts\/169"}],"metadata":[{"href":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/modern\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/317\/metadata\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/modern\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=317"}],"wp:term":[{"taxonomy":"chapter-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/modern\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapter-type?post=317"},{"taxonomy":"contributor","embeddable":true,"href":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/modern\/wp-json\/wp\/v2\/contributor?post=317"},{"taxonomy":"license","embeddable":true,"href":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/modern\/wp-json\/wp\/v2\/license?post=317"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}