Öğrenme Deneyimlerinin Yönetiminde Yaşam Deneyimlerini Yakalamak İçin Çok Katmanlı Bir Model - Bölüm 4
MODEL A1 - GİYİLEBİLİR YAŞAM GÜNLÜĞÜ SİSTEMLERİ
Model A1 vücudun üstüne giyilebilir algılayıcıları barındıran yaşam günlüğü sistemidir. Giyilebilir algılayıcılar kendi başlarına çalışan kompakt cihazlar olabileceği gibi bireyin yanında taşıdığı bir dizüstü, tablet ya da akıllı telefonu bağlantı noktası (hub) olarak kullanarak çalışan cihazlar da olabilir.
Kapsamlı bir yaşam günlüğü sisteminde bulunan giyilebilir algılayıcılar bir BAN (body area network) ile aktarıcı cihaza bağlanırlar. Böylece taşınabilir ya da mobil bir cihazın giyilebilir yaşam günlüğü kamerası, giyilebilir beyin dalgaları okuyucusu, giyilebilir göz hareketleri okuyucusu, giyilebilir hareket algılayıcıları, giyilebilir eldiven vb. algılayıcılarla genişletilmesi sağlanabilir. Taşınabilir /mobil cihaz ile giyilebilir algılayıcılar arasında oluşturulan vücut alan ağı için kullanılabilir başlıca ağ teknolojileri Bluetooth ve ZigBee sistemleridir.
Yaşam günlüğüne yönelik Mann (2004) ve Aizawa ile arkadaşları (2004) gibi öncülerin ilk çalışmaları giyilebilir bilgisayarlara dayalı çalışmalardır. Yaşam günlüğü araştırmalarında giyilebilir cihazlarla gerçekleştirilen günlük verisi yakalama süreci ağırlığını sürekli olarak korumuştur. Giyilebilir yaşam günlüğü sistemleriyle bireylerin fiziksel ve biyolojik olarak yaşadıkları deneyimler ve bu deneyimler esnasındaki çevreye ait görsel – işitsel günlük verilerinin yakalanması mümkün olabilmektedir.
Giyilebilir cihazların bir bölümü çok amaçlı bilgi işlem aygıtları iken bir bölümü belirli bir amaca yönelik işleve sahip cihazlardır.
Çok amaçlı cihazlar birden fazla farklı alanda görev yapan algılayıcılara sahiptirler ve geleneksel işlevlerinin yanı sıra başka işlevlerle de donatılmışlardır. Örneğin, bir akıllı saat ile geleneksel anlamda saat işlevinin yanı sıra, egzersiz izleme, telefon üzerinden yazılı mesaj aktarma, içerik görüntüleme, sesli – görüntülü iletişim kurma gibi işlevler de bulunabilmektedir. Başlıca çok amaçlı giyilebilir cihazlara örnek olarak akıllı gözlük, akıllı saat, akıllı bileklik, akıllı ayakkabı, akıllı kolye/yüzük/küpe, akıllı alın bandı, akıllı lens verilebilir.
Özel amaçlı cihazlar genellikle başlıca bir algılayıcıya sahiptirler. Bazı modellerde başlıca algılayıcının yakaladığı günlük verisine ait bağlamları eklemek amacıyla konum vb. ikincil bağlamlar da bulunur. Örneğin giyilebilir yaşam günlüğü kamerası her 30 saniyede bir yakaladığı fotoğrafa konum bilgisini de ekler. Özel amaçlı giyilebilir cihazlara örnek olarak giyilebilir yaşam günlüğü kamerası, giyilebilir ses yakalayıcısı, giyilebilir beyin dalgaları okuyucusu, giyilebilir göz hareketleri yakalayıcısı, giyilebilir hareket yakalayıcısı, giyilebilir eldiven, giyilebilir tekstil verilebilir.
Teknolojilerin birbirine yakınsaması nedeniyle bir özel amaçlı giyilebilir cihazın kısa sürede çok amaçlı giyilebilir teknolojiye dönüşmesi mümkündür. Algılayıcı maliyetlerinin giderek düşmesi bu gelişimi hızlandırmaktadır.
Giyilebilir teknolojilerin en önemli uygulama alanlarından biri tıp teknolojisidir ve uzaktan tıp uygulamaları amacıyla kullanılan sağlık/biyoloji algılayıcıları giyilebilir algılayıcıların geniş bir alt kümesini oluşturmaktadırlar. Melanie Swann’in algılayıcılar üzerine gerçekleştirdiği bir tarama makalesinde bu teknolojilere genişçe yer verilmektedir (Swann, 2012).
Model A1, “kişisel bilişim” ya da “nicelleştirilmiş öz” alanlarındaki araştırmacıların ve amatörlerin de özel bir yaşam günlüğü uygulamasına ihtiyaç duymadan hemen kullanılabilir durumda oldukları çok sayıda aracı kapsamaktadır (Swann, 2013).
Bağımsızca kullanılan giyilebilir cihazlarda cihaza gömülü olan algılayıcılarla günlük verisi yakalama gerçekleştirilmektedir. Kullanıcı ürünü satın aldıktan sonra cihazda kurulu uygulamalarla ya da uygulama mağazasından uygulama kurarak hemen günlük verisi yakalamaya başlayabilir. Örneğin, bir akıllı saat ve bu saatle bağlantıda olan bir akıllı telefona kurulacak bir sağlık izleme yazılımı ile temel fiziksel etkinliklerin yanı sıra, stres düzeyini belirlemek, uyku durumunu izlemek, kalp atışını izlemek, kandaki oksijen düzeyini ölçmek mümkün olabilmektedir. Bu tür cihazların arasında en fazla yakalama özelliğine sahip olan cihazlardan biri 17 algılayıcı içeren Microsoft Hololens holografik karma gerçeklik gözlüğüdür.
Model A1’deki cihazların kümesi piyasada gün geçtikçe yenisi ortaya çıkan giyilebilir algılayıcılardan dolayı giderek genişlemektedir. Bu model aynı zamanda hobi elektroniği ile ilgilenen kullanıcılar için zengin bir “kendin yap” olanaklarını içeren bir yaşam günlüğü modelidir. Böylece, örneğin basit bir dizüstü ya da tablet bilgisayara 360 derece çekim yapan bir kamera bağlayarak ve kameradan görüntü yakalama uygulaması geliştirerek ya da kurarak kendi giyilebilir yaşam günlüğü 360 derece kameranızı oluşturabilirsiniz. Dizüstü, tablet ya da akıllı telefona bağlanabilir tüm algılayıcı cihazlar bu amaçla kullanılabilir. Kameradan başka örneğin, mikrofon, GPS cihazı, Kinect (hareket ve derinlik algılayıcısı) akla ilk gelen bağlanabilir cihazlardır. Bunun dışında Raspberry Pi ya da Arduino kullanarak kullanıcının kendisi tarafından oluşturulabilecek çok sayıda algılayıcı cihaz bulunmaktadır (Bell, 2014). Bu amaçla internette 30 USD’ye 37 algılayıcı içeren ve ayrıntılı montaj kılavuzlarıyla birlikte gelen hazır deney setleri pazarlanmaktadır.
Varolan giyilebilir algılayıcıların birlikte kullanımı ile daha önce sahip olunmayan etkileşim biçimleri tasarlanabilmektedir. Örneğin, bir sanal gerçeklik gözlüğünün bir giyilebilir EEG okuyucusuyla birlikte kullanılmasıyla, düşünerek gözlükle etkileşim sağlanabilmektedir (Si-Mohammed vd., 2017).
Varolan bir giyilebilir cihaza bir bulut hizmeti aracılığı ile ek özellikler kazandırılabilir. Örneğin, Hololens ile Microsoft Cognitive Services birlikte kullanılarak bir nesne tanıma uygulaması geliştirilebilmektedir (Dagdag, 2016).
Model A1’de giyilebilir algılayıcılar tarafından yakalanan günlük verileri, bir dizüstü, tablet ya da akıllı telefon şeklindeki bağlantı noktasına ve oradan da bulut ya da çalışma bilgisayarına depolanır. Bu nedenle Model A1 kendi başına çalışan bir yaşam günlüğü sistemi değildir ve tüm işlevlere sahip olması için Model A’ya ihtiyaç duyar (Grafik 5).
Grafik 5. Model A1 - Giyilebilir Yaşam Günlüğü
Bu bölümün yazılmasında “Mutlu, M.E. (2017). Öğrenme Deneyimlerinin Yönetiminde Yaşam Deneyimlerini Yakalamak İçin Çok Katmanlı Bir Model, 3’üncü Uluslararası Eğitim, Uzaktan Eğitim ve Eğitim Teknolojileri Kongresi, ICDET 2017, Antalya” kaynağından yararlanılmıştır.
(Not: Yararlanılan kaynaklar yazı dizisinin sonunda topluca verilecektir.)
