D3 Force-Directed Graph from Observable

Açıköğretim Fakültesi Araştırma Şenliği (Kasım 2019)

Açıköğretim Fakültesi Araştırma Şenliği (Kasım 2019)

8 Kasım 2019 tarihinde “Araştırma Şenliği” adıyla 3.sü düzenlenen Açıköğretim Araştırma Şenliğine 15 Eylül 2015 - 15 Eylül 2017 tarihleri arasında gerçekleştirmiş olduğumuz "Sanal Ortamdaki Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi için Yapay Zeka Teknolojileriyle Desteklenmiş Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Tasarımı, Geliştirilmesi ve Değerlendirilmesi" isimli TÜBİTAK 1001 projesini tanıtmak amacıyla proje ekibi olarak aşağıdaki posterle katıldık. 

A Multi-Tiered Model For Capturing Of Life Experiences In Management Of Learning Experiences - Section 7 - MODEL C - INFORMATION SOURCES BASED LIFELOGGING SYSTEMS

Öğrenme Deneyimlerinin Yönetiminde Yaşam Deneyimlerini Yakalamak İçin Çok Katmanlı Bir Model - Bölüm 7

MODEL C - ENFORMASYON KAYNAKLARINA BAĞLI YAŞAM GÜNLÜĞÜ SİSTEMLERİ

Model C dış enformasyon kaynaklarından günlük verisi yakalayabilen sistemlerdir. Bu enformasyon yerel, ulusal ve küresel haber kaynakları ve bireyin izlediği sosyal medya kaynaklarından çekilir.

Yerel, ulusal ve küresel haber kaynaklarından bireyin tercihlerine göre finans, politika, kültür / sanat, spor, toplum, magazin, teknoloji/bilim, hava durumu vb. kategorilerinde önceden belirlenen zaman aralığına ait güncel haberler yakalanarak, bireyin yaşam günlüğüne günlük verisi olarak eklenebilir.

Bu modeldeki yakalama yaklaşımları arasında bireyin sabit ya da mobil yaşam günlüğü tarafından önceden belirlenmiş sitelere ait sayfaların günün belirli saatlerinde görüntülerinin ya da kopyalarının alınması; sosyal ağların sunmuş olduğu hizmetlerden yararlanarak günün önemli verilerinin alınması vb. bulunmaktadır.

Model C ile kişisel bir yıllık (almanak) oluşturulur. Bu yıllıktaki olayların hepsi bireyin o andaki deneyimlerine doğrudan eşlik etmemiş olsa da bu olaylar dolaylı olarak o dönemdeki deneyimlere farklı ölçülerde yansımıştır. Bu nedenle bireyler bir almanağı incelediklerinde hemen hemen bütün olayları anımsarlar fakat o anda ne yapmakta olduklarını hatırlamakta zorluk çekerler. Model C bireylerin, yaşadıkları deneyimlere eşlik eden ya da deneyimin arka planında oluşan önemli olayları kişisel zaman çizgilerinde görmelerine olanak sağlar.

Model C kendi başına kullanılabilen bir yaşam günlüğü sistemi değildir. Bütün işlevlerine sahip olması için Model 0 ya da Model A ile birlikte kullanılmalıdır (Grafik 7).


Grafik 7. Model C - Enformasyon Kaynaklarına Bağlı 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.)

A Multi-Tiered Model For Capturing Of Life Experiences In Management Of Learning Experiences - Section 6 - MODEL B - ENVIRONMENTALLY RELATED LIFELOGGING SYSTEMS

Öğrenme Deneyimlerinin Yönetiminde Yaşam Deneyimlerini Yakalamak İçin Çok Katmanlı Bir Model - Bölüm 6

MODEL B - ÇEVREYLE BAĞLANTILI  YAŞAM GÜNLÜĞÜ SİSTEMLERİ

Model B çevredeki kaynaklardan günlük verisi yakalayabilen yaşam günlüğü sistemlerini içermektedir. Önceki modellerdeki bir aygıtla değişik kablosuz iletişim yöntemleriyle bağlantılı olan çevredeki akıllı algılayıcıları içermektedir. 

Akıllı nesneler kendilerine ait kimlik ve miktar bilgilerini ve eğer bir algılayıcıya sahipseler, bu algılayıcı ile algıladıkları enformasyonu RFID aracılığıyla yakın çevrelerine iletebilen nesnelerdir. Böylece bu nesneleri içeren varlıkların kimliğini belirlemek ve izlemek mümkün olmaktadır. Kredi kartları, elektronik kimlik kartları, elektronik pasaportlar, üretimde ve taşımacılıkta paketlere takılan elektronik etiketler, mağazalardaki ürünlere takılan güvenlik nesneleri, sokak ve çiftlik hayvanlarına takılan elektronik küpeler, elektronik otel anahtarları, trafikte kullanılan hızlı geçiş sistemleri, kütüphanedeki kitaplara takılan elektronik etiketler vb. günlük yaşamdaki akıllı nesnelerin türü ve sayısı hızla artmaktadır (Kortuem vd., 2010). 

Çevremizdeki cihazlar giderek çevrimiçi hale gelmektedirler. Sıradan bir evde, evin modem aygıtından IP adresi alabilen onlarca cihaz bulunmaktadır. Evde bulunan masaüstü, dizüstü, tablet bilgisayarlar ile akıllı telefonların yanı sıra akıllı televizyonlar, akıllı fotoğraf makinaları ve video kameraları, ısıölçerler, internet üzerinden denetlenebilen doğalgaz kombileri, oyun konsolları, internete bağlanabilen buzdolapları, akıllı saatler, akıllı oyuncaklar vb. cihazlarla bu sayı giderek artmaktadır. Bu süreç sadece ev aygıtları için değil, iş ortamındaki cihazlar, sokak ve caddelerdeki cihazlar, sağlık, eğitim, eğlence, kültür ve spor kurumlarındaki cihazlar, taşıtlardaki ve binalardaki cihazlar olmak üzere gündelik yaşamın her alanında da gelişmektedir. Cihazların üzerlerindeki algılayıcılarla kendi işlevleri doğrultusunda çevrelerini algılayabilmesi; Bluetooth, NFC, Wi-Fi, 3G ya da 4G gibi kablosuz ağlar üzerinden içinde bulundukları durum hakkında kullanıcılara ve diğer cihazlara enformasyon iletebilmeleri, kullanıcılardan ve diğer cihazlardan enformasyon alabilmeleri, akıllı bir cihaz haline gelmelerine neden olmaktadır. Bu türden birbirine bağlı akıllı cihazların oluşturduğu ağa “nesnelerin interneti” adı verilmektedir. 2020 yılında dünya üzerinde 50 milyar akıllı cihazın bulunacağı öngörülmektedir (Suarez-Tangil vd., 2014). 

Akıllı cihazların bir üst düzeyi akıllı araçlardır. Akıllı araçlar akıllı cihazlar gibi çevrelerini algılayabilmekte ve içinde bulundukları koşulları saptayabilmektedirler. Cihazlardan farkları ise edindikleri bu enformasyonu kullanarak çıkarımda bulunmaları ve bir amaç doğrultusunda kendi başlarına karar verebilmeleridir. İnsansız hava araçları, sürücüsüz otomobiller, otonom robotlar akıllı araçlara birer örnektir. Akıllı cihazların kendi aralarında oluşturdukları makineden makineye ağlara sis (fog) bilgisayım adı verilmektedir (Stojmenovic, 2014). 

Kullanıcılarını izleyecek biçimde tasarlanan insansız hava araçları ile “izleyebilen yaşam günlüğü araçları” adı verilebilecek yeni bir tür yaşam günlüğü sistemi ortaya çıkmaktadır. Doğada açık havada kullanılacak biçimde tasarlanan bu hava araçları kullanıcısını havadan birkaç metre uzaktan izler ve kayda alır (Pitt vd., 2014). 

Akıllı nesneler ve akıllı cihazların yoğun olarak kullanımıyla akıllı evler, akıllı binalar, akıllı şehirler ve akıllı ortamlar tasarlanabilmektedir. 

Akıllı evler (ya da geleneksel adıyla ev otomasyonu) evdeki ısıtma, soğutma, havalandırma, ışıklandırma ve güvenlik sistemlerinin uzaktan izlenmesi ve yönetilmesini sağlayan sistemlerdir. Bu sistemler evde tüketilen su, elektrik, doğalgaz, internet vb. hizmetlerin ölçümünü de içerebilmektedir. Akıllı ev kavramının içerisine evdeki buzdolabı, fırın, vantilatör, çamaşır/kurutma makinesi ve ev robotları gibi elektrikli ve elektronik cihazların internet üzerinden denetimi de eklenmektedir. Günümüzde hobi elektroniği ile meraklı kullanıcılar kendi akıllı ev sistemlerini oluşturmaya başlayabilirler (Vujovic ve Maksimovic, 2015). 

Akıllı binalar akıllı ev teknolojilerinin ofis binaları, üretim ve hizmet binaları ve konut blokları boyutunda kullanımıyla tasarlanmaktadırlar. Başlıca hizmetler arasında ısıtma, soğutma, nemlendirme, ışıklandırma, havalandırma, su ve sıcak su dağıtımı, güvenlik ve alarm sistemi, gaz denetimi, yangın denetimi sağlamak gelmektedir. Akıllı bina teknolojileri binalar büyüdükçe önem kazanmaya başlayan enerji ve işletim maliyetlerinin denetimi için vazgeçilmez duruma gelmişlerdir. Günümüzde akıllı binalar bina sakinlerini üzerlerindeki manyetik kimlik kartlarını izleyerek gözetleyebilmekte, otomatik kapı ve ışıklandırma sistemleriyle binanın kullanılmayan bölümlerindeki enerji giderlerini kısabilmektedirler (King ve Perry, 2017). 

Akıllı şehirler, nesnelerin interneti teknolojisinin şehir çapında kullanılmasıyla şehirdeki yaşam kalitesini artırmayı amaçlarlar. Akıllı şehirlerde nesnelerin interneti, okullar, kütüphaneler, ulaşım sistemleri, hastaneler, elektrik dağıtımı, doğal gaz dağıtımı, su dağıtımı, kanalizasyon sistemi, geri dönüşüm sistemi, polis teşkilatı ve iletişim sistemlerinde yaygın olarak kullanılırlar. Böylece şehirdeki yaşam ve çalışma alanlarının günde 24 saat ve haftada 7 gün boyunca vatandaşların gereksinimlerine en hızlı yanıt verecek ve en az enerji tüketecek biçimde yönetilmesine olanak sağlarlar (Chourabi vd., 2012; Fadel vd., 2015).

Akıllı nesnelere, cihazlara ve araçlara eklenen gelişmiş algılayıcılar ve gelişmiş hareket, görüntü ve ses tanıma teknolojileri bu nesnelerin bulunduğu ortamları birer akıllı ortama dönüştürmekte ve bu ortamdaki insanları tanıyarak, bu insanlara yaş ve cinsiyetlerine göre davranabilmelerine olanak sağlamaktadır. Örneğin, birey bir reklam panosunun önünden geçerken, akıllı reklam panosu bireyin yaşı ve cinsiyetine uygun olarak düzenlenen reklamı görüntüleyebilmektedir. Diğer taraftan yalnız başına yaşayan yaşlıları gözetleyebilen akıllı ortam içeren evler giderek yaygınlaşmaktadır. Akıllı ortamlar yapay zekâ teknolojileriyle desteklendikçe ortamdaki bireylerin durumunu ve gereksinimlerini daha doğru biçimde saptayarak, bireylerin daha kaliteli hizmet almalarını sağlayacaklardır (Zafra vd., 2016). 

Kişisel yaşam günlüğü sistemi çevredeki kalıtsal yapılarla da etkileşim içinde olmalıdır. Bu durum diğer kişiler, aile deneyimleri, grup deneyimleri, kurumsal çözümler vb. dış deneyim kaynaklarına eş zamanlı olarak bağlanmayı ya da bu kaynaklardan aktarma yapmayı da içermektedir. Bu örneklerdeki günlük verisi yakalayan kaynaklar genellikle kalıtsal sistemler oldukları için güncel yaşam günlüğü sistemlerine bağlanmaları için özgün bağlantılar geliştirilmesi gerekebilmektedir. 

Bu türden kalıtsal sistemlere ve bu sistemlerden okuma yapabilmek için gerekli sistemlere aşağıdaki örnek verilebilir: 

• Araç kameralarıyla yakalanan araç içi ve araç dışı video görüntüleri (Bu sistemlerin çok algılayıcılı ve çok kullanıcılı yaşam günlüğü kaydedicisi haline dönüştürülmesi gerekmektedir.) 
• Kişisel dijital fotoğraf – video albümlerinin yaşam günlüğü sistemine dâhil edilmesi (Bu amaçla görüntü arşivlerini tarayarak, çekim yapıldığı tarihi belirleyerek yaşam günlüğüne aktaran uygulamaların geliştirilmesi gerekmektedir.) 
• Ev dijital medya sunucusu (Hane halkına ait ortak yaşam günlüğü sisteminin geliştirilmesi gerekmektedir.) 
• Kişisel ve hane halkı medya yakalayıcısı (Web TV, TV kartı ile bilgisayarda yayın izleme, Uydu platformu (Uydu alıcısı), IPTV platformları (Bilgisayar üzerinde), dijital radyo). (Bu medyalardan günlük verisi yakalamak için hane halkına ait ortak yaşam günlüğü sisteminin geliştirilmesi gerekmektedir.) 
• Akıllı kişisel yardımcılar ve akıllı ev yardımcılarından veri yakalama (Kişisel ve haneye ait akıllı yardımcıların günlüklerinin yaşam günlüğüne bağlanması için uygulamalar geliştirilmesi gerekmektedir.)

Model B kendi başına çalışan bir yaşam günlüğü sistemi değildir. Bütün işlevlere sahip olması için Model A, Model A1 ya da Model A2 ile birlikte kullanılmalıdır (Grafik 6). Böylece, mobil ya da giyilebilir yaşam günlüğüne sahip bireyler çevrelerinde bulunan ve RFID, Bluetooth, NFC, Wi-Fi ya da 4G ağlarıyla serbestçe yayın yapan algılayıcılardan yakaladıkları günlük verilerini yaşam günlüklerine ekleyebilirler ve zaman çizgilerinde görüntüleyebilirler.


Grafik 6. Model B - Çevreyle Bağlantılı 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.)

A Multi-Tiered Model For Capturing Of Life Experiences In Management Of Learning Experiences - Section 5 - MODEL A2 - UNDER SKIN LIFELOGGING SYSTEMS

Öğrenme Deneyimlerinin Yönetiminde Yaşam Deneyimlerini Yakalamak İçin Çok Katmanlı Bir Model - Bölüm 5

MODEL A2 - DERİ ALTI YAŞAM GÜNLÜĞÜ SİSTEMLERİ

Model A2 vücuda gömülü algılayıcıları içeren yaşam günlüğü sistemidir. Bu model önceki modellerdeki bir cihazla bir vücut alan ağı aracılığıyla bağlantılı olan ve vücuda gömülü (implant) algılayıcıları içermektedir. 

Kronik sağlık durumlarının tedavisinde yardımcı olmak amacıyla tıbben reçete edilen implant cihazlarının uzun bir geçmişi vardır. Örnekler arasında, kalp pilleri, koklear ve retinal implantlar, insülin pompaları ve parkinson hastalığının titreme ve nöbetlerinin hafifletilmesi için derin beyin stimülasyon implantları sayılabilir (Catherwood vd., 2016).


Catherwood ve arkadaşları (2015) günümüzde kullanılan deri altı algılaycıları için aşağıdaki listeyi vermektedirler. 

• Görsel implantlar (görme duyusunu geliştirmeyi sağlayan retinal implantlar) 
• İşitsel implantlar (işitme duyusunu geliştiren koklear implantlar) 
• Cilt altı çipleri (güvenlik, personel izleme, kimlik tanıma gibi amaçlarla kullanılmaktadır) 
• Sinirsel implantlar (gömülü EEG okuyucuları ile çevredeki cihazları düşünerek yönetmek mümkün olmaktadır) 
• Diş implantları (ağız sağlığı, yemek yeme örüntüleri, diyet izleme amaçlarıyla kullanılmaktadır) 
• Kas gerginliği algılayıcıları (kas yaralanma riskini azaltmak ve egzersiz düzeyini görüntülemek için kullanılmaktadır) 
• Doğurganlık izleyicileri (aile planlaması için kullanılmaktadır) 
• İç sağlık izleyicileri (kanser gibi hastalıkları çok ilerlemeden belirlemek amacıyla kullanılmaktadır) 
• Kan basıncı algılayıcıları (gerçek zamanlı tansiyon izleme amacıyla kullanılmaktadır) 

Model A2 genellikle vücuda zarar vererek gömülebilen giyilebilir algılayıcıları kullanarak tasarlanan yaşam günlüğü sistemlerini içermektedir. Bu nedenle implantların çoğu günümüzde daha çok hastalar üzerinde uygulanmakta ya da denenmektedir. Bu teknolojilerin sunduğu olanaklar arttıkça gelecekte gönüllü tüketiciler tarafından da kullanılmaya başlanacaktır. 

Deri üstü algılayıcı yamalar, deri üstü algılayıcı dövmeler ile deriye geçirilen “piercing” (delici) biçimindeki algılayıcılar da Model A2 grubuna dâhil edilebilir. 

Bu türden algılayıcılar sadece hastalarda değil sporcularda da sıkça kullanılır. Örneğin “esnek elektronik dövme” olarak adlandırılan ve deriye yapıştırılabilen bant biçimindeki algılayıcılar spor esnasındaki kalp atış hızını, beyin etkinliğini, vücut ısısını ve hidrasyon (sıvı) kaybını sürekli olarak ölçebilirler. 

Deri üstü ve deri altı algılayıcılarla yakalanan günlük verileri Model A1’de olduğu gibi bir dizüstü, tablet ya da akıllı telefon şeklindeki bağlantı noktası cihazına aktarılır ve oradan bulut ya da çalışma bilgisayarına depolanır. Bu nedenle Model A2 kendi başına çalışan bir yaşam günlüğü sistemi değildir ve tüm işlevlere sahip olması için Model A’ya ihtiyaç duyar.

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.)

A Multi-Tiered Model For Capturing Of Life Experiences In Management Of Learning Experiences - Section 4 - MODEL A1 - WEARABLE LIFELOGGING SYSTEMS

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.)

A Multi-Tiered Model For Capturing Of Life Experiences In Management Of Learning Experiences - Section 3 - MODEL A - MOBILE LIFELOGGING SYSTEMS

Öğrenme Deneyimlerinin Yönetiminde Yaşam Deneyimlerini Yakalamak İçin Çok Katmanlı Bir Model - Bölüm 3

MODEL A - MOBİL YAŞAM GÜNLÜĞÜ SİSTEMLERİ

Model A bireylerin hareket halindeyken yanlarında taşıdıkları cihazlar üzerinde çalışan yaşam günlüğü sistemlerini içermektedir. 

Bu modelde bireylerin dizüstü, tablet ve akıllı telefonları ve bu cihazlara gömülü olan ya da bağlanabilen algılayıcıları kullanan yaşam günlüğü uygulamaları bulunur. Dizüstü bilgisayarlar, tabletler ve akıllı telefonlar çok sayıda gömülü algılayıcı içerdiklerinden dolayı etkili birer yaşam günlüğü cihazlarıdır. Bu cihazlarla görüntü, video, ses, konum, hız, adım sayısı verisi yakalamak mümkün olabilmektedir. Ayrıca, cihazla gerçekleştirilen sosyal ağ etkinlikleri, yazılı – sesli iletişim, oyun, medya görüntüleme/izleme/dinleme vb. etkinliklerini kayda almak da mümkündür. 

Bireyler dizüstü bilgisayar, tablet ve akıllı telefonun yetersiz kaldığı durumlarda ek algılayıcıları ya da algılayıcı içeren cihazları kablolu ya da kablosuz biçimde dizüstü, tablet ya da akıllı telefonlarına bağlayarak yaşam günlüğü sistemini genişletebilirler. 

Dizüstü bilgisayarlar sabit biçimde kullanıldıklarında Model 0’da; başka mekânlara götürülerek kullanıldıklarında Model A’da yer alırlar. 

Öğrenciler ve bilgi çalışanlarının sabit masaüstü sistemler dışında en fazla zaman geçirdikleri ikinci bilgi işlem ortamı mobil sistemlerdir. Geleneksel yaşam günlüğü araştırmaları bireylerin fiziksel etkinliklerini belirlemeye odaklandığı için içeriğe yönelik deneyimler ikincil düzeyde incelenmiştir. Bu eksikliği gidermek için Model A’da fiziksel etkinliklerin yanı sıra bilişsel etkinliklerin izlenmesine de yer verilmektedir. Bu amaçla akıllı telefon ve tabletlerde ekran görüntüsü ve ekran videosunun yakalanmasına yönelik teknik engellerin aşılması gerekmektedir. Böylece, mobil yaşam günlüğü sistemleriyle bireylerin mobil cihazlarda yaşadıkları deneyimlerin tümü eksiksiz olarak yakalanabilir. 

Model A’da yakalanan günlük verileri biriktirilerek ya da eş zamanlı olarak bir çalışma bilgisayarına aktarılırlar ve çalışma bilgisayarı üzerinde işlenirler. Aktarma bulut üzerinden, kablosuz yerel ağ üzerinden ya da kabloyla gerçekleştirilir. Model A tüm işlevleriyle kendi başına çalışan bir yaşam günlüğü sistemi değildir. Bu nedenle Model 0 katmanına ihtiyaç duyar (Grafik 4).


Grafik 4. Model A - Mobil 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.)