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.)

A Multi-Tiered Model For Capturing Of Life Experiences In Management Of Learning Experiences - Section 2 - MODEL 0 - FIXED LIFELOGGING SYSTEMS

Öğrenme Deneyimlerinin Yönetiminde Yaşam Deneyimlerini Yakalamak İçin Çok Katmanlı Bir Model - Bölüm 2

MODEL 0 - SABİT YAŞAM GÜNLÜĞÜ SİSTEMLERİ

Model 0 bireylerin masa üstündeki bilgisayarlarda çalışırken kullanabilecekleri yaşam günlüğü sistemlerini içermektedir. 

Bu model sabit bilgisayarları içeren temel modeldir ve sadece masaüstü ve hepsi bir arada bilgisayarlar ve bu bilgisayarlara gömülü olan ya da bağlanabilen algılayıcıları içerir. Dizüstü ve ikisi bir arada vb. bilgisayarlar da sabit biçimde kullanıldıkları anlarda bu modele dâhil edilirler. Bu model kendi başına bağımsız çalışabilen bir yaşam günlüğü sistemini içerir. Diğer taraftan bu sistemden diğer modellerdeki yaşam günlüğü sistemleri için ana bilgisayar olarak yararlanılabilir (Grafik 3). 

Bireyler kişisel bilgisayarlarında bilgisayar etkinlikleri, çevrimiçi etkinlikleri, ekran görüntüleri, ses, video, ekran videosu, konum gibi algılayıcılardan günlük verileri yakalayabilirler. Kullanılan bilgisayarlardan işlemcisi en güçlü ve depolama kapasitesi en büyük olan bilgisayar “çalışma bilgisayarı” olarak seçilir. Bir bilgisayarda yakalan veriler diğer cihazlarda yakalanan verilerle birleştirilmek amacıyla çalışma bilgisayarına aktarılırlar. Tüm cihazlarda yakalanan ve çalışma bilgisayarında bir araya getirilen günlük verileri üzerinde çözümleme, erişme, görüntüleme, canlandırma vb. işlemler gerçekleştirilebilir. 

Öncü araştırmacılardan olan Gordon Bell’in çalışmaları başlangıçta ağırlıklı olarak masaüstü sistemlerde okuduğu, izlediği, dinlediği içeriğin yakalanması ve kaydedilmesine dayalıdır. Bell daha sonraları kullandığı yakalayıcıların arasına SenseCam kamerasını da katmıştır (Gemmell vd., 2004). Yaşam günlüğü araştırmalarının yaygınlaşmasında giyilebilir teknolojilerin belirleyici olması nedeniyle ekran görüntüsü yakalama aracının yaşam günlüğü olarak ele alındığı çalışmalar seyrektir. Fakat öğrenciler ve bilgi çalışanları günün önemli bir bölümünü bilgisayar karşısında geçirirler ve bilgisayarda gerçekleştirdikleri etkinliklerin yaşam olayları içerisindeki ağırlığı yüksektir. Sabit yaşam günlüğü sistemleriyle bireylerin bilgisayar başında yaşadıkları öğrenme, araştırma, çalışma, iletişim, medya, işlemler ve yayıncılık deneyimlerinin tümü eksiksiz olarak yakalanabilir (Mutlu, 2014).



Grafik 3. Model 0 - Sabit Yaşam Günlüğü


Bilgisayar kullanıcılarının bilgisayar başında gerçekleştirdikleri işlemlerden elde edilen veriler yardımıyla kullanıcının eylem ve etkinlikleri tanınabilmekte ve tanımlanabilmektedir. Bu amaçla geliştirilen uygulamalarda kullanıcının bilgisayarında arka planda çalışan ve kullanıcının klavye ve fare kullanma, ekrana dokunma hareketlerini yakalayan; kullanıcının kullandığı yazılımları, açtığı dosyaları ve görüntülediği pencereleri ayrıntılı biçimde yakalayarak kaydeden; yoğun veri yakalamaya dayalı yazılımlara yer verilmektedir (Grefenstette ve Muchemi, 2016; Okamoto, 2014; Laadan, 2011). 


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 1 - CONCEPTUAL DESIGN

Öğrenme Deneyimlerinin Yönetiminde Yaşam Deneyimlerini Yakalamak İçin Çok Katmanlı Bir Model - Bölüm 1

KAVRAMSAL TASARIM

Giriş 

Öğrenme deneyimleri bireylerin yaşam deneyimleri boyunca oluşurlar ve bir bölümü bireyin bilinçli farkındalığı ile yaşanırken önemli bir bölümü de farkında olmadan yaşanır. Bireylerin fakında olmadan ve/veya önceden planlamadan yaşadıkları öğrenme deneyimlerine ait anımsatıcı ipuçları bulunmadığı durumda bu deneyimlerin bir daha gözden geçirilip değerlendirilebilmeleri mümkün olmaz. Öğrenme deneyimleri yönetimi yaklaşımı bireyin yaşam deneyimlerinin yaşam günlüğü teknolojileri ile kendiliğinden ve sürekli olarak yakalanması, bireyin bu deneyimleri tarayarak yorumlaması, bağlamlarını belirlemesi, yaşam deneyimleri içerisindeki öğrenme deneyimlerine geri dönerek, bu deneyimleri değerlendirmesi, öğrenme deneyimlerini planlama, izleme-denetleme ve değerlendirme sürecini uygulayabilmesi aşamalarını barındırır (Mutlu, 2016). Öğrenme deneyimleri yönetimi yaklaşımının “yaşam deneyimlerini yakalama” aşamasında yaşam günlüğü teknolojileri kullanılmaktadır. 2000’lerin başından itibaren giderek olgunlaşan yaşam günlüğü araştırmalarının sonuçlarının öğrenme deneyimlerinin yönetimine güncel olarak yansıtılarak kullanılması gerekmektedir. Diğer bir deyişle, öğrenme deneyimleri yaklaşımında gerçekleştirilecek her güncelleme yaşam günlüğü teknolojileri üzerinde güncel bir tarama yapmayı gerektirmektedir. Yaşam günlüğü teknolojilerindeki gelişmelerin yönünün öğrenme deneyimleri yönetimindeki gelişmelerin yönünü de belirleyeceği açıktır. Yaşam günlüğü teknolojileri üzerinde gerçekleştirilecek bir sınıflandırmayla bu teknolojilerin öğrenme deneyimleri yönetimine yansıtılması amacıyla daha kolay izlenmesi sağlanabilecektir. 

Bu doğrultuda, bu çalışmanın amacı yaşam günlüğü teknolojilerinin öğrenme deneyimleri yönetiminde uygulanmasını kolaylaştıracak bir model elde edilmesini sağlamaktır. Çalışmanın “Alanyazın” bölümünde öğrenme deneyimleri yönetimi yaklaşımı ve bu yaklaşımın deneyimleri yakalama aşamasında kullanılan yaşam günlüğüne ait alanyazın gözden geçirilecektir. “Gereç ve Yöntem” bölümünde yaşam deneyimlerini yakalama amacıyla kullanılabilecek araçlara odaklanılmaktadır. Bu araçların bağımsızca ve bir arada kullanılmalarıyla oluşturulabilen yaşam günlüğü sistemlerinin yedi farklı katmanda toplanabileceği gösterilecektir. “Bulgular” bölümünde önceki bölümde elde edilen kavramsal yapının öğrenme deneyimleri yönetimi yaklaşımında kullanılmasının sağladığı olanaklar ile sağlayacağı potansiyel olanaklar tartışılmaktadır. “Sonuç ve Öneriler” bölümünde bulguların değerlendirilmesi sonucunda elde edilen çıkarımlara ve gelecekte yapılması muhtemel çalışmalara ait düşüncelere yer verilecektir.

Alanyazın 

Öğrenme deneyimleri yönetimi yaklaşımı, bireylerin yaşam deneyimlerine eşlik eden öğrenme deneyimlerinin fark edilmesi, anlamlandırılması ve yönetilmesine yönelik süreçlerin ve tekniklerin geliştirilmesi amacıyla Mutlu ve arkadaşları tarafından 2013 yılında başlatılan bir dizi proje ile araştırılan ve kavramsallaştırılmaya çalışılan bir kişisel bilgi yönetimi uygulamasıdır (Mutlu, 2016). 

Ardışık beş aşamadan oluşan yaklaşımın ilk aşaması bireyin yaşam deneyimlerinin daha sonra gözden geçirildiğinde eksiksiz olarak anımsanmasına olanak sağlayacak şekilde birey tarafından yakalanması ve kaydedilmesini kapsamaktadır. Bireylerin yaşam deneyimlerini yakalamada yaşam günlüğü teknolojilerinden yararlanılmaktadır (Grafik 1). 



Grafik 1. Öğrenme Deneyimleri Yönetimi Yaklaşımının Katmanları (Mutlu, 2016)

Bireylerin yaşam deneyimlerinin yakalanmasını sağlayan yaşam günlüğü teknolojilerinin kavramsal kökeni 1945’de Vannevar Bush’un ünlü makalesi “"As We May Think” ve bu makalede betimlemiş olduğu “Memex” isimli, bireyin gördüğü, duyduğu ve okuduğu her enformasyonu kaydedebilen varsayımsal cihaza dayanmaktadır (Bush, 1945). 1980’lerde Steve Mann’ın başlattığı deneysel çalışmalar 1990’larda MIT’de yaptığı doktora çalışmaları esnasında olgunlaşmış ve Mann’a giyilebilir bilgisayarları icat eden kişi ünvanını kazandırmıştır (Mann, 2004). 2000’lerin başında Gordon Bell tarafından başlatılan ve 2016 yılında sona erdirilen, gördüğü, okuduğu, dinlediği tüm enformasyonun kaydedilmesine ve bireysel dijital arşiv oluşturulmasına yönelik olarak gerçekleştirdiği deneyler yaşam günlüğü araştırmalarının başlamasını tetiklemiştir (Gemmell vd., 2002). 2004 yılında Aizawa’nın, içinde görüntü, ses, video, konum ve beyin dalgaları yakalamayı da içeren çok algılayıcılı giyilebilir düzeneği ile bağlamsal çıkarımlar elde etme denemeleri gerçekleştirilmiştir (Aizawa vd., 2004). Aynı dönemde Microsoft firmasının “SenseCam” isimli giyilebilir yaşam günlüğü kamerası ile İngiltere Oxford ve İrlanda Dublin üniversitelerinde yoğun yaşam günlüğü araştırmaları başlatılmış ve özellikle günlük verilerinden günlük olayların belirlenmesi, Alzheimer hastalarının anımsama terapilerinde yaşam günlüğünden yararlanılması gibi alanlarda sonuçlar elde edilmiştir (Hodges vd., 2011). İzleyen yıllarda Autographer ve Narrative gibi “SenseCam” benzeri yaşam günlüğü kameraları piyasaya çıkmıştır. 2010’lu yıllarda giyilebilir teknolojilerin birer tüketici elektroniği olarak yaygınlaşması ve yaşamlarına ait olabilecek tüm işlem ve olayları kayda almayı amaçlayan “nicelleştirilmiş öz” hareketinin genişlemesiyle yaşam günlüğü teknolojileri giderek büyüyen bir pazar ve araştırma alanı haline gelmiştir. Google Glass ile canlı kayıt da yapabilen akıllı gözlükler devri başlamıştır (Grafik 2). 

Gurrin ve arkadaşları (2014) yaşam günlüğünü aşağıdaki gibi tanımlamışlardır: “Yaşam günlüğü, çeşitli algılayıcılar tarafından pasif olarak toplanan yaşam deneyimi verileri üzerinde bir araya getirme, işleme ve yansıtma sürecidir ve günlüğü tutan bireyin kendisi tarafından yürütülür. Yaşam deneyimi verileri çoğunlukla kişinin faaliyetlerini doğrudan algılayan giyilebilir algılayıcılara dayanmaktadır, ancak bazen çevresel algılayıcılardan veya diğer bilgilendirici algılayıcılardan gelen veriler de sürece dâhil edilebilir.” 

2010’lu yıllarda giderek yaygınlaşan “nicelleştirilmiş öz” kavramı, aynı isimli bir hareket etrafında toplanmış olan amatörler, araştırmacılar, gönüllüler ve bu alandaki ürünleri geliştiren firmalarca benimsenmiştir. Swan (2013)’ye göre nicelleştirilmiş öz; “bireyin kendine ait biyolojik, fiziksel, davranışsal ve çevresel herhangi bir tür enformasyonun kendisi tarafından izlenmesidir” şeklinde tanımlanmaktadır.


Grafik 2. Yaşam Günlüğünün Gelişimi


 Jacquemard ve arkadaşlarına (2014) göre yaşam günlüğü sistemleri bireyler, şirketler, kamu kurumları ve devletler tarafından kullanılabilmesine rağmen bu çalışmada sadece kişisel yaşam günlüğü sistemleri ele alınacaktır. 

Gurrin ve arkadaşlarına göre (2014) yaşam günlüğü süreci yakalama-depolama aşamasının ötesinde ayrıca bir düzenleme aşamasını içerir. Düzenleme aşaması, yaşam akışının olaylar halinde dilimlenmesini ifade eden “parçalara ayırma”; anlamsal çıkarımlarla yaşam olaylarının tanımlanmasını ifade eden “olaylara açıklama ekleme”; “açıklamaları kullanma”; olaylara açıklamalardan yararlanarak erişme ve olay dilimini getirmeyi ifade eden “erişme ve getirme” ve son olarak da günlük verileriyle masaüstünden, mobil cihazlardan ya da akıllı gözlüklerden etkileşim kurmayı ifade eden “çok ortamlı etkileşim” bileşenlerini içermektedir. 

Yaşam olaylarını tanımlamada yaygın olarak “kim”, “ne”, “nerede” ve “ne zaman” bağlamlarına yer verilmektedir (Gurrin vd., 2014). “Kim” bağlamı için Bluetooth algılayıcısı ve yüz tanıma algoritmalarından yararlanılmaktadır. “Ne” bağlamı için kavram tanıma algoritmalarından yararlanılmaktadır. 10.000 farklı kavramı tanıyan bir sistemin insan kavrayışı için yeterli olduğu düşünülmektedir. “Nerede” bağlamı için GPS sinyalleri, Wi-Fi noktaları ve hücresel telefon verici kulelerinin konum verilerinden yararlanılmaktadır. “Ne zaman” bağlamı için ise günlük verisinin yakalandığı küresel zaman verisi kullanılmaktadır.

Yaşam günlüğü ile yakalanan günlük verilerinden yaşam olaylarının elde edilmesi ve bu olaylara çeşitli bağlamlarla açıklamalar eklenmesi sonucunda olayların anlatı biçiminde olay kümeleri olarak özetlenmesi mümkün olabilmektedir. Bu açıklamaları kullanan sorgularla, olaylara erişme ve getirme mümkün olabilmektedir. Bunun yanı sıra zamansal tarama yaparak yaşam günlüğü üzerinde gezinmek ya da bir olayı animasyon biçiminde canlandırmak gibi seçenekler de bulunmaktadır. Gurrin ve arkadaşlarına (2014) göre yaşam günlüğünün başlıca uygulama alanları “öz – gözlemleme”, “bellek yardımcısı” olarak yararlanma ve “uzun dönemli yaşam desteği” olarak kullanmadır.

Gereç ve Yöntem 

Bu bölümde yaşam deneyimleri yakalayıcısı için çok katmanlı bir model önerisinde bulunulacaktır. Bu amaçla daha önce gerçekleştirilen yaşam günlüğü teknolojileri sınıflandırma çalışmalarından, öğrenme deneyimleri yönetimi yaklaşımının özelliklerinden ve teknolojideki güncel gelişmelerden yol gösterici olarak yararlanılacaktır. Yaşam günlüğü teknolojilerini, uygulamalarını ve süreçlerini sınıflandırmak ya da topluca bir arada listelemek amacıyla denemeler yapılmıştır. Örneğin Gurrin ve arkadaşları (2014) çok sayıda yaşam günlüğü cihazı ve uygulamasını pasif görüntü yakalama, kişisel biyometrikler, mobil cihaz bağlamları, iletişim etkinlikleri, veri oluşturma/erişim etkinlikleri, aktif olarak yakalanan yaşam etkinlikleri, çevresel bağlamlar ve medya, pasif ses yakalama, çapraz kategori algılama araçları ve başarım izleme araçları başlıkları altında gruplandırmışlardır. 

Augemberg’den (2012) aktaran Swann’a göre (2013)’e göre nicelleştirilmiş öz izleme kategorileri ve değişkenleri; fiziksel etkinlikler, diyet, psikolojik durumlar ve özellikler; zihinsel ve bilişsel durumlar ve özellikler, çevre değişkenleri, durumsal değişkenler ve sosyal değişkenler başlıkları altında gruplandırılabilmektedir. 

Jacquemard ve arkadaşlarına (2014) göre yaşam günlüğü cihazları ve kaynakları giyilebilir cihazlar; çevreye gömülü veri kaynakları ve üçüncü parti enformasyon biçiminde gruplandırılmaktadır. Giyilebilir cihazlar da ayrıca içe gömülü cihazlar, dışa takılan cihazlar ve çevrimiçi etkinlikler biçiminde üç alt gruba ayrılmaktadır. 

Yaşam günlüğünün kullanımına yönelik bir tipoloji ise Selke (2016) tarafından önerilmiştir. Buna göre yaşam günlüğü (1a) kişinin kendi sağlığını izleme, (1b) işbirliğine dayalı iyileşme, (2) insan hareketini izleme, (3a) insan dijital belleğini meydana getirme; (3b) dijital ölümsüzlük arama ve (4) gözetim ve karşı-gözetim amaçlarıyla kullanılmaktadır. 

Chan ve arkadaşları özellikle sağlık alanında kullanılan akıllı cihazlara ait bir sınıflandırma yapmışlardır (Chan vd., 2012). Bu sınıflandırmada algılayıcı sistemler; birey tarafından bir aksesuar olarak giyilebilir, vücuda gömülebilir (implantlar), taşınabilir, bireyin elbisesine iliştirilebilir ve bir nesne/mobilya ya da evin bir yerine iliştirilebilir sistemler olarak bölümlendirilmiştir. 

Çok Katmanlı Model 

Yaşam günlüğü yakalama araçları, kullanım ortamları ve biçimleri, işlevleri ve teknolojik yapıları göz önüne alınarak yedi farklı düzeyde gruplandırılabilmektedir. Bu düzeylerin her biri bir “model” olarak biçimlendirilecektir. Böylece çok sayıda ürün, uygulama ve süreçten oluşan bir teknolojik küme hem bütüncül bir yaklaşımla modellenmeye çalışılacak hem de değişik modellere sahip bir ürün ailesi biçiminde kurgulanmış olacaktır. 



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" Paper Published in Online Journal AUAd

"Öğrenme deneyimlerinin yönetiminde yaşam deneyimlerini yakalamak için çok katmanlı bir model" Makalesi AUAd Çevrimiçi Dergisinde Yayınlandı

24-25 Kasım 2017 tarihleri arasında Antalya’da düzenlenen 3’üncü Uluslararası Eğitim, Uzaktan Eğitim ve Eğitim Teknolojileri Kongresi, ICDET 2017’de sözlü bildiri olarak sunulan "Öğrenme deneyimlerinin yönetiminde yaşam deneyimlerini yakalamak için çok katmanlı bir model" isimli çalışma çevrimiçi AuAD dergisinde yayınlandı. Makaleye aşağıdaki bağlantıdan erişilebilir:

Mutlu, M.E. (2018). Öğrenme deneyimlerinin yönetiminde yaşam deneyimlerini yakalamak için çok katmanlı bir model. AUAd, 4(3), 23-57.
http://auad.anadolu.edu.tr/yonetim/icerik/makaleler/364-published.pdf

The Paper "Help yourself and Design Your Own Personal Learning Environment" Presented in Palma / Mallorca

"Help yourself and Design Your Own Personal Learning Environment" Bildirisi Mayorka / Palma'da Sunuldu

Nil Göksel tarafından "Help yourself and Design Your Own Personal Learning Environment" isimli bildiri 2-4 Haziran 2018 tarihleri arasında Mayorka / Palma'da düzenlenen 10. Eğitim ve Yeni Öğrenme Teknolojleri Konferansında sunuldu:


Goksel, N., Hargis, J. & Mutlu, M.E. (2018). Help yourself and Design Your Own Personal Learning Environment, Proceedings of EDULEARN18 Conference, 10th International Conference on Education and New Learning Technologies, 2nd-4th July 2018, Palma, Mallorca, Spain, pp: 5915-5920, ISBN: 978-84-09-02709-5

Eskişehir'de Yükseköğretim Kurumlarının Gelişimi - Sürüm 2

Eskişehir'de Yükseköğretim Kurumlarının Gelişimi - Sürüm 2

Eskişehir Teknik Üniversitesi 18 Mayıs 2018 tarihli ve 30425 sayılı Resmî Gazete’de yayımlanan 7141 sayılı Kanunla kurulmuş bulunmaktadır.

Şubat 2016'da yayınladığım (*) , "Eskişehir'de Yükseköğretim Kurumlarının Zaman Çizgisi" görselini Eskişehir Teknik Üniversitesini ekleyerek güncelledim.

Orijinal boyutu için görselin üzerine tıklayınız.

(*) https://kisiselogrenmeortamlari.blogspot.com/2016/02/eskisehirde-yuksekogretim-kurumlarnn.html

"Management of experiences in personal media and personal entertainment environments as non-formal learning resources" Paper Published in Online Journal AUAd

"Biçimsel olmayan öğrenme kaynakları olarak kişisel medya ve kişisel eğlence ortamlarındaki deneyimlerin yönetimi" Makalesi AUAd Çevrimiçi Dergisinde Yayınlandı

2013-2014 yıllarında yürütmüş olduğum "Yaşam Boyu Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi Amacıyla Bir Dijital Yaşam Günlüğü Sisteminin Geliştirilmesi ve Uygulanması" isimli BAP projesi kapsamında geliştirilen yaşamgünlüğü sisteminin bir uygulaması olarak gerçekleştirilen ve 4-6 Eylül 2014 tarihleri arasında Kocaeli Üniversitesi’nde düzenlenen 23. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı’nda sözlü bildiri olarak sunulan "Biçimsel olmayan öğrenme kaynakları olarak kişisel medya ve kişisel eğlence ortamlarındaki deneyimlerin yönetimi" isimli çalışma çevrimiçi AuAD dergisinde yayınlandı. Makaleye aşağıdaki bağlantıdan erişilebilir:

Mutlu, M. E. (2018). Biçimsel olmayan öğrenme kaynakları olarak kişisel medya ve kişisel eğlence ortamlarındaki deneyimlerin yönetimi. AUAd, 4(2), 18-39.
http://auad.anadolu.edu.tr/yonetim/icerik/makaleler/351-published.pdf

"Learning experience" rather than "learning material"

Öğrenme  Materyali Yerine Öğrenme Deneyimi

Değerli yazar Selçuk Şirin bu haftaki köşesinde "Materyal Değil, Deneyim" isimli bir yazıya yer vermiş:

"MATERYAL DEĞİL, DENEYİM!
İNSANLARIN mutluluğu için hangisi daha önemli: Deneyim mi, materyal mi? Bu soruya yanıt vermek için ilginç bir deney yapmış Amit Kumar ve arkadaşları. Bir deneyim içeren alışveriş ile bir materyal satın almayı içeren alışveriş arasındaki farkın insanda bıraktığı etkiyi ölçerek işe başlamış. Deneyim derken bir şeyi ‘yapmak’, yani tatile gitmek, tiyatro ya da konsere gitmekten söz ediyoruz. Materyal derken kastedilen ise bir ürünü ‘satın almak’, yani yeni bir araba ya da yeni bir bilgisayar sahibi olmak. Araştırmacılar bir dizi deneyle bu iki tarz alışveriş arasında mutluluk, heyecan ve keyif bakımlarından nasıl bir fark olduğunu ölçmüş. Grafikte de göreceğiniz gibi, uluslararası bir örneklem üzerinde yapılan bu deneyde bir deneyime yatırım yapanlar bir ürün satın alanlara göre hem kendilerini daha mutlu hissediyor hem daha çok heyecan duyuyor hem de bu alışverişten daha çok keyif alıyor. "

Ardından işin  çocuk yetiştirme boyutunu ele alarak ebeveynlere çocuklarıyla deneyim paylaşımı yaşamaları doğrultusunda önerilerde bulunmuş. Yazının devamı ve adı geçen grafik için gazetedeki köşesine başvurabilirsiniz. (http://www.hurriyet.com.tr/yazarlar/selcuk-sirin/milli-bir-mesele-olarak-medya-okuryazarligi-40798034)

Amit Kumar''ın alışveriş konusundaki bu saptamasının Şirin tarafından çocuk gelişimine uyarlanması bende aynı uyarlamayı "öğrenme" için yapma ilhamını verdi. Böylece soruyu "Öğrenme materyali mi? Yoksa öğrenme deneyimi mi?" şeklinde sorabiliriz. Uzun yıllar Açıköğretim Fakültesi Bilgisayar Destekli Eğitim Birimi'nde (günümüzdeki adı "Anadolu Üniversitesi Öğrenme Teknolojileri AR-GE Birimi") uzaktan öğretim öğrencileri için öğrenme materyali geliştirme süreçlerinde görev aldıktan sonra son altı yıl boyunca bütün çalışmalarımı "öğrenme deneyimi" konusuna yönlendirmiş biri olarak bu sorunun yanıtının "deneyim" olduğuna ilişkin görüşüm giderek ağırlık kazanıyor. 

Gerçekte bir öğrenme materyali de öğrenenin bu materyal ile bir deneyim yaşaması amacıyla tasarlanır. Ama yine de öğrenme materyali tasarımı ile öğrenme deneyimi tasarımı farklı şeylerdir ve öğrenme materyali tasarımında mutluluk, heyecan ve keyif sözcükleri çok fazla öne çıkmazken öğrenme deneyimi tasarımında bu sözcükler havada uçuşurlar. Bir deneyimde hissedilen mutluluk, duyulan heyecan ve alınan keyif bu deneyime ait öğrenmeyi bu duyguların daha az yaşandığı diğer deneyimlere göre daha kalıcı kılacaktır. Bu nedenle bir öğrenme materyali ile bu materyalin öğrenme çıktılarının aynısına sahip bir "öğrenme deneyimi"  karşılaştırıldığında öğrenme deneyimi ile edinilen öğrenme daha uzun süreli kalıcı ve transfer edilebilir olacaktır.

Yine de "materyal" ve "deneyim" arasındaki ilişkinin doğasının  karmaşık olduğunu düşünüyorum. Bu ilişkinin kısaca yanıtlanması pek mümkün değil. Öğrenme materyali ve öğrenme deneyimi arasındaki ilişkinin  farklı öğrenme bağlamlarında araştırılması ve geliştirilmesi gerekiyor.

Amit Kumar'ın araştırmalarına http://www.kumar-amit.com/research-papers/ adresinden erişilebilir.
"Öğrenme Deneyimi Tasarımı" içerikli yazılarım http://kisiselogrenmeortamlari.blogspot.com.tr/2017/04/introduction-to-learning-experience.html sayfasında başlamaktadır.

Project Completion Report Accepted at TÜBİTAK 1001 Project

TÜBİTAK 1001 Projesinde Proje Sonuç Raporu Kabul Edildi

15 Eylül 2015 tarihinde başlamış olan 115K497 numaralı ve “"Sanal Ortamdaki Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi için Yapay Zekâ Teknolojileriyle Desteklenmiş Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Tasarımı, Geliştirilmesi ve Değerlendirilmesi” başlıklı TÜBİTAK 1001 araştırma projesine ait proje sonuç raporu 15 Eylül 2017 tarihinde TÜBİTAK'a teslim edilmişti. Projenin ait olduğu grup tarafından bir revizyon talep edilmiş ve proje ekibi tarafından revizyon raporu hazırlanarak 18 Aralık 2017 tarihinde gruba teslim edilmiştir. TÜBİTAK tarafından 9 Ocak 2018 tarihinde projeye ait sonuç raporu kabul edilmiş ve proje sonuçlanmıştır.

Personal Knowledge Creation Process

Kişisel Bilgi Yaratım Süreci

Bilgi yaratım sürecini tanımlamak amacıyla çok sayıda biçimsel yaklaşım geliştirilmiştir. Özellikle kurumsal bilgi yönetiminde SECI (Socialisation, Externalisation, Combination, Internalisation) modeli kurumlarda bilgi yaratımı için en yaygın referans verilen yöntemdir. Ben burada kişisel bilgi yaratımına odaklanarak, akademik çalışmalarımda kullandığım basit süreci paylaşacağım.  

Kişisel bilgi yaratım sürecimde yaşam günlüğüm ve kullandığım not alma araçlarım en önemli teknolojik bileşenlerdir. Yaşam günlüğü sistemim kullanmakta olduğum tüm bilgisayar ekranlarımın 30 saniyede bir görüntüsünü alır ve ekrandaki metni çıkartarak kaydeder. Giyilebilir yaşam günlüğü kameram da aynı şekilde 30 saniyede bir görüş açıma ait görüntüyü yakalayarak kaydeder. Yaşam günlüğüm böylece bilgi çalışması anlarına ait içeriğin, etkinliklerin ve olayların tekrar anımsanması ve erişilmesi için olanak sunar. En yoğun kullandığım not alma teknolojisi ise Microsoft OneNote uygulamasıdır. Faaliyetlerimi planlama ve denetleme sürecini OneNote ile tuttuğum notlarla gerçekleştiririm. 2000'lerin başından bu yana "Haftanın Notları" isimli bir OneNote dosyasında her hafta Pazartesi günü o haftaya ait bir sayfa açarak, o haftaya ait planlarımı girerim ve aynı sayfaya o hafta boyunca günlük çalışma esnasındaki notlarımı yapıştırırım. Daha sonra genellikle yıl sonlarında, tamamlanan yıla ait tüm haftalara tarayarak geçmiş yılın değerlendirmesini gerçekleştirir ve gelecek yılın planını oluştururum. 

Bu taramalar esnasında OneNote'da tuttuğum notlarda çok sayıda kişisel beyin fırtınası şeklinde ortaya çıkan düşüncelere ve ilgili alıntılara yer verdiğimi gördüm. OneNote kullanırken sadece not alma değil, not yakalama ve not yapma işlevleri de çok miktarda içeriğin ortaya çıkmasına yol açmaktadır. Bu içeriği yapılandırabilmek için 2017 yılı sonunda OneNote'da aşağıdaki başlıklara sahip dosyalar oluşturdum ve yıllık taramalarda karşılaştığım notları uygun dosyalara sayfa olarak kopyalamaya başladım.  Eğer aynı konunun kişisel tartışma notları birden fazla haftaya yayılmışsa, bu konuya ait tüm notları ilgili dosyada aynı başlık altındaki sayfaya yukarıdan itibaren ekledim. Böylece tartışmanın son durumunu ve geçmişteki gelişimini topluca görebilir oldum.

Güncel ve geçmişe ait Haftanın Notları sayfalarından ayıklayarak elde ettiğim OneNote notlarımı topladığım başlıklar şunlardır: 

Fikirler -> Projeler - > Patentler -> Yayınlar -> Ürünler -> Yol Haritaları 

Bu dosyaların oklarla birbirini izleyen bir yapıya sahip olmalarının nedeni bir dosyadaki düşüncenin olgunlaştıkça bir sonraki dosyayı besliyor olmasından kaynaklamaktadır. 

Fikirler dosyası birbirinden kopuk biçimde ortaya çıkmış olan ve daha önce bu konuda sürecin izleyen aşamalarında üzerinde çalışılmamış düşünceleri içermektedir. Fikirler dosyası bir düşünce havuzu olup, günlük düşüncelerin zihinden dış dünyaya aktarılması sonucu elde edilen ifadeleri (hayaller, imgeler, kavramlar, ilişkiler, taksonomiler, ontolojiler, çıkarımlar, kararlar, buluşlar, raporlar, taslaklar, tasarımlar, …) içermektedir. Bu düşünceler Haftanın Notları'ndan bu dosyaya kopyalandıktan sonra üzerinde bağımsızca çalışılabilir ve geliştirilebilir bir içerik haline gelmektedir. Bu esnada gelişmekte olan içeriğin yapısını bozmamak için gün içerisinde akla gelen diğer fikirler Haftanın Notları'na eklenmeye devam edilmektedir. 

Fikirler olgunlaştıkça üzerinde çalışılabilir bir problem ortaya çıkmaya ve şekillenmeye başlar. Bu probleme yönelik çözüm arayışları birer proje haline getirilerek biçimselleştirilebilir. Bu durumdaki fikirler Projeler dosyasına taşınarak yapılandırılır. Projeler dosyası tüm proje taslaklarını ve konuyla ilgili literatürü barındırmaya başlar. Proje taslakları projenin iyi tanımlanmış problemini ve bu problemi çözmek için gerekli kaynakların ayrıntılarını içermeye başlar.  

Projeler olgunlaştıkça ve bir fon kaynağı bulunarak realize olmaya başladıkça ortaya buluşlar, yayınlar ve ürünler çıkmaya başlayacaktır. Buluşların her hangi bir yayın gerçekleştirmeden önce patentlenmesi gerektiği için izleyen dosya Patentler dosyasıdır. Bu dosyada proje taslakları, yürütülmekte olan projeler ve tamamlanan projelere ait tescil edilen, başvurusu yapılan ya da henüz taslak halindeki patentlere ilişkin içerik yer alır. Bu içerik üzerinde topluca ve kuş bakışı çalışmak patentlerin birbirinden bağımsız olması için gerekli dikkati göstermeye olanak sağladığı gibi öngörülmemiş bazı istemlerin de gözden kaçmasını engelleyecektir. 

Patentler dosyasından sonra üzerinde çalışılan dosya Yayınlar dosyasıdır. Burada bildiriler, makaleler ve kitaplara ait taslaklar barındırılır. Projelerin patentlenebilir bir buluş içermeyen bölümlerine ait yayınlara ait taslaklar Patentler dosyasından bağımsızca burada geliştirilir ve beklemeden yayınlanır. Patentlenebilir buluşlara ait yayınlar ise patent başvurusu sonrasında yayınlanmak üzere yine burada geliştirilir ve başvuru işlemlerinin tamamlanması beklenir.  Yayınlar dosyası üzerinde çalışılan yayınlara ait Abstract, Introduction, Methodology, Results, Conclusion, References ve benzeri içeriklere ait serbestçe oluşturulmuş taslakların geliştirildiği alandır. Bu taslaklar daha sonra yayının formatına uygun ortamlara taşınarak yapılandırılırlar. 

Ürünler dosyası patentlerin, faydalı şekillerin ya da yayınların birer ürüne dönüştürülebilmesine yönelik düşünceleri içerir. Burada ürünün tasarımına, geliştirilmesine, üretimine ve pazarlanmasına  ait taslaklar oluşturulur. Ayrıca Teknoloji Transfer Ofisinin kuluçka merkezi, start-up destekleri ve Teknoloji Geliştirme Bölgesine ait teknopark olanakları da burada tartışılır.   

Son dosya ise önceki dosyalara ait taslakların nihai bir ürüne dönüşmesi sürecine ait takvimleri içeren Yol Haritaları dosyasıdır. Yol Haritaları dosyasında Projelere, Patentlere, Yayınlara ve Ürünlere ait ayrıntılı yol haritaları oluşturulur ve ilgili dosyalardaki gelişmelere göre güncellenir. Bu dosya kişisel bilgi yaratma faaliyetlerinin eksiksiz bir gelecek planını barındırır. 

Yukarıdaki süreç hem yaratıcı süreci desteklemekte hem de yönetimini basitleştirmektedir. Karmaşık süreçlerin bilgi çalışmasını rutinleştirdiği ve bunun da yaratıcılığı engellediği bilinmektedir. Benim uyguladığım süreç ise fikirlerin ortaya çıkması, bu fikirlerin daha sonra kullanılabilmesi ve bir değer haline gelmesi için akıcı bir yaklaşım sunmaktadır.  

Introduction to Learning Experience Design - Section 7 - Designing Experiences According to Learning Types

Öğrenme Deneyimi Tasarımına Giriş - Bölüm 7

Öğrenme Türlerine Göre Deneyimlerin Tasarlanması

Öğrenme deneyimlerinin tasarımı yaşam genişliğinde öğrenme, biçimsel olmayan öğrenme, yaşam boyu öğrenme ve yaşam derinliğinde öğrenme türlerine özgü farklılıklar gösterecektir.

Yaşam Genişliğinde Öğrenme

Yaşam genişliğinde öğrenme farklı ortamlarda eş zamanlı olarak gerçekleşen öğrenmedir (Barnett, 2011). Birey herhangi bir anda farklı öğrenme ortamlarında biçimsel, yarı biçimsel ve biçimsel olmayan öğrenme deneyimleri yaşayabilir. Biçimsel öğrenmede öğrenmeyi düzenleyen otorite eğitim kurumu iken, yarı biçimsel öğrenmede otoritenin çalışılan ya da üye olunan kurum olduğu varsayılır (Mutlu, 2014a).

Biçimsel ve yarı biçimsel öğrenme türlerinde olay örgüsü öğretici ya da eğitim kurumu bünyesindeki öğrenme deneyimi tasarımcıları tarafından tasarlandığı ve geliştirildiği için öğrenen bir tasarım deneyiminden mahrum kalır. Fakat bunun karşılığında deneyimin içerdiği gizemden ve beklenmedik olaylardan kaynaklanan heyecanı deneyim anında yaşama olanağı elde eder. Öğrenme deneyiminin kurumlar tarafından tasarlandığı durumda tasarım sürecinde eğitsel içerikten etkin biçimde yararlanılır. Bu yararlanma belirli bir düzeyde tutulmalı, mutlaka bir olay örgüsü dâhilinde gerçekleşmelidir. Aksi durumda öğrenme deneyimi bütünüyle içeriğin öğrenene heyecan verici olmayan yöntemlerle aktarılmasından ibaret hale gelir.

Öğrenme deneyiminin öğrenen tarafından tasarlandığı durumda ise öğrenen içerikle en az temas edecek şekilde tasarımı gerçekleştirir. Böylece içerikle ilgili merakın sönüme uğraması engellenir. İçeriğin edinimi deneyimin bir parçasıdır ve genellikle bir probleme çözüm arama davranışı esnasında senaryo kapsamındaki sahne(ler)de gerçekleştirilir. Geleneksel yaklaşımda içerik öğrenene en kısa yoldan iletilirken, öğrenme deneyimi tasarımı yaklaşımında içerik öğrenen tarafından farklı kaynaklardan kendisi tarafından elde edilmeli ve eleştirel bir yaklaşımla kullanılmalıdır.

Biçimsel Olmayan Öğrenme

Biçimsel olmayan öğrenmede öğrenmeyi düzenleyen otorite bireyin kendisidir. Biçimsel olmayan öğrenmede birey başkaları tarafından tasarlanmış öğrenme deneyimlerine planlı ve bilinçli bir çabayla katılabileceği gibi, kendisi de öğrenme deneyimleri tasarlayabilir. Birey kendi yaşam öyküleri, epizodları ve etkinlik/olaylarının farkında olduğu ölçüde gelecekteki öğrenme deneyimlerini tasarlamakta diğer öğrenme deneyimi sağlayıcılarına göre daha başarılı olacaktır.

Biçimsel olmayan öğrenme, öğrenme deneyiminin önceden planlanması ve deneyimin bilincinde olunması durumlarına göre (1) öz-yönlendirmeli öğrenme, (2) tesadüfi (tepkisel) öğrenme, (3) bütünleştirici öğrenme ve (4) örtük (sözsüz) öğrenme olmak üzere dört türde ele alınır (Schugurensky, 2000; Eraut, 2000, 2004; Bennet, 2012; Mutlu, 2015e)

Öz-yönlendirmeli öğrenme deneyimleri bireyin önceden planlayarak ve bilincinde olarak yaşadığı deneyimlerdir. Birey öz-yönlendirmeli öğrenme deneyimleri üzerinde üstbilişsel düzenleme (planlama, izleme-denetleme ve değerlendirme) gerçekleştirebilir (Mutlu, 2016). Bu tür öğrenme deneyimleri dışarıdan temin edilerek ve/veya bireysel olarak tasarlanarak gerçekleştirilebilir.

Tesadüfi (tepkisel) öğrenme deneyiminde birey deneyimi önceden planlamamıştır, fakat o anda bir öğrenme deneyimi yaşadığının farkındadır. Bu nedenle birey tarafından dışarıdan temin edilmesi ya da bireyin kendisi tarafından tasarlanması olanaklı değildir. Birey bu öğrenme deneyimlerini bir deneyim yakalama sistemi yardımıyla yakalayarak o anda izleyip-denetleyebilir ve daha sonra değerlendirebilir. Ancak, bu tür deneyimler bireyden habersiz olarak, bireyin yaşaması amacıyla başkaları tarafından temin edilerek ya da tasarlanarak uygulamaya konulabilir.  Diğer taraftan bu tür deneyimler bireyin başkalarının öğrenme deneyimlerine katılmasıyla da gerçekleşir (Mutlu, 2015e).

Bütünleştirici öğrenme deneyimleri bireyin önceden planladığı, fakat buna rağmen bilincinde olmadan yaşadığı, bir problem üzerinde çalışmaya ara verdiğinde çözümün içine doğması gibi, deneyimlerdir. Birey bu deneyimleri önceden planlayabilir ama farkında olmadığı için o anda izleyip-denetlemesi mümkün olamayabilir. Deneyimler bir deneyim yakalama sistemiyle yakalandıysa daha sonra fark edilerek değerlendirilebilir. Bu tür deneyimler dışarıdan temin edilebilir ya da bireyin kendisi tarafından tasarlanabilir (Mutlu, 2015e). Bu tür deneyimler, bireyin deneyimi, deneyimi yaşadığı an farkında olmayacak biçimde kurgulayabildiği durumda, gerçek olabilir. Örneğin, 1990 yapımı “Total Recall” filminde kahramanın bilinçli bir şekilde, daldırılmış sanal gerçeklik hizmeti şeklinde bir deneyim satın alması, deneyimin yüklenmesinde yaşanan bir sorun nedeniyle deneyimi yaşayamadığını sanması; fakat gerçekte bu sorun ve ardından yaşanan olayların aslında satın aldığı deneyimin bir parçası olması durumu bu tür deneyime iyi bir örnektir.

Örtük (sözsüz) öğrenme deneyiminde birey deneyimi önceden planlamadığı gibi, o anda bir deneyim yaşadığının farkında da olmayabilir. Birey bu deneyimleri izleyip-denetleyemez, fakat deneyimlerini bir deneyim yakalama sistemiyle yakalayabildiyse sonradan fark ederek anımsayabilir ve değerlendirebilir (Mutlu, 2015e). Bu nedenle birey tarafından dışarıdan temin edilmesi ya da bireyin kendisi tarafından tasarlanması olanaklı değildir. Ancak, bu tür deneyimler bireyden habersiz olarak, bireyin yaşaması amacıyla başkaları tarafından temin edilerek ya da tasarlanarak uygulamaya konulabilir. Örneğin 1997 yapımı “Game” filminde kahramana kardeşi tarafından, önceden haber vermeden, doğum günü hediyesi olarak, gerçek dünyada kurgulanmış bir oyun hediye edilir ve kahraman kendisini oyunun senaryosuna uygun olarak, gerçek olduğunu sandığı ölümcül bir maceranın içerisinde bulur.

Yaşam Boyu Öğrenme İçin Tartışma

Öğrenme, doğumdan başlayıp ölüme kadar devam eden (zaman ekseni) ve gün içerisinde her yerde (uzay ekseni) bilinçli ya da kendiliğinden gerçekleşen bir süreçtir. Yaşamın zaman eksenindeki bütününü kapsayan öğrenme olgusuna “yaşam boyu öğrenme” adı verilmektedir. Öğrenme, bireyin tüm yaşamını kapsayacak biçimde ele alındığında,  yaşam boyu öğrenme, yaşam genişliğinde öğrenme ve yaşam derinliğinde öğrenme şeklinde üç boyutlu bir yapı olarak tanımlanabilmektedir (Karlsson ve Kjisik 2009).

Önceden planlanarak ve bilincinde olarak yaşanan öğrenme deneyimlerinin yaşam boyunca üstbilişsel düzenlenmesinin gerçekleştirilmesi için sürdürülebilir bir deneyim yakalama sistemine gereksinim vardır. Öğrenme deneyimi tasarımı süreci birey tarafından yaşam öyküleri düzeyinde planlanıp sürdürüldüğü ölçüde yaşam boyunca uygulanacaktır. Böylece öğrenen uzun süreli öğrenme deneyimleri planlayabilir, bu deneyimleri tasarlamak için zaman ayırabilir (Mutlu, 2014a). Örneğin, yabancı dil pratiğini geliştirmek amacıyla yabancı bir ülkeye gitmeyi planlamak buna iyi bir örnektir. Öğrenen, o ülkede dil öğrenimi ve pratiği için olası bütün deneyimleri önceden tasarlamayı deneyebilir. Böylece farklı roller, farklı durumlar, farklı ilişkiler için deneyimlerin önceden planlanması durumunda, deneyimlerin tesadüfen yaşanmasına göre daha fazla pratik yapma olanağı elde edilecektir.

Yaşam Derinliğinde Öğrenme İçin Tartışma

Yaşam derinliğinde öğrenme deneyimleri neye inanılacağı, nasıl davranılacağı ve kendini/diğerlerini nasıl yargılayacağını belirleyen tüm dini, manevi, ahlaki ve sosyal değerleri öğrenmeyi içerir. Bu değerlerin oluşumu bireyin yaşadığı diğer deneyimlerle ve üstlendiği rollerle yakın ilişki içerisindedir (Banks vd., 2007).

Bu deneyimler bireyin bebeklik, çocukluk ve ergenlik döneminde bireyi biçimlendirir ve birey bu deneyimleri genellikle bilincinde olmadan ve önceden planlamadan yaşar. Yaşam derinliğinde öğrenme bireyin tüm yaşamı boyunca devam eder ve birey etkili bir deneyim yakalama sistemiyle kendini gözleyerek yetişkinlik, orta yaş, yaşlılık dönemlerinde yaşam derinliğinde öğrenme için üstbilişsel düzenleme gerçekleştirebilir (Mutlu, 2016).

Bu tür deneyimler semantik bilgiden daha çok epizodik (anısal) ve otobiyografik belleğe yerleşen bilgilerle ilgilidir. Bireyler yaşam derinliğinde öğrenme deneyimlerinin biricik deneyimler olmasını ve bu deneyimleri de ayrıntılı biçimde anımsamayı arzu ederler. Bu deneyimler sosyal çevre, aile çevresi ve ilişkilerle ilgili olarak başkalarıyla birlikte yaşanacak deneyimler şeklinde tasarlanırlar ve geliştirilirler. Bu deneyimlerde genellikle deneyime katılan diğer bireyler de birer öğrenen durumundadır ve karşılıklı öğrenme söz konusudur. Örneğin, evinde aile ve sosyal çevresiyle bir yılbaşı kutlaması düzenleyen bir birey, fark etmeden en ince ayrıntısına kadar bir “deneyim tasarımı” gerçekleştirmiş olur ve bunun sonucunda bir yaşam derinliğinde öğrenme deneyimi yaşar. 

Öğrenme Deneyimi Tasarımının Tanımı

Bu çalışmada “öğrenme deneyimi tasarımı” kavramı bu aşamaya kadar tanımı yapılmadan kullanılmış ve öğrenme deneyimi tasarımı için bir süreç belirlenmeye çalışılmıştır. Öğrenme deneyimleri tasarımı kavramı, çalışmada ortaya çıkan sürecin özelliklerinden yararlanılarak, izleyen paragrafta tanımlanmaya çalışılmıştır:

Öğrenme deneyimi tasarımı öğrenenin gelecekte yaşayacağı öğrenme deneyimlerinin hayal edilmesi, tasarlanması ve geliştirilmesi sürecidir. Tasarım öğrenenin kendisi ya da bir tasarımcı tarafından gerçekleştirilebilir. Öğrenme deneyimi, öğrenenin çevresi ve sahip olduğu teknolojiler üzerinde gelişen ve öğrenenin kahramanı olduğu fiziksel ve sanal olayları içeren bir olay örgüsünü içerir. Öğrenme deneyimi somut deneyimlerden soyut deneyimlere doğru gelişen öğrenme etkinlikleri ve öğrenme olayları kümesine sahiptir. Öğrenme deneyimi öğrenenin önceki deneyimleriyle ilişkili olan ve gelecekteki deneyimlerini doğuran bir “geçmişi kapsayıcı – geleceği tetikleyici” niteliğe sahiptir. Bu nitelik öğrenenin sahip olduğu öğrenme öyküsü, öğrenme epizodu ve öğrenme etkinlik/olaylarıyla hiyerarşik bir yapıda düzenlenmiştir. Tasarım esnasında deneyimin sembolik, ikonik ya da oyunsal olmasına göre deneyimde yer alacak bağlamların belirlenmesi, ilişkilendirilmesi ve zamanlaması gerçekleştirilir. Öğrenme etkinlikleri ve olaylarının gerçekleşeceği sahneler ve bu sahnelerdeki mekânlar/ortamlar, kişiler, varlıklar ve davranışlar bir senaryoda tasarlanır. Her sahnede öğrenende değişmesi beklenen özellikler (bilişsel, psikomotor ve karakter özellikleri), öğrenende ortaya çıkması beklenen/istenen duygular (hisler, duygu durumları ve duygulanımlar) ve bir sonraki sahneye geçebilmesi için gerekli yordamlar vurgulanır. Öğrenme deneyimi senaryosu kullanılarak, yapım öncesi, yapım anı ve yapım sonrası etkinlikleri dizisiyle öğrenme deneyimi inşa edilir. Öğrenen, inşa edilen deneyimi gelecekte yaşarken deneyim yakalama araçlarıyla yakalayarak izleyip-denetleyebilir ve değerlendirebilir. Tasarlanan öğrenme deneyimi yapımında kullanılan senaryolar ve uygulamada kullanılacak yönergeler paketlenerek deneyim başkalarıyla paylaşılabilir. Öğrenme deneyimleri öğrenenin biçimsel, yarı biçimsel ve biçimsel olmayan öğrenme süreçlerini desteklemek amacıyla tasarlanabilir.

Sonuçlar

Bu çalışmada Mutlu’nun “öğrenme deneyimleri yönetimi” yaklaşımı, Parrish’in öğrenme deneyimlerine yönelik estetik kuralları, Dale’in deneyim konisi ve film yapımı sürecinin temel araçlarından yararlanılarak öğrenme deneyimlerinin tasarımı için genel amaçlı ve kapsamlı bir süreç elde edilmiştir. Önerilen öğrenme deneyimi tasarımı çerçevesinde çok ayrıntıya inilmeyerek,  süreç genel amaçlı bir deneyim tasarımına izin verecek düzeyde ana hatlarıyla tartışılmıştır. Öğrenme deneyimi tasarımına bu şekilde kuş bakışı yaklaşılması, bir öğrenme deneyiminin öğrenenin kendisi tarafından tasarımına olanak sağladığı gibi, profesyonel bir ekip tarafından başka öğrenenlerin tüketebileceği biçimde tasarlanmasına da olanak sağlamaktadır. Öğrenme deneyimi öğrenme etkinliğine göre daha derinlikli, bireyin yaşamıyla daha iç içe ve daha fazla kişiselleştirilebilen bir süreçtir. İyi kurgulanmış bir öğrenme deneyimindeki olay örgüsü bireyi deneyime hazırlar, problemi kavramasına yardımcı olur, çözüm için meraklandırır, çözümleri aramasını ve geliştirmesini tetikler, problemi çözme heyecanı yaşatır ve deneyimi değerlendirmesini sağlar. Öğrenme deneyimleri bireyin daha önceki öğrenme deneyimleriyle etkileşim içindedir ve bireyi geçmiş deneyimlerden elde edilen birikimi kullanmaya zorlar. Bireyin olay örgüsü boyunca hissettiği duygular deneyimin daha uzun süreyle anımsanmasını sağlar. Birey öğrenme deneyimi tasarımında deneyim kazandıkça daha karmaşık olay örgülerine sahip senaryolar yazabilir ve geliştirebilir. Diğer taraftan geçmişte etkili olduğunu düşündüğü olay örgülerine sahip senaryoları farklı öğrenme deneyimleri için uyarlayarak tekrar kullanabilir ve bu senaryoları başkalarıyla paylaşabilir. Deneyim senaryosu yazımında yetkinleştikçe, birey bağlamları daha zengin biçimde kullanmaya başlar, elindeki kaynaklardan daha etkili yararlanır. Öğrenme, etkinlik düzeyinde ele alındığında kullanılması akla gelmeyen bağlam türleri ve öğeleri, bir öğrenme deneyimin senaryosunda kolaylıkla kullanılır ve geleneksel “çok ortamlı öğrenme” yaklaşımı biçim değiştirerek, giderek “çok bağlamlı öğrenme” yaklaşımına doğru yakınsar.

Önerilen süreç “öğrenme deneyimleri yönetimi” yaklaşımına ait olan “gelecekte yaşanması planlanan öğrenme deneyimlerinin nasıl tasarlanabileceği” sorusuna yanıt aranması sonucunda elde edilmiştir. Öğrenme deneyimleri yönetimi yaklaşımını uygulayan bir öğrenen, tasarlanan bu öğrenme deneyimlerini daha sonra yaşarken, yaşam günlüğü sistemine ait deneyim yakalama araçlarıyla bu deneyimleri yakalayarak kaydedebilecektir. Öğrenenin kendi deneyim havuzuna dâhil olan bu deneyimler daha sonra birer öğrenme deneyimi portfolyosunun hazırlanmasına olanak sağlayacaktır.

Öneriler

Bu çalışmada önerilen öğrenme deneyimi tasarımına ait sürecin özgül öğrenme deneyimleri için uygulanarak, tasarım örneklerinin çoğaltılması gerekmektedir. Bu amaçla yüz yüze öğrenme, uzaktan öğrenme ve harmanlanmış öğrenme için sürecin nasıl uygulanacağı araştırılabileceği gibi, farklı öğrenme teknolojisi düzeylerinde de bu sürecin uygulanabilirliği araştırılabilir.

Bu çalışmada kısaca tartışılmış olan yaşam boyu öğrenmeye ait farklı öğrenme türleri için örnek öğrenme deneyimi tasarımlarının gerçekleştirilmesi ve öğrenenler üzerinde uygulanarak değerlendirilmesi gerekmektedir. Bu uygulamalarda örneğin, öğrenme deneyimi tasarımının öğrenenler üzerinde uygulanarak ayrıntılı birer durum çalışmasıyla sonuçlarının değerlendirilmesi gerçekleştirilebileceği gibi, etkinlik tasarımı ile deneyim tasarımı gibi farklı yöntemler de karşılaştırılabilir.

Öğrenenlerin gelecekteki öğrenme deneyimlerini önceden tasarlamalarına olanak sağlayan uygulanabilir ve etkili bir sürecin, özellikle yaşam boyu öğrenme deneyimlerinin planlanması, izlenmesi-denetlenmesi ve değerlendirilmesi şeklindeki üstbilişsel düzenleme işlevlerini yerine getirmede yaşam boyu öğrenenlere önemli fırsatlar sağlaması beklenebilir.

Bu bölümün yazılmasında “Peri-Mutlu, A. ve Mutlu, M. E.(2017). Öğrenme deneyimi tasarımı. AUAd, 3(1), 39-76.” kaynağından yararlanılmıştır.

(Not: Yararlanılan kaynaklar yazı dizisinin sonunda topluca verilecektir.)