Signification of Learning Experiences - Section 2 - Design of Experience Protfolio System

Öğrenme Deneyimlerinin Anlamlandırılması - Bölüm 2

Deneyim Portfolyosu Sistemi Tasarımı

Bu bölümde öğrenme deneyimlerinin anlamlandırılması için yansıtıcı öğrenme sürecinden yararlanarak “deneyim portfolyosu” adı verilen bir yapı tasarlanmıştır. Ardından, bireylerin deneyim yorumları, içerik tanımlamaları ve bağlamlardan yararlanarak deneyimlerine ait portfolyo oluşturma süreci tanımlanmış, deneyim portfolyosunun yansıtıcı öğrenmeyi desteklemek ve yetkinlikleri kanıtlamak amacıyla kullanımı incelenmiştir.

Bu bölümde ilk önce yaşam genişliğinde öğrenme deneyimlerini yakalamaya yönelik olarak geliştirilmiş olan yaşam günlüğü sisteminin araçları ve süreçleri tanıtılmış, ardından bu sistem üzerinde çalışacak bir deneyim portfolyosu sistemi tasarlanmıştır. Son olarak, “Öğrenme deneyimlerinin yönetimi" yaklaşımı ile Boud ve arkadaşlarının (1985) "yansıtıcı öğrenme" süreci karşılaştırılarak, yaşam günlüğüne dayalı öğrenme deneyimleri portfolyosunun yansıtıcı öğrenme amacıyla kullanımı tartışılmıştır.

Yaşam Günlüğüne Dayalı Araçlar ve Süreçler

Yaşam günlüğü sistemleri, bireylerin günlük deneyimlerine ait ipuçlarının, daha sonra incelendiğinde yaşanan deneyime ait ayrıntıların kolayca hatırlanmasını sağlayacak biçimde, sürekli olarak yakalanması ve tekrar erişilebilecek biçimde kaydedilmesine olanak sağlayan, algılayıcılarla donatılmış giyilebilir/taşınabilir dijital cihazlardır. Bu özelliklere sahip olacak biçimde yakın zamanlardan geliştirilen bir “çoklu cihazlı ve çoklu algılayıcı” yaşam günlüğü sisteminde kullanıcının masaüstü, dizüstü ve tablet bilgisayarları birer günlük yakalama aracına dönüştürülerek, gün boyunca pasif bir biçimde ekran görüntüsü, kamera görüntüsü ve konum verisi yakalanmakta; kullanıcı gereksinim duyduğunda aktif biçimde ses, video ve ekran videosu kaydedebilmektedir (Mutlu, 2015d).  “Çoklu cihazlı ve çoklu algılayıcılı” yaşam günlüğü sistemindeki araçları kullanan ve süreçleri uygulayan uygulayıcılar deneyim havuzu, bağlam havuzu ve içerik havuzu olmak üzere üç veri kümesine sahip olacaklardır:

Deneyim Havuzu

Yaşam günlüğü sistemleri yaşam deneyimlerini yakalamaya, yorumlamaya ve erişmeye olanak sağlayan araçları içermektedir (Mutlu, 2015a):

Deneyimleri Yakalama: Yaşam deneyimleri, görüntü yakalama, ekran görüntüsü yakalama, konum yakalama, ses yakalama, video yakalama ve ekran videosu yakalama yazılımlarıyla pasif ve aktif biçimde yakalanmakta; OneDrive bulut hizmeti üzerinden bir çalışma bilgisayarına birleştirilerek aktarılabilmektedir.

Deneyimleri Yorumlama: Kullanıcı, yakalanan ve çalışma bilgisayarına aktarılan tüm deneyimleri LifeLoggingViewer isimli bir yaşam günlüğü görüntüleyicisi yardımıyla bir zaman çizgisi üzerinde görüntüleyebilmekte;  seçili veriler ve seçili gün, ay ya da yıl üzerinde bu deneyimlere ait sınırsızca yorum girebilmektedir. “Öğrenme deneyimlerinin yönetimi” yaklaşımında kullanıcının deneyimleri taradıktan sonra deneyime ait etkinlikleri ve olayları yorumlaması; birden fazla deneyimi birbiriyle ilişkilendirerek epizod yorumları oluşturması, birden fazla epizodu birbiriyle ilişkilendirerek öykü yorumları oluşturması öngörülmektedir.
Kullanıcının etkinlik/olay yorumlarını günlük zaman diliminde, epizod yorumlarını aylık zaman diliminde, öykü yorumlarını ise yıllık zaman diliminde oluşturması yaşam deneyimlerini hiyerarşik olarak düzenlemesine olanak sağlayacaktır (Mutlu, 2015a).

Deneyimleri epizodlar ve öyküler biçiminde düzenlemenin tek bir yolu bulunmamaktadır. Bireyin yaşadığı deneyimlerin çeşitliliği, aynı anda yerine getirmek zorunda olduğu yükümlülüklerin ve üstlendiği rollerin sayısı,  deneyimleri düzenlerken oluşturulacak epizod ve öykü hiyerarşilerinin derinliğini ve genişliğini etkileyecektir. Kullanıcı bir deneyimi bir ya da daha fazla epizodla (bir epizod listesinden seçerek) ilişkilendirebilir; bir epizodu da bir ya da daha fazla öyküyle (bir öykü listesinden seçerek) ilişkilendirebilir.

Deneyimlere Erişme: Kullanıcı yaşam deneyimlerine yönelik oluşturduğu yorum kayıtları üzerinde kolayca arama yapılabilir ve yorumlarında seçili anahtar sözcüklerin geçtiği deneyimlere erişilebilir. Ayrıca belirli bir öyküye ait epizodları ya da belirli bir epizoda ait deneyimleri filtreleyerek listeleyebilir (Mutlu, 2015a).

Bağlam Havuzu

Bağlamlar, deneyimin içinde yer aldığı çevreye ve duruma ait olan, deneyimin daha sonra anımsanması, fark edilmesi, diğer deneyimlerden ayırt edilmesi ve anlamlandırılmasında yardımcı olan verilerdir.  Deneyime ait anımsatıcı görüntülerin yanı sıra bağlamların da yakalanması ve deneyimi oluşturan öğeler biçiminde kaydedilmesi gerekir.

Bağlamları Çıkartma: Birey bir deneyime ait zaman, konum ve görüntü şeklindeki kanıtları inceledikten sonra, o deneyime eşlik eden kişi, yer, olay, davranış, varlık, duygu ve özelliklere ilişkin notlar oluşturabilir. Bazı bağlamlar, algılayıcılar ya da algılayıcı birleşimleri ile yazılımlar tarafından bir ölçüde belirlenebilmektedir:

• Saat yardımıyla deneyimin gerçekleştiği zaman,
• Konum algılayıcıları ile deneyimin gerçekleştiği yer,
• Hız algılayıcılarının konum algılayıcılarıyla birleşimi ile durma, yürüme, otomobil sürme vb. etkinlikler,
• Görüntü tanıma teknikleriyle bilgisayar kullanma, yemek yeme, bir kişiyle görüşme vb. etkinlikler,
• Ses algılayıcısı ile konuşma, kalabalık ortamda bulunma vb. durumlar,
• Işık düzeyi algılayıcı ile içeride olma, dışarıda olma vb. durumlar,
• Bluetooth algılayıcısı ile çevredeki kişiler akıllı telefonları yardımıyla  algılanabilmektedir.

Yukarıdaki yöntemlerin günlük verileri üzerinde uygulanmasıyla, belirli bir zaman aralığındaki bağlamlara ait çıkarımlar gerçekleştirilerek, deneyime ait yorumlar desteklenebilir. Örneğin, zaman çizgisi üzerindeki bir tarihte belirli bir saat seçildiğinde, o saat diliminde en fazla süreyle hangi adreste bulunulduğu, en fazla hangi eylemin gerçekleştirildiği (oturma, yürüme, otomobille hareket etme, bilgisayar başında oturma, yemek yeme, televizyon izleme, bir topluluk içerisinde bulunma, vb.), çevrede en fazla süreyle kimlerin bulunduğu vb. bağlamlar belirlenerek, birer not olarak eklenebilir. Güncel teknoloji henüz davranış, duygu, özellik, olay vb. bağlamların algılayıcılar tarafından etkili biçimde yakalanmasına olanak sağlamadığı için, bu bağlamların deneyimi yaşayan bireylerin kendileri tarafından deneyimden çıkartılması ve kaydedilmesi gerekmektedir.

Bağlam Ontolojisi Oluşturma: Bireyin deneyimlerine eşlik eden bağlam değerlerinde aynı uzunluktaki zaman dilimlerinde ortaya çıkan çeşitlilik zamanla azalacaktır. Bunun nedeni bireyin genellikle aynı kişilerle bir araya gelmesi, aynı mekânlarda bulunması, aynı davranışları göstermesidir. Yine de bireyin deneyimlerine ait bağlamların aldığı farklı değerlerin oluşturduğu havuz büyüdükçe bu değerleri hiyerarşik biçimde düzenleme gereksinimi ortaya çıkacaktır. Böylece, bireyin yaşam deneyimlerinden elde edilen yedi farklı bağlam ağacı ile bir kişisel bilgi tabanı oluşacaktır.

Bağlamlara Erişme: Birey, deneyimlerine ait bağlam notlarını oluşturmanın yanı sıra, bu bağlam değerlerinden oluşturduğu kişisel bilgi tabanındaki bağlam düğümlerine ilgili deneyimleri not ettiği durumda, bağlamlar ve deneyimler arasında bir ağ oluşturmuş olacaktır. Bu ağ yardımıyla deneyimlerden bağlamlara, bağlamlardan da deneyimlere erişmek mümkün olacaktır (Mutlu, 2015c).

Bir etkinlik/olay yorumunda o ana ait bütün bağlam değerlerinin çıkartılması sonucunda, bu bağlam değerlerinin kümesi deneyimi tanımlamak/etiketlemek için yeterli olacaktır.

Eğer bağlamlara ait ayrıntılı bir ontoloji oluşturulabilirse, etkinlik/olay yorumlarının anlamsal çözümlemesi bir yazılım yardımıyla gerçekleştirilebilir ve yorum cümlesindeki bağlamlar kullanıcının gözetimi altında elde edilebilir. Bağlamlara ait başlangıç ontolojisi oluşturmak için başlangıçta kullanıcının katkısı daha fazla olacak; zamanla kişisel ontoloji olgunlaştıkça kullanıcıya düşen görev azalacak, yazılım daha fazla başarılı işlem gerçekleştirecektir.

Bir sonraki aşamada farklı bağlam değerlerinin bağlam ağaçlarına taşınması ve yaşanan deneyimin ağacın ilgili düğümlerine not edilmesi gerçekleştirilir: Bu işlem önceki aşamadaki anlamsal çözümleme esnasında elde edilen verilerin yardımıyla ve kullanıcının gözetimi altında bir yazılım yardımıyla gerçekleştirilebilir.

İçerik Havuzu

Yaşam günlüğü sistemleri genellikle deneyime ait anımsatıcı ipuçlarını yakalamak amacıyla kullanılırlar. Örneğin sıradan bir güne ait 16 saat boyunca her 30 saniyede bir görüntü yakalandığında 1920 adet fotoğraf elde edilir ve büyük bir ekranda Windows işletim sisteminin Dosya Gezgini ile bir-iki dakikada bütün resimlere hızlıca göz atılarak o güne ait birbirinden farklı sahnelerin farkına varılabilir. Eğer, aynı süreye ait deneyimler bir ya da birden fazla video şeklinde kaydedilmiş olsaydı bu videoları hızlandırılmış şekilde taramak çok daha uzun süre alacaktı. Bu nedenle ses ve video yaşam deneyimlerini geriye dönerek taramak için uygun ortamlar değildir. Fakat yaşam deneyimleri pasif bir biçimde durağan görüntüler halinde yakalanırken, aynı anda bireyin bir daha erişmesine ya da canlandırmasına olanak bulunmayan anların ses ya da video kaydının yapılması durumunda, tarama yine durağan görüntüler üzerinde yapılırken, ayrıntıya inilmesi gerektiği durumda video ya da ses kayıtlarına başvurulabilir. Bu çalışmada, ses, video ve ekran videosu ile deneyime ait içeriklerin kaydedildiği varsayılmakta ve bu nedenle ses, video ve ekran videosu dosyaları birer “içerik” dosyası olarak sınıflandırılmaktadır.

Yakalanan deneyimlerde ses, video ve ekran videosu kaydı yapılmadığı durumda da bir “içerik” öğesi bulunmaktadır. Örneğin, kullanıcının bilgisayarda internet üzerinden bir gazete okuduğunu varsayalım. Bu okuma deneyimine ait ses, video ya da ekran videosu kaydı olmasa da yaşam günlüğü sisteminin pasif yakalama özelliği bu deneyime ait ekran görüntülerini varsayılan olarak her 30 saniyede bir yakalayacaktır. Kullanıcı daha sonra ekran görüntülerinden yararlanarak bu okumayı tekrar yapabileceği gibi, içeriğe ait kaynağı hatırlayarak tekrar erişebilecektir. Bu nedenle, içerik yakalama işleminin, tekrar oluşturulması, tekrar yaşanması ya da bir daha erişilmesi kolay ya da mümkün olmayan içeriklerin-anların yakalanması amacıyla kullanılması daha anlamlı olacaktır.

İçeriği Yakalama: Yaşam günlüğü sisteminde kullanıcı ses, video ve ekran videosu yakalamak istediğinde ilgili yakalama yazılımında “Start” düğmesine tıklar ve “Stop” düğmesine tıklayana kadar yazılım varsayılan olarak her 360 saniyede bir 360 saniye uzunluğunda ses, video ya da ekran videosu kaydı gerçekleştirir (Mutlu, 2015g).

İçeriğin İlgili Olduğu Alanı ve Konuyu Belirleme: Bireylerin bir içerikle ilgilenme nedenleri genellikle (a) çalışma, (b) öğrenme ya da (c) özel ilgi alanları olmak üzere üç grupta toplanabilir. Birey, günlük yaşam faaliyetlerine ilişkin diğer içerikleri bu üç alana dâhil edebileceği gibi, “günlük yaşam” isimli dördüncü bir alan oluşturarak, bu alanda toplayabilir. Bu alanların her birinde bireyin motivasyonu farklı olacaktır. Birey aktif biçimde yakaladığı içerikleri zamanla sınıflandırmaya başladığında bu üç alan (domain) altında oluşturacağı konu gruplarına dâhil etmeye başlayacaktır. Ardından içerikle ilgili kapsam, gündem ya da kavram listesi oluşturarak, deneyime eşlik eden içeriği eksiksiz olarak kendi içerik tabanına dâhil edebilecektir. İçeriğe ait kapsam ya da gündem büyük ölçüde nesnel biçimde tanımlı iken, içeriğin kapsadığı kavramlar daha öznel bir alana temas eder ve sınırsızca olabilir; ama o anda birey sadece belirli bir kavram ya da kavram kümesine odaklanmıştır. Böylece birey bu süreçle, içerikleri deneyim ve bağlamlarla ilişkilendirmenin ötesinde, ayrıca konular ve kavramlar halinde kendi içerisinde tanımlayabilmekte, böylece kendi kavramsal çerçevesini oluşturan bir içerik tabanını oluşturabilmektedir. Sisteme eklenecek bu bileşen bireyin yaşadığı deneyime ait yeni bilgiyi kendi kavramsal çerçevesiyle bütünleştirmesine olanak sağlayacaktır.

Mutlu tarafından Şubat 2013 - Ağustos 2014 döneminde geliştirilen yaşam günlüğü sisteminde bireyin deneyimlerine eşlik eden içerikler birey tarafından bir “varlık” bağlamı olarak tanımlanarak sınıflandırılabilmekteydi (Mutlu, 2015a). Bu çalışmada kullanılan yaşam günlüğü sistemi ise deneyime eşlik eden içeriklere ayrıca yorum ve tanım ekleme olanağı sunmaktadır (Mutlu, 2015g).

Birey zamanla çalışma, öğrenme ve ilgi alanlarına ait konuların oluşturduğu kümeyi hiyerarşik olarak düzenleme ihtiyacı hissedecek ve bu amaçla bir konu haritası ya da ağacı oluşturacak ve içerikleri bu ağacın düğümlerine tanımlayacaktır. Zamanla oluşan kavram kümesi de bir kavram haritası ve ağacı oluşturmasına olanak sağlayacaktır.

Bireyin yeni bilgiyi kendi kavramsal çerçevesiyle bütünleştirmesi aşağıdaki aşamalarla gerçekleştirilir:

• Bilgiyi bir alanla ilişkilendirme (alan hiyerarşisi oluşturmak)
• Bilgi daha önce var olan bir alana aitse bilgiyi onun altına eklemek,
• Yeni bir alana aitse, yeni alanı alan havuzuna eklemek, ardından bilgiyi o alana dâhil etmek,
• Bilgiyi alana ait bir konuyla ilişkilendirmek (konu hiyerarşisi oluşturmak)
• Bilgi daha önce var olan bir konuya aitse bilgiyi onun altına eklemek,
• Yeni bir konuya aitse, yeni konuyu konu havuzuna eklemek, bilgiyi o konuya dâhil etmek,
• Bilgiyi konuya ait bir kavramla ilişkilendirmek (kavram hiyerarşisi oluşturmak)
• Bilgi konuyla ilgili hangi kavramlara yönelik? Kavram, eğer havuzda daha önce varsa bilgiyi o kavrama dâhil etmek,
• Yeni bir kavramsa, kavramı kavram havuzuna eklemek, ardından bilgiyi kavrama dâhil etmek,

İçeriği Alan, Konu, Kavram Verileriyle Etiketleme: Yaşam günlüğü görüntüleyicisi ile zaman çizgisi boyunca yakalanan içeriklere erişilebilir ve görüntülenebilir/oynatılabilir. Aynı araçla seçili içeriklere alan, konum ve kapsam/gündem/kavram etiketleri eklemek mümkündür. Ses, video ve ekran videosu içeriğini çözümlemek amacıyla yazılımlar geliştirilmektedir. Uzun dönemde bu algoritmalardan yararlanarak içeriklerden konu, kapsam, gündem ve kavramlara yönelik çıkarımlar elde edilebilir ve kullanıcının gözetiminde içeriği yorumlamak amacıyla kullanılabilir.

İçeriğe Erişme: Birey içerik havuzundaki içeriklere alan, konu ve kapsam/gündem/kavram etiketleri aracılığıyla tekrar erişebilir. Ayrıca içerikler üzerinde deneyimlerden yola çıkarak arama ya da filtreleme yapabilir.

[*] Bu bölümün yazılmasında “Mutlu, M.E. (2015). Öğrenme Deneyimi Portfolyo Sistemi Tasarımı. Proceedings Book volume 4, pp. 452-465, INT-E 2015 International Conference on New Horizons in Education, June, 10-12, Barcelona, Spain“ kaynağından yararlanılmıştır.

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

Signification of Learning Experiences - Section 1 - Signification of Experiences

Öğrenme Deneyimlerinin Anlamlandırılması - Bölüm 1

Deneyimlerin Anlamlandırılması [*]

“Öğrenme deneyimlerinin yönetilmesi” yaklaşımında öğrenenin yaşam deneyimlerine eşlik eden öğrenme deneyimlerini anlamlandırması süreci derinlemesine incelenmemiştir (Mutlu, 2015a). Öğrenme deneyimlerinin bireyin kendisi tarafından anlamlandırılmasına yardım eden araçlardan biri "yansıtma"dır.

Yansıtıcı Öğrenme

Boud vd. (1985)’e göre “yansıtıcı öğrenme”, sürekli öğrenmeyi teşvik etmek ve gelecek deneyimleri geliştirmek amacıyla, geçmiş çalışma performanslarına ve kişisel deneyimlere dönmek ve yeniden değerlendirmek yoluyla öğrenmedir. Buna göre, deneyimin öğrenmeye dönüşümünü ifade eden "yansıtma" etkinliği bireylerin deneyimlerini tekrar yakalamaları, üzerinde düşünmeleri ve değerlendirmeleri süreçlerini içerir.

Boud vd. (1985) Yansıtıcı öğrenme modelinde öğrenmenin ilk aşaması deneyimin kendisidir. Buna göre öğrenen herhangi bir etkinlikte bazı davranışlar gerçekleştirir, sahip olduğu fikirleri uygulamaya koyar ve bu süreçte farklı hisler ve duygular deneyimler. Deneyimin yaşanmasından sonraki aşama yansıtıcı süreç aşamasıdır. Bu süreç, deneyime geri dönme, duyguları katma ve deneyimi yeniden değerlendirme aşamalarını içerir. “Deneyime geri dönme” aşamasında öğrenen tam olarak ne olduğunu anlamak amacıyla deneyim esnasındaki önemli olayları zihninde tekrar yaşar. Böylece deneyimi oluşturan olayları ve etkinlikleri hatırlar ve ayrıntılandırır. Yansıtıcı sürecin bir sonraki aşaması “duyguları deneyimle ilişkilendirme” aşamasıdır. Öğrenme önündeki en önemli bariyerlerden biri duygulardır. Bu nedenle önce deneyime ilişkin olumlu duygulara odaklanılmalıdır. Örnek olarak deneyim anındaki yaşanan iyi anları ve hissedilen keyfi hatırlamak, deneyim sonunda elde edilecek potansiyel kazanımları öngörmek verilebilir. Diğer taraftan olumsuz duyguların birer engel haline gelmesinin önüne geçilmesi gerekmektedir. Bu amaçla deneyimle ilgili olumsuz duyguları yazarak ya da başkasına anlatarak dile getirmek, bu duyguların öğrenen tarafından kabul edilmesine ve deneyimin daha rasyonel bakış açısıyla ele alınmasına olanak sağlayacaktır. Yansıtıcı sürecin üçüncü aşaması olan "deneyimi değerlendirmek", bireyin deneyimi kendi niyetleri ve var olan bilgisi ışığında tekrar incelemesi, bunun sonucunda elde edilen yeni bilgiyi kendi kavramsal çerçevesiyle bütünleştirmesi biçiminde gerçekleşir. Bu aşamada aşağıdaki teknikler uygulanabilir (Boud vd., 1985):

•       Birleştirme, öğrenen deneyimdeki fikirlerini ve hislerini var olan bilgisine dâhil etmesidir.

•       Tümleştirme, yeni deneyim ve önceki deneyimler arasında ilişkiler ve örüntüleri belirlemesidir.

•       Onaylama, öğrenenin yeni fikirlerini ne derece doğru oluşturduğunu belirlemesidir.

•       Benimseme, öğrenenin öğrendiklerini gerçek dünyada uygulamaya hazır olmasıdır.

Yansıtmanın amacı bireyi yeni deneyimlere hazırlamaktır. Yansıtıcı sürecin sonunda öğrenen, deneyimle ilgili yeni ufuklar edinme, yeni yaklaşımlar ya da beceriler geliştirme gibi davranışlarda değişiklik, yeni fikirleri ve becerileri uygulamaya koyma için hazır olma, yeni yaklaşımları uygulamaya koymak için karar verme gibi kazanımlar elde eder. Birey gerçekte, yeni deneyim için uygulamaya geçtiğinde eski deneyime ait süreci sona erdirmiş olur (Boud vd., 1985).

Şekil 1. Yansıtıcı öğrenme süreci (Boud vd., 1985)

Önceden Niyet Edilmiş ve Bilinçli Olarak Yaşanan Deneyimler

Boud (1994) daha sonraları yansıtıcı öğrenme modelinde, öğrenenin deneyimin öncesinde deneyime hazırlanması, deneyim anında deneyimin farkında olması, deneyim anında öğrenmeyi destekleyecek müdahalelerde bulunması ve deneyim anında yansıtma faaliyetleri gerçekleştirmesi ve ardından yansıtıcı süreci uygulaması şeklinde, yansıtıcı öğrenmeyi kolaylaştıracak önerilerde bulunmuştur. Bu durumda yansıtıcı öğrenme modeli önceden niyet edilmiş ve bilinçli olarak yaşanan deneyimlerden yararlanmaya odaklanmış olmaktadır. Biçimsel öğrenme, yarı biçimsel öğrenme ve öz-yönlendirmeli biçimsel olmayan öğrenme deneyimleri önceden niyet edilerek ve bilinçli olarak yaşanan deneyimlerdir. Bu deneyimlerde deneyim öncesinde ve deneyim anında öğrenmeyi destekleyecek müdahalelerde bulunmak mümkün olabilir.

Yaşam deneyimlerine eşlik eden öğrenme deneyimleri, bireylerin en önemli öğrenme kaynakları arasında yer almalarına rağmen, çoğu kez önceden niyet edilmeden ve bilincinde olmadan yaşanırlar ve üzerinden uzun süre geçtiğinde anımsanmaları ve birbirinden ayırt edilmeleri zorlaşır. Birey bu durumda deneyimden bir şeyler öğrenmiştir ama bunu kavramakta ve ifade etmekte zorlanır. Bu tür öğrenme, “sözsüz öğrenme” ya da “üstü örtük öğrenme” adı verilen, önceden niyet etmeden ve bilincinde olmadan gerçekleşen biçimsel olmayan öğrenme türüyle benzer özelliklere sahiptir.   Birey bu şekilde edindiği bilgi, beceri ve tutumları günlük yaşamında yine farkına varmadan, sezgisel olarak kullanır.

Biçimsel olmayan öğrenme türleri arasında bulunan, önceden niyet etmeden fakat bilincinde olarak yaşanan “tepkisel öğrenme” ya da “tesadüfi öğrenme” ile önceden niyet ederek fakat bilincinde olmadan yaşanan  “bütünleştirici öğrenme” deneyimlerinde de deneyime ilişkin anımsatıcı bilgilerin ve deneyim anının tekrar yaşanmasını sağlayacak içeriğin bulunmadığı durumlarda Boud (1994) modelinin etkili biçimde uygulanması mümkün olmayacaktır.

Boud vd. (1985) “yansıtıcı öğrenme modelinin” önceden niyet edilmeden ya da bilincinde olmadan yaşanan deneyimlere de uygulanabilmesi için tüm yaşam deneyimlerinin aynı kalitede anımsanabilir ve tekrar erişilebilir durumda olması gerekmektedir. Bu durumu sağlamanın etkili bir yolu gelişmiş yaşam günlüğü sistemlerini kullanmaktır.

Yansıtıcı Öğrenmede Portfolyo Kullanımı

“Yansıtıcı öğrenme” düşüncesinin ilk dönemlerinde öğrenenin öğrenme deneyimlerini yansıtması amacıyla kâğıt ve kalem kullanımı öngörülmekteyken, 2000’li yıllarda elektronik portfolyo kullanımı önerilmeye başlanmıştır. Portfolyolar bireylerin gerçekleştirmiş oldukları yapıtları ve deneyimleri sergileyebildikleri ortamlardır. Portfolyo türlerine,  sanatçıların eser portfolyoları, iş başvurusunda bulunanların kariyer portfolyoları ve öğrenenlerin öğrenme portfolyoları örnek verilebilir. Web 2.0 araçları öğrenenlerin elektronik portfolyo oluşturmaları için geniş olanak sunmaktadır. Öğrenen eğer bu amaçla geliştirilmiş bir e-portfolyo yönetim sisteminden yararlanamıyorsa, ücretsiz bir blog hizmetini kullanarak kendi e-portfolyosunu oluşturabilir (Barrett & Garrett, 2009). 



[*] Bu bölümün yazılmasında “Mutlu, M.E. (2015). Öğrenme Deneyimi Portfolyo Sistemi Tasarımı. Proceedings Book volume 4, pp. 452-465, INT-E 2015 International Conference on New Horizons in Education, June, 10-12, Barcelona, Spain“ kaynağından yararlanılmıştır.


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

The Paper "Toward A New Horizon In Open And Distance Learning: Personal Learning Environments (Ples) For Off-Campus Student" Presented in Barcelona

"Toward A New Horizon In Open And Distance Learning: Personal Learning Environments (Ples) For Off-Campus Student" Bildirisi Barcelona'da Sunuldu

Nil Göksel-Canbek tarafından "Toward A New Horizon In Open And Distance Learning: Personal Learning Environments (Ples) For Off-Campus Student" isimli bildiri 28 Haziran - 1 Temmuz 2016 tarihleri arasında Barcelona'da düzenlenen 3. Öğretme ve Eğitim Konferansında sunuldu:

Göksel Canbek, N. ve Mutlu, M. E (2016). Toward A New Horizon In Open And Distance Learning: Personal Learning Environments (Ples) For Off-Campus Student, 3rd Teaching & Education Conference, Barcelona, 28 June - 01 July 2016

The Paper "A New Scope for Open and Distance Learning: Personal Learning Environments (PLEs)" Presented in ICONTE 2016

"A New Scope for Open and Distance Learning: Personal Learning Environments (PLEs)" Bildirisi ICONTE 2016'da Sunuldu

"A New Scope for Open and Distance Learning: Personal Learning Environments (PLEs)" isimli bildiri Nil Göksel-Canbek tarafından 7. Uluslararası Eğitimde Yeni Eğilimler Kongresi, ICONTE 2016'da sunuldu.

Göksel Canbek, N. Ve Mutlu, M. E (2016). A New Scope for Open and Distance Learning: Personal Learning Environments (PLEs),  7. Uluslararası Eğitimde Yeni Eğilimler Kongresi, ICONTE 2016, 13-15 Mayıs 2016, Antalya

Kişisel Öğrenme Ortamı Oluşturmaya Başlamak

Bir Çevrimiçi Sözcük İşlemci İle Kişisel Öğrenme Ortamı Oluşturmaya Başlamak

Kişisel öğrenme ortamları, yaşam boyu öğrenenlerin, kişisel öğrenme etkinliklerini öğretim hizmeti sunan kurumlardan bağımsız biçimde yönetebilmeleri amacıyla, alışık oldukları teknolojileri kullanarak kendileri tarafından tasarlanan, oluşturulan, teknolojideki gelişmelere paralel olarak sürekli geliştirilen, sürdürülebilir ders çalışma ortamlarıdır. Öğrenenler biçimsel ya da öz yönlendirmeli öğrenme etkinliklerini mümkün olduğunca kişisel öğrenme ortamlarında gerçekleştirdikleri sürece öğrenme deneyimlerine ait kaynakları, etkileşimleri, ürünleri ve kazanımlara ait kanıtları bu ortamda barındırabilmekte ve biriktirebilmektedirler. Yaşam boyu öğrenme bağlamında ele alındığında öğrenenler yaşamış oldukları öğrenme deneyimlerinin önemli bir bölümüne ait öğrenme malzemelerini her an erişilebilecekleri şekilde kişisel öğrenme ortamında tutabilmekte ve bu ortamı sürekli olarak yeniden düzenleyerek geçmişteki öğrenme deneyimlerini değerlendirebilmekte; şu andaki öğrenme deneyimlerini izleyebilmekte ve denetleyebilmekte; gelecekte yaşamayı öngördüğü öğrenme deneyimlerini planlayabilmektedir.

Bir kişisel öğrenme ortamı oluşturmaya hangi noktadan başlamalı? Bunun için çevrimiçi sözcük işlemcilerden yararlanmak iyi bir yaklaşımdır. Sözcük işlemciler etkili ve aktif bir öğrenme sürecinde her öğrenenin alışık olduğu ve kolayca kullanabildiği yazılımlardır ve ders çalışırken okuma, not alma, ödev yapma, içeriği düzenleme gibi temel öğrenme etkinliklerini gerçekleştirmek için vazgeçilmez araçlardır. Çevrimiçi sözcük işlemciler ise kullanıcıların bilgisayarlarına sözcük işlemci yazılımları kurmadan, internet ortamındaki sözcük işlemci hizmetlerinden yararlanarak belgelerini oluşturma, düzenleme, saklama ve paylaşma olanağı sunarlar. Başlıca çevrimiçi sözcük işlemciler Microsoft firmasına ait ücretsiz olarak sunulan Office.com sitesindeki Word Online yazılımı ile Google firması tarafından ücretsiz olarak sunulan Docs.google.com sitesindeki Docs uygulamasıdır. Kullanıcılar ücretsiz bir Microsoft hesabı ya da bir Google hesabı oluşturarak bu hizmetlerden yararlanmaya başlayabilirler. Çevrimiçi sözcük işlemcilere masaüstü bilgisayarlardan olduğu kadar tablet ve akıllı telefonlardan da erişmek mümkündür. Böylece kullanıcılar herhangi bir cihaza bağımlı kalmadan öğrenme etkinlikleriyle ilişkili sözcük işlem belgelerini internet ortamında oluşturabilir, düzenleyebilir, saklayabilir, başkalarıyla paylaşabilir ve hatta başka kullanıcılarla bir belge üzerinde aynı anda çalışabilirler.

Yaşam boyu öğrenenler, eğer devam ettikleri okullardaki dersleri, çalıştıkları iş yerindeki hizmet içi eğitimleri ya da kendi ilgi alanları doğrultusunda açık kaynaklardan ya da kurslardan yararlanarak öğrenmeye çalıştıkları konuları, kendilerine sunulan ücretsiz depolama ortamında klasörler yardımıyla uygun biçimde organize edebilme becerisi kazanırlarsa birkaç yıl içerisinde kendileri için çok değerli bir hazine odası oluşturmuş olacaklardır. Önceleri sadece çevrimiçi sözcük işlem belgeleriyle başlayan bu kişisel öğrenme ortamı zamanla işlem tabloları, sunum yazılımları gibi diğer belge türlerini de kapsayacak biçimde kendiliğinden gelişecektir. 

"Metacognitive Regulation for Management of Learning Experiences" Paper Published in Online Journal JRET

"Öğrenme Deneyimlerinin Yönetiminde Üstbilişsel Düzenleme" Makalesi JRET Çevrimiçi Dergisinde Yayınlandı

5-7 Kasım 2015 tarihlerinde Antalya’da düzenlenen 4th World Conference on Educational and Instructional Studies- WCEIS 2015'de sunmuş olduğum "Öğrenme Deneyimlerinin Yönetiminde Üstbilişsel Düzenleme" isimli çalışma Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi'nin Mayıs 2016 sayısında yayınlandı.

Makaleye  hhttp://www.jret.org/FileUpload/ks281142/File/27.mehmet_emin_mutlu.pdf adresinden erişilebilir.

Mutlu, M.E. (2016). Öğrenme Deneyimlerinin Yönetiminde Üstbilişsel Düzenleme, Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, (Journal of Research in Education and Teaching), 5(2), Mayıs 2016, 265-288.

[Working Paper] Access to the Past Screenshots through Keywords

[Çalışma Raporu] Geçmişteki Ekran Görüntülerine Anahtar Sözcüklerle Erişme

Mutlu, M.E. (2016). Geçmişteki Ekran Görüntülerine Anahtar Sözcüklerle Erişme. Çalışma Raporu. Kişisel Bilgi Sistemleri Blogu. (1 Nisan 2016).
http://personalinformationsystems.blogspot.com.tr/2016/04/working-paper-access-to-past.html

Geçmişteki Ekran Görüntülerine Anahtar Sözcüklerle Erişme

Mehmet Emin Mutlu
Anadolu Üniversitesi, Açıköğretim Fakültesi
memutlu@anadolu.edu.tr

Özet

Kişisel ve kurumsal bilgi çalışması sanal ortamlardaki etkinliklerden oluşmaya başladıkça bilgisayar ekranı görüntülerinden oluşan arşivler bireylerin geçmiş deneyim havuzlarına erişmeleri ve tekrar canlandırmaları için önemli birer kaynak haline gelmiştir. Düzenli olarak ekran görüntüsü yakalayan yaşam günlüğü sistemleri bu anı kümesini oluşturmak için iyi bir başlangıç olmakla birlikte, ekran görüntülerine deneyimle ilgili anımsanan sözcükler yardımıyla erişebilmek bireyin günlük bilgi çalışması verimliliğini daha fazla artıracaktır. Bu çalışmada bireylerin geçmişteki bilgi çalışması deneyimlerine ait ekran görüntülerine anımsadıkları sözcükler yardımıyla erişebilmelerini ve üzerinde çalıştıkları konuya zaman ekseninde hangi sıklıkta yer verdiklerini görebilmelerini sağlayacak bir sistem tasarlanmış ve prototip bir yazılım geliştirilerek denenmiştir. Çalışmanın son bölümünde sistemin bilgi çalışanlarına sağlayacağı olanaklar ve gelecekte geliştirilebilir yönleri tartışılmıştır.

Anahtar Sözcükler: Yaşam günlüğü, ekrandan metin elde etme, masaüstü arama motoru

Giriş

Bilgi çalışanları kişisel ve kurumsal bilgi çalışmalarını gün boyunca iş yerinde, evde ve hareket halindeyken masaüstü, dizüstü ve tablet bilgisayarlarda gerçekleştirirler. Üzerinde çalıştıkları konular sürekli olarak aynı konu hakkında gerçekleştirdikleri önceki çalışmalarına ait ayrıntıları anımsamalarını gerektirir. Aynı anda birden fazla konuda birbirine paralel olarak çalışan bireyler geçmiş deneyimler hakkındaki ayrıntılara konular üzerinde düzenli olarak ardışık biçimde çalışanlardan daha fazla gereksinim duyarlar. Bireylerin geçmişte bilgisayar ortamlarında yaşadıkları kişisel ve kurumsal bilgi çalışması deneyimlerine ait anımsatıcı enformasyona (örneğin ekran görüntülerine) her hangi bir anda anımsadıkları bir ya da bir kaç anahtar sözcük yardımıyla erişebilmeleri sağlayacak bir sistem bilgi çalışması verimliliğini anlamlı biçimde artıracaktır.

Bu çalışmada, daha önceki bir çalışmada geliştirilmiş olan, bireylerin kullandıkları masaüstü, dizüstü ve tablet bilgisayarlara ait ekran görüntülerini düzenli olarak yakalayan, bu ekranlardaki metinleri "optik karakter tanıma" yardımıyla çıkartan ve  kaydeden bir yaşam günlüğü sistemi ile açık kaynak kodlu bir arama motoru yazılımı bir araya getirilerek ekran metinlerinin indekslenmesi ve anahtar sözcüklerle erişilmesi sağlanmıştır. Bireyin elde etmiş olduğu, verilen bir sözcük ya da sözcük grubunu içeren ekran görüntüsü metni dosyaları zaman bağlamında işlenerek görselleştirilmekte ve böylece bireyin aradığı konuyla yıl, ay, gün ve saat temelinde hangi sıklıkta ilgilendiği belirlenebilmektedir. Birey ayrıca herhangi bir andaki ekran görüntüsüne de erişebilmektedir. Çalışmanın son bölümünde geliştirilen uygulamanın uygulama alanları tartışılmış, kısıtlılıkları ve geliştirilebilir yönleri değerlendirilmiştir.

Bilgisayar Ekranından Metin Elde Etme ve Kaydetme

Bireyin bütün bilgisayarlarında düzenli olarak 30 saniyelik aralıklarla ekran görüntülerini yakalama, aynı anda bu görüntülerden "optik karakter tanıma" ile metinleri elde etmek ve cihaz ismi-zaman etiketi ile isimlendirilmiş dosyalar halinde bir bulut hizmeti üzerinde kaydetmek için "Yaşam Günlüğü İçin ekran Görüntüsü Yakalama - OCR" isimli çalışmada geliştirilen LifeLoggingSC (OCR) isimli uygulamadan yararlanılmıştır [1].

LifeLoggingSC (OCR) uygulamasından, bu çalışmanın da dahil olduğu, yürütülmekte olan bir TÜBİTAK projesinde geliştirilen/geliştirilecek bir dizi yazılımın ilk basamağı olarak yararlanılacaktır. Bu nedenle ilgili yazılım M-Levels1 olarak yeniden isimlendirilmiştir.

Ekran Metinlerini Masaüstü Arama Motoru İle İndeksleme

Açık kaynak kodlu masaüstü arama motorları arasında Apache vakfının Lucene Projesi öncü durumdadır [2]. Java ile geliştirilen bu arama motoru kitaplığına .Net üzerinden erişmek amacıyla C# ile geliştirilmiş Lucene.Net paketi bulunmakla birlikte bu çalışma en son 2012 yılında .Net 3.5 için uyarlanmıştır [3]. Yapılan bir aramada Mehdi Gholam tarafından geliştirilen ve CodeProject tarafından CPOL lisansıyla dağıtılan hOOt arama motorunun daha az yer kapladığı (sadece 98 KB büyüklüğünde bir DLL'den oluşmaktadır), kullanımının basit olduğu ve daha güncel tutulduğu görülmüştür [4]. Yapılan ilk denemelerde hOOt paketinin ekran metni dosyalarını indeksleme ve anahtar sözcüklerle erişme işlevlerini Lucene.Net ile karşılaştırılabilir hızlarda yerine getirmesi nedeniyle projede hOOt masaüstü arama motorunun 2.2.1 sürümünün kullanılmasına karar verilmiştir.

Mehdi Gholam'a göre tam metin arama, seçilen metin blokları içerisinde verilen sözcükleri arama sürecidir ve bu sürecin iki yönü bulunmaktadır: a) Varlık: Aranan sözcüklerin çok sayıda metin bloklarının hangilerinde var olduğunun belirlenmesi; b) Uygunluk: Verilen sözcükleri içeren metin bloklarının en ilgili olanının en önde olduğu bir sıralama sistemi ile sıralanmasıdır. hOOT paketinin son sürümü sadece "varlık" sürecini içermekte, "uygunluk" sürecini barındırmamaktadır. Bu çalışmada "uygunluk" öncelikli bir gereksinim değildir. Tam tersine, aranan sözcükleri içeren "en uygun" belgelere değil, tüm belgelere erişilmesi önemlidir.

Anahtar Sözcüklerle Ekran Metinlerine Erişme

Bireyin bilgisayarlarından M-Levels1 ile yakalanan ekran görüntüleri ve ekran metinleri bir bulut hizmeti üzerinden aktarılarak bir çalışma bilgisayarında "/LifeLogging" isimli bir klasörde bir araya getirilmektedir [1]. Mehdi Gholam'ın hOOt'u kullanan örnek uygulaması olan SampleApp ile bu klasör indekslendiğinde klasörde bulunan bütün ".txt" dosyalarındaki sözcükler çıkartılarak bu indekse eklenmektedir. Daha sonra aynı uygulamada anahtar sözcükler ile bu indeks üzerinde arama yapılarak, sözcük ya da sözcük gruplarını içeren tüm metin ekranı dosyalarının listesi elde edilebilmektedir.

Bu süreci ve daha sonraki aşamaları içerecek olan ve M-Levels2 olarak isimlendirilen bir yazılım geliştirilmeye başlanmıştır. Bu amaçla Windows Forms sunum altyapısı kullanılarak yazılmış olan SampleApp uygulaması bu çalışmada geliştirilecek sistemin gereklerine göre WPF ortamında yeniden düzenlenerek geçmiş ekran metinlerine erişme sürecinin ilk dört aşaması oluşturulmuştur. M-Levels2 yazılımının Mehdi Gholam'ın çalışmasına bağlı kalarak oluşturulan ilk dört adımına ait ekran görünümü Şekil 1'de verilmiştir.

Şekil 1. M-Levels2 uygulamasında ilk dört aşama

Bu aşamaların ilki oluşturulacak olan indeksin kaydedileceği klasörün belirlenmesi; ikinci aşama indekslenecek olan dosyaların bulunduğu klasör; üçüncü aşama indeksleme işleminin başlatılması, indekslenen dosya ve sözcük sayısının görüntülenmesi ve indeksin kaydedilmesi aşamasıdır. Daha sonra aynı indeks yüklenerek üzerinde arama yapmak amacıyla kullanılabilir. Şekil 1'deki örnekte kullanıcı ekran görüntülerinden elde edilen metin dosyalarından oluşan yaşam günlüğü dosyaları üzerinde "Anadolu Üniversitesi Eskişehir" sözcüklerinin geçtiği ekranları aramış ve 241 görüntü bulmuştur.

Bir Konuyla Geçmişte Hangi Sıklıkta Çalışıldığının Belirlenmesi

M-Levels2 uygulamasının dördüncü aşamasında listesi elde edilen metin dosyalarının cihaz ismi ve tarih etiketiyle oluşturulan isimlerinden yararlanılarak, dosyalar cihaz ve zaman boyutunda süzülebilmektedir. Kullanıcı yazılımın beşinci aşamasında ekran görüntülerinin elde edildiği cihazların listesinden odaklanmak istediği cihazları seçebilir (Şekil 2). Böylece geçmiş deneyimi anımsamak amacıyla ev, iş yeri ya da hareketli anları birer bağlam olarak kullanabilir.

Şekil 2. M-Level2 uygulamasında ekran görüntülerinin yakalandığı cihazların listesi

Bu yaklaşımla verilen sözcük ya da sözcük gruplarını içeren metin dosyalarının yıl, ay ve gün bazındaki sıklıkları WPF Toolkit yardımıyla görselleştirilerek Şekil 3'deki etkileşimli grafik elde edilmiştir. Bu grafikte kullanıcı bir konuyla hangi yıl kaç kez ilgilendiğini görebilmektedir. Bir yıl seçildiğinde, o yıla ait aylar boyunca söz konusu konuyla kaç kez ilgilenildiği görüntülenmektedir. Bir ay seçildiğinde ise o aya ait günler boyunca o konuyla kaç kez ilgilenildiği görüntülenir. Buradaki "kaç kez" ifadesine karşı gelen büyüklük söz konusu konuyu ifade eden sözcük ya da sözcük grubunu içeren ve her biri 30 saniyelik zaman aralığına ait olan ekran görüntüsü sayısıdır.

Şekil 3. Verilen konunun geçmişte üzerinde çalışılma sıklığı 

Kullanıcı daha sonra belirli bir ana odaklandığında ve o ana ait ekran görüntülerine erişmek istediğinde, grafikte her biri bir dakikalık zaman dilimine karşı gelen çubuklara tıklaması yeterli olmaktadır. Böylece bir dakika boyunca yakalanmış olan 1 ile 2 arası değişen sayıda ekran görüntüsünden birincisine erişerek görüntüleyebilir (Şekil 4).

Şekil 4. Girilen anahtar sözcüğü içeren ekran görüntülerinin görüntülenmesi

M-Levels1 uygulaması mümkün olduğunca yüksek kalitede "jpeg" formatında ekran görüntüsü yakalamaktadır. Farklı bilgisayarlardaki değişik çözünürlükteki ekranlardan yakalanan ekran görüntülerinin boyları farklı olacaktır. Bu nedenle kullanıcıya ek olarak M-Levels2 uygulamasında görüntünün üzerine tıklayarak gerçek boyutunda görüntüleme olanağı sağlanmıştır.

Sonuç ve Öneriler

Tasarlanan sistem "Verilen bir konuyla hangi zaman aralığında ve hangi sıklıkta ilgilenildi?" sorularına yanıt bulma ve verilen bir konu üzerindeki çalışmayı zaman ekseninde tekrar canlandırabilme gibi olanaklar sunmaktadır. Bu özellikleri nedeniyle geliştirilen sistem kişisel ve kurumsal bilgi çalışmasını destekleyen bir kişisel enformasyon yönetim sistemi aracıdır.

Ekran görüntüsünden metin elde etme yaklaşımı ekranın duyarlılığına, ekrandaki metinlerin yazı büyüklüğüne ve yazı tipine sıkı sıkıya bağımlıdır. Bazı yazı tipleri ve küçük yazı boyları metinlerin doğru elde edilmesini engelleyebilmektedir. Diğer taraftan ekranda üst üste binmiş pencerelerin varlığı da hem bazı sözcüklerin görünmesini, hem de sözcüğün bütün harflerinin görünmesini engelleyebilir. Bu sorunlar elde edilen ekran metinlerinin kesinliğini etkilemekle birlikte gün boyunca yüzlerce ekran görüntüsünün yakalanması nedeniyle metinlerin ekran görüntülerinde yer alma sıklığının "niteliğini" fazla etkilemeyecektir. Diğer bir deyişle, bir sözcüğün zaman boyunca dalgalanan sıklık dağılımındaki miktarlar kesin olmamakla birlikte dalganın yapısı gerçek durumdan çok uzak olmayacaktır.

Uygulanan yaklaşım "anımsama" açısından yaklaşıldığında, kullanıcının görmediği sözcükleri anımsamayacağı gerçeğiyle uyumludur. Böylece bir pencerenin arkasında kaldığından dolayı görülmeyen bir belge kullanıcının deneyiminin bir parçası haline gelmeyecektir.

Tasarlanan sisteme ait geliştirilen prototip yazılımın sadece Windows 8.1 ve üstü işletim sisteminde masaüstü ortamında çalışma kısıtlılığı bulunmaktadır. Fakat içerdiği işlevlerin diğer işletim sistemlerine taşınmasında bir engel bulunmamaktadır. Diğer taraftan, bilgi çalışanlarının kişisel ve kurumsal bilgi çalışmalarını üzerinde gerçekleştirdikleri önemli bir diğer cihaz olan akıllı telefonlara (güvenlik nedeniyle akıllı telefonlarda genel amaçlı ekran görüntüsü yakalama işlevinin kısıtlanması nedeniyle)  bu sistemde yer verilmemiştir.

Bu çalışmada geliştirilen sistemden yararlanarak, bireylerin geçmiş deneyimlerindeki ilgilendikleri konulara ait "konu çözümlemesi" yapılması için bir sistemin tasarlanması mümkün olabilecektir.

Teşekkürler

Bu çalışma Türkiye Bilimsel ve Teknik Araştırmalar Kurumu (TÜBİTAK) tarafından 115K497 nolu araştırma projesi kapsamında desteklenmiştir.

Kaynaklar


[1] http://http://personalinformationsystems.blogspot.com.tr/2016/03/working-paper-screen-capture-for.html

[2] http://lucene.apache.org/

[3] https://lucenenet.apache.org/

[4] http://www.codeproject.com/Articles/224722/hOOt-full-text-search-engine