Çoğu Platform Neden Bellek Bilimini Göz Ardı Ediyor?
Bilginin kalıcı olmasını nasıl sağlarsınız? Profesyonel bir öğrenme platformu sahibi olan müşterimizin çözmek istediği şey buydu. Amaçları basitti: Öğrencilerin gerçek işlerde geçerli olan bilgileri muhafaza etmelerine yardımcı olmak. Ancak aynı zamanda bir iş avantajı da gördüler: Gerçekten becerileri geliştiren bir platform, öğrencilerin geri gelip tavsiye etmelerini sağlıyor. Araştırmamız sırasında aklıma geldi. Yapışmasını Sağla Brown, Roediger ve McDaniel tarafından yazılan, alışılmış çalışma alışkanlıklarının neden başarısız olduğunu açıklayan bir kitap. Bu bizim temelimiz oldu. Daha sonra öğrenme bilimi ve bunun yapay zeka ile nasıl uygulanacağı üzerine yeni araştırmalar inceledik, modern platformları karşılaştırdık ve çoğunun hala bu ilkeleri gözden kaçırdığını gördük. Bazı modern araçlar bunları uygularken, incelenen kursların neredeyse %80'i hâlâ eski yolu izliyor: izle, test et, unut.
Gerçek Öğrenmeyi Ne Öldürür?
Ustalık Yanılsaması
Bir şey tanıdık geldiğinde zihin rahatlar. Bir paragrafı tekrar okursunuz, bir kavramı tanırsınız ve bu neredeyse zahmetsiz görünür. Bu rahatlık duygusu sizi konunun öğrenildiğine ikna eder, oysa aslında yalnızca tekrarlama konusunda rahatsınızdır.
Öğrenme Stilleri Efsanesi
“Ben görsel olarak öğrenen biriyim” kulağa inandırıcı geliyor ama delili yok. Araştırmalar, içeriği tercih edilen stillerle eşleştirmenin sonuçları iyileştirmediğini gösteriyor. Ancak pek çok kurs hâlâ bu fikre dayanıyor ve her “tür” için görsel veya ses ekliyor.
Sabit Zihniyet Tuzağı
“Matematikte iyiyim” veya “Dilde kötüyüm” gibi ifadeler, yeteneğin sabit olduğu mesajını taşır. İnsanlar zekanın doğuştan gelen bir şey olduğuna inandıklarında, onları zorlayan şeylerden kaçınma eğilimi gösterirler. Mücadele, ilerlemeye doğru bir adım olmaktan çok, sınırlılığın kanıtı gibi geliyor.
Gerçek Bilgi Nedir?
Hatırlamak bilmekle aynı şey değildir. Pek çok platform, öğrencilerin uygulayıp uygulayamayacaklarını değil, ne kadar hatırladıklarını takip ediyor. Gerçek öğrenme, bilginin testin ötesinde kullanılmasıyla, hafıza tarafından tekrarlanmamasıyla, transferde ortaya çıkar.
Yapay Zeka Yardımıyla Öğrenmenin Bilişsel Bilimi
Geri Alma Uygulaması ve Aralıklı Öğrenme
İnsanlar sıklıkla öğrenme eğrisinden bahseder ama unutma eğrisini görmezden gelirler. Aslında hafıza hızla kaybolur: Bir gün sonra öğrendiklerimizin yalnızca bir kısmını hatırlayabiliriz. Belleği gerçekten güçlendiren şey, bilginin zamana yayılması ve çabayla hatırlanmasıdır. Çaba göstermek, beynimizin daha çok çalışmasını sağlamak anlamına gelir: bilgiyi sadece tanımak yerine almak, bağlamak ve yeniden yapılandırmak.
Öğrenme eğrisi gibi unutma eğrisi de kişiseldir. Hafızanın gücüne, malzemenin zorluğuna ve hatta fizyolojik durumuna bağlıdır. Ancak çoğu platform tek seferlik bir kurs sunuyor ancak bu doğal düşüşle mücadele etmek için çok az şey yapıyor.
Yapay zeka, hem ne zaman hem de neyin inceleneceğini otomatikleştirebilir ve kişiselleştirebilir. Uyarlanabilir algoritmalar, öğrencilerin nasıl performans gösterdiğini analiz eder ve inceleme zamanlamasını, soru türlerini ve zorluk düzeyini ayarlar. Örneğin, yapay zeka destekli bir mikro test ve sınav oluşturucusu, derslere kısa istemler veya hızlı incelemeler ekleyerek öğrencilerin zaman içinde bilgiyi korumalarına yardımcı olabilir.
Serpiştirme ve Çeşitli Uygulamalar
Konular ve görev türleri arasında geçiş yapmak (serpiştirme olarak bilinen bir yöntem) ilk başta daha az rahat hissettirir ancak daha esnek ve kalıcı bilgiyle sonuçlanır. Sürekli değişim beyninizi karşılaştırmaya, ayırt etmeye ve hatırlamaya zorlar.
Ancak eğitmenlerin ve içerik oluşturucuların bu tür kalıpları tasarlamaya nadiren zamanları olur. Ancak bu görev yapay zeka sistemlerine devredilebilir. İnsanların aksine, algoritmalar performansı sürekli olarak izleyebilir, kalıpları tespit edebilir ve konuları karıştırmanın veya daha önceki materyali yeniden ziyaret etmenin en iyi zamanı önerebilir.
Örneğin, bir ÖYS/ÖYS'ye uyarlanabilir bir öğrenme yolu özelliği eklenebilir. İlgili konular arasında otomatik olarak geçiş yapar ve eski konuları unutulmadan hemen önce yeniden gündeme getirir.
İstenilen Zorluklar ve Üretim Etkisi
“Arzu edilen zorluklar” terimi, süreci kasıtlı olarak daha zahmetli fakat verimli hale getiren öğrenme koşullarını tanımlar. Daha önce tartıştığımız şeye yakın: gerçek öğrenme çoğu zaman belirli bir düzeyde zorlukla birlikte gelir. Ancak arzu edilen zorluklar aynı zamanda öğrenmek için gereken çaba düzeyinin dikkatli bir şekilde ayarlanmasını da gerektirir. Bu yöntemin amacı, öğrenmeyi sinir bozucu hale getirmek değil, öğrencilerin hafızalarını veya problem çözme becerilerini kullanmalarını sağlamaktır.
İlgili bir kavram da nesil etkisidir: bilgiyi kendiniz oluşturduğunuzda daha iyi hatırlama eğilimi. Sorun şu ki, bir öğrenciye “arzu edilen derecede zor” gelen bir şey, bir başka öğrenciye çok kolay ya da çok bunaltıcı gelebilir. Optimum zorluk seviyesi oldukça bireyseldir.
Akıllı yapay zeka destekli ders verme sistemleri ve sohbet robotları, öğrencileri yanıt gösterilmeden önce düşünmeye teşvik eden uyarlanabilir öğrenme deneyimleri yaratabilir. Bu araçlar, yanıtları analiz ederek öğrencinin daha zor bir soruya ne zaman hazır olduğunu veya ne zaman daha fazla desteğe ihtiyaç duyduğunu tespit edebilir.
Dijital Öğrenmede Gerçek Değer Sunarak Nasıl Öne Çıkabilirsiniz?
Dijital öğrenme sürekli olarak iki gücü dengeler. Araştırmalar, kalıcı bilginin çaba gerektirdiğini gösteriyor: geri getirme, aralık bırakma, serpiştirme ve oluşturma. Ancak öğrenciler genellikle hızlı ve kolay hissettiren şeyleri tercih ederler: kısa videolar, ilerleme çubukları, basit testler.
Bilişsel tasarım, gözden geçirmeleri planlamak, uygulama türlerini karıştırmak, öğrencileri bilgiyi hatırlamaya ve uygulamaya teşvik etmek gibi gerçekte neyin işe yaradığına odaklanır. Bunu manuel olarak yapmak yavaştır ancak yapay zeka bunu halledebilir. Bu sadece daha iyi öğrenmeyle sonuçlanmaz. Bilişsel ilkeleri uygulayan şirketler, unutmanın nasıl gerçekleştiği, hangi geri bildirimin işe yaradığı ve çabanın ustalığa nasıl yol açtığı gibi daha zengin veriler elde eder. Bu içgörüler hem öğrencileri hem de sistemin kendisini geliştirir.
Yine de çok az platform bu yaklaşımı kullanıyor. Profesyonel eğitimde bu durum daha da nadirdir: Son ÖYS/LMS dağıtımlarının yalnızca %32'si uyarlanabilir öğrenmeyi içermektedir. İşte işin avantajı da bu. Öğrenme bilimini ve yapay zekanın kişiselleştirilmesini içeren platformlar yalnızca daha iyi öğretmekle kalmıyor; bir sonraki pazar standardını belirliyorlar.
Öğrenmenin geleceğinin çaba ve kolaylık arasında yattığına inanıyoruz. Yapay zeka, yorucu olmadan bu zorlukların üstesinden gelinebilecek öğrenimin tasarlanmasına yardımcı olabilir. ÖYS'nizin kalıcı öğrenmeyi nasıl desteklediğini değerlendirmek istiyorsanız kendinize şunu sorun:
- Geri getirmeyi mi yoksa yalnızca tanımayı mı test ediyorsunuz?
- İçerik zaman içinde tekrar ziyaret ediliyor mu?
- Sistem yalnızca tamamlamaya değil performansa da yanıt veriyor mu?
- Geribildirim sadece düzeltici değil açıklayıcı mı?
- Konuları ve uygulama türlerini karıştırıyor musunuz?
- İnceleme aralıkları kişiselleştirilmiş mi?
Bazı sorulara “evet” yanıtı verdiyseniz bu, büyüyebileceğiniz alan olduğu anlamına gelir.
Bir yanıt yazın