16 ID Çerçevesini Tek Bir Şekilde Nasıl Sentezledim
Ocak ayında AI ve benim birbirimizin işini yaptığımızı keşfettim. Büro işleri yapıyordum. Biçimlendirme, belge yapılandırma ve çok sayıda kopyalayıp yapıştırma. Claude yaratıcı çalışmalar yapıyordu. Yargılamada bulunması, içeriğin duygusal etkisi hakkında spekülasyon yapması ve yaşanmış deneyimlerden içgörü elde etmesi isteniyor.
Üstelik yapay zekadan ne ürettiğini kontrol etmesini nasıl isteyeceğimi de bilmiyordum. Bir ADDIE merceği kullanarak her şeyi tarayın ve bana hizalamaların nerede hatalı olduğunu söyleyin? Hedefleri yazarken Bloom'un Taksonomisine uyup uymadığını kontrol ederek daha küçükten mi başlamalısınız? Durun, Öğrenim için Evrensel Tasarım'ı ve erişilebilirlik kontrollerini unutmayın…
Birkaç hafta sonra, bu sürekli kafa karışıklığı ve hayal kırıklığı anları, bir adım geri çekilmeme ve kendime şu soruyu sormama neden oldu:
Kurs geliştirme süreci boyunca Yapay Zekayı Öğretim Tasarımının en iyi uygulamalarıyla nasıl entegre edecekleri konusunda Öğretim Tasarımcılarına rehberlik eden kanıta dayalı bir çerçeve var mı?
Öğrencilere yapay zekayı öğretmek için bir çerçeve değil. Yapay zeka araçlarının veya denenecek istemlerin bir listesi değil. Öğretim Tasarımcılarının kullanabileceği gerçek bir metodoloji tasarlama ve inşa etme AI ile kurslar.
Bakmaya gittim ve bulduğum şey bir boşluktu.
Ne Vardı Ne Yoktu
Öğretim Tasarımı alanında yıllar geçtikçe çerçeve sıkıntısı yaşanmamaktadır. ADDIE, SAM, Eylem Haritalama, Bloom Taksonomisi. Hepsi kolayca tanınabilir ve bunun iyi bir nedeni var. Çalışıyorlar.
Ayrıca yapay zeka ile entegre öğretme ve öğrenme alanı her geçen gün daha da gelişiyor. Artık sınıfta yapay zekayla öğretim yapmak için çerçevelerimiz, yapay zeka araçlarını etik biçimde kullanan öğrenciler için yönergelerimiz ve yapay zeka okuryazarlığını öğrenmeye yönelik yöntemlerimiz var.
Yapay zeka ile entegre öğrenme tasarımı alanına gelince, sahip olmak bazı büyük ilerlemeler kaydedildi. ADDIE'nin mevcut aşamalara yapay zeka araçları ekleyen uyarlamaları. GAIDE (Öğretim Gelişimi ve Eğitimi için Üretken Yapay Zeka) gibi içerik oluşturma çerçeveleri.
Ancak hala bir boşluk olduğunu gördüm. Kimliklerde, tüm geliştirme süreci boyunca ne zaman yapay zekayı kullanacağımıza ve ne zaman insan kalacağımıza karar vermemize yardımcı olabilecek sistematik bir metodoloji eksikti. Yapay zekaya, çalışmalarımızda bize yardımcı olacak güvenilir, araştırmaya dayalı bir temel sağlayacak bir çerçeveyi kaçırıyorduk.
16 Çerçeve, 50+ İlke, Tek Sorun
Bulamadığım şeyi yapmaya karar verdim. Aralarında seçim yaparken sık sık sıkışıp kaldığımı hissettiğim çerçevelere geri dönerek başladım. Onlara zaten güveniyoruz ve kullanıyoruz. En iyi sonuçları elde etmek için yapay zeka ile doğru olanları nasıl kullanabileceğimizi bulmam gerekiyordu. Peki doğru olanlar hangileriydi?
Bunlardan 16 tanesini belirledim.
Dört süreç çerçevesi: ADDIE, SAM, Geriye Doğru Tasarım ve Eylem Haritalama.
On iki öğrenme bilimi çerçevesi: Bloom'un Taksonomisi, Gagné'nin 9 Öğretim Etkinliği, Merrill'in İlk İlkeleri, Bilişsel Yük Teorisi, Mayer'in Multimedya İlkeleri, Öğrenme için Evrensel Tasarım, ARCS Modeli, Yapılandırmacılık, Sosyal Öğrenme Teorisi (Bandura), Deneyimsel Öğrenme (Kolb), İskele İlkeleri (Vygotsky) ve WCAG/Erişilebilirlik Standartları.
Öğretim Tasarımı metodolojilerinin ve öğrenme bilimi çerçevelerinin temel kuralları.
Bu 16 çerçeve birlikte 50'den fazla bireysel ilke ve yönergeyi içermektedir. Hepimizin aynı anda sadece bir avuç kullanarak seçip seçmemize şaşmamalı. Öğretim Tasarımcısı Yok veya Yapay zeka aracı, tasarım süreci sırasında 50'den fazla prensibi anlamlı bir şekilde uygulayabilir.
Prensiplerin çoğunun örtüştüğünü fark ettim ve en ilginç bulduğum kısım da buydu. Geriye Doğru Tasarımın hedeflerle başlamaya yaptığı vurgu, Eylem Haritalamanın performans hedeflerine odaklanmasını yansıtıyordu. Bilişsel Yük Teorisinin dışsal yükle ilgisi doğrudan Mayer'in Tutarlılık İlkesi ile bağlantılıdır. Çerçeveler aynı şeyleri farklı şekillerde tekrarladıkları kadar birbirleriyle de çelişmiyorlardı.
Sentez: 21 İlke, 5 Aşama
Sistematik analiz yoluyla, bu 50'den fazla ilkeyi tekilleştirerek 21'e indirdim. Her birinin izi tekli veya çoklu kaynak metodolojilerine dayandırılabilir ancak diğerlerinden tamamen benzersizdir.
“Hedefiniz öğrencilerin tedavi seçeneklerini 'değerlendireceğini' söylüyor ancak değerlendirme çoktan seçmeli tanımlamadır. Bunun yerine değerlendirme gerektirseydi bu aktivite nasıl görünürdü? (İlke 5: Aktiviteyi bilişsel seviyeye göre eşleştirin)Geri bildirim olarak “Bloom'un Taksonomisinden (değerlendirme ve etkinlikleri bilişsel düzey hiyerarşisine eşleştirme), Geriye Dönük Tasarımdan (uygun bilişsel talep doğrultusunda hedeflere göre hizalanmış değerlendirme) ve Merrill'in İlk İlkelerinden (değerlendirme, belirtilen performans düzeyinde gösteri gerektirir) yararlandığını görebilirsiniz. Eyleme dönüştürülebilir içgörü elde edersiniz. Ve bunu destekleyecek akademik güvenilirlik.
21 ilke aynı zamanda Öğretim Tasarımcılarının gerçekte nasıl çalıştığını yansıtan beş iş akışı aşamasına göre düzenlenmiştir.
Aşama 1: Planlama
Aşama 2: Yapı Tasarımı
Aşama 3: Deneyim Tasarımı
Aşama 4: Biçimlendirme Tasarımı
Aşama 5: Gözden geçirmek
21 prensibin her biri belirli bir aşamada yaşar ve birkaçı birden fazla aşamada örtüşür. Bu, tasarımcıların ve yapay zekanın ilgili zamanda doğru ilkelere başvurmasına, gereksiz bilişsel yükü ortadan kaldırmasına ve esneklik ve uyarlanabilirliğe izin vermesine olanak tanır.
Neden 21 Ve 50 Değil
“Yapay zeka sınırsız bilgi tutabiliyorsa neden 16 çerçeveyi 21 ilkeye indirgemekle uğraşıyorsunuz? Neden yapay zekaya 50'den fazla ham prensibin tamamını verip bunların içinden geçmesine izin vermiyorsunuz?”
Bunun nedeni, çerçevenin yalnızca yapay zeka için olmamasıdır. Tasarımcı için.
Bir yapay zeka istemine 16 ham çerçeve atarsanız ve kurs modülünüzü gözden geçirmesini isterseniz, Gagné'nin Olay 4'üne, Merrill'in Uygulama Prensibine ve Bloom'un Seviye 3'üne atıfta bulunan geri bildirim alırsınız. Bunların üç ayrı sorun mu olduğu yoksa aynı sorunun üç farklı şekilde mi tanımlandığı hakkında hiçbir fikriniz olmayacak. Yapay zekanın size söylediklerini değerlendiremezsiniz çünkü çok fazla bilgi var ve yeterli yapı yok.
Sentez aynı anda üç sorunu çözüyor. Geri bildiriminizi anlamlı bir şekilde anlayıp değerlendirebilmeniz için belirli bir ilkeye atıfta bulunarak yapay zeka çıktısını yorumlanabilir hale getirir. Çelişkileri ve fazlalıkları ortadan kaldırır, böylece aynı sorun dört farklı metodolojiden dört kez işaretlenmez. Son olarak tasarımcıyı sürücü koltuğunda tutar. 21, profesyonel bir kimliğin zaman içinde tanımaya başlaması ve sonunda içselleştirmesi için gerçekçi bir dizi ilkedir. Bu, aldığınız AI çıktılarını her zaman hem daha iyi anlayabilecek hem de daha iyi sorgulayabilecek bir konumda olacağınız anlamına gelir.
Dört Temel Felsefe
Araştırıp oluşturdukça, 21 ilkeye ek olarak, karar verme sürecini yönlendirmek ve kontrol etmek için hayati önem taşıyan dört temel temel faktör ortaya çıktı. Bunlar çerçevemin dört temel felsefesi haline geldi.
Kaynak Vs. Deneyim
Öğrencinin daha sonra başvurması gereken bu bilgi mi, yoksa davranışı değiştirmek ve beceri geliştirmek için tasarlanmış bir deneyim mi? Herhangi bir şey inşa etmeden önce netleştirin. Cevap formatı, karmaşıklığı, etkileşim düzeyini ve sonrasındaki diğer her şeyi belirler. Bu olmadan, basit olması gereken referansları gereğinden fazla oluşturursunuz veya derinlik gerektiren deneyimleri yetersiz oluşturursunuz.
Büro Vs. Yaratıcı
Bu görev mekanik mi yoksa insan muhakemesini mi gerektiriyor? Uyumluluk kontrolünü, model izlemeyi ve çerçeveleri bellekte tutmayı yapay zekanın yapmasına izin verin. Uygulama kararlarını, KOBİ yönetimini, tasarım kararını ve ekip işbirliğini insanların ele almasına izin verin. Bu olmadan, insan enerjisini yapay zekanın daha iyi yaptığı görevlere harcarsınız veya yalnızca insanların vermesi gereken kararlarda yapay zekaya güvenirsiniz. Yetenek, uygunluğa eşit değildir.
Öğrenci Gerçekliği Testi
Bunun için tasarlandığı gerçek kişi, gerçek bağlamlarında, gerçek sınırlamalarıyla birlikte bunu kullanışlı ve değerli bulabilir mi? İdeal hedef kitleniz için değil, gerçek hedef kitleniz için tasarım yapın. Bu olmadan, tasarımcıları etkileyen ancak öğrencileri hayal kırıklığına uğratan kurslar oluşturursunuz.
Evergreen Testi
Teslim yöntemi değişse, el veya bağlam değişse ya da birisinin bunu güncellemesi gerekiyorsa bu yine de işe yarar mı? Her zaman yeşil olanı göz önünde bulundurarak tasarım yapın. Bu olmadan, tek bir araca, tek bir kişiye veya tek bir ana bağlı statik öğrenme deneyimleri oluşturursunuz.
Bu felsefeler, ilkeleri nasıl ve ne zaman uygulayacağınızı belirleyen karar verme mercekleridir. İlkeler size neyi kontrol etmeniz gerektiğini söyler. Felsefeler size, daha ilkelere ulaşmadan önce inşa ettiğiniz şey hakkında nasıl düşüneceğinizi söyler.
Bu, Saha İçin Ne İfade Ediyor?
Çerçeve, tasarım gereği kurumsal ve araçtan bağımsızdır. ÖYS'nizden, kurumsal bağlamınızdan, özel uyumluluk gereksinimlerinizden veya seçtiğiniz yapay zeka aracından bağımsız olarak çalışır. Bunlar uygulama detaylarıdır. İlkeler ve felsefeler evrenseldir.
Şu anda bu çerçeveyi test ediyorum, gerçek projelere uyguluyorum ve tasarım kararları belirli bir anda hatırlayabildiğim ve uygulayabildiğim bir alt küme yerine 21 ilkenin ve dört felsefenin tamamı tarafından belirlendiğinde ne olacağını izliyorum.
İlk sonuçlar umut verici. Genellikle QA incelemesi sırasında ortaya çıkan sorunlar, tasarım aşamasında yakalanır. Yapay zeka araçlarından gelen geri bildirimler, ortak bir prensip seti etrafında organize edildiğinden daha yorumlanabilir. Belki de en önemlisi, sürecin daha kasıtlı hissettirmesidir. Ders materyallerim öğrenciler için daha sağlam, daha uyumlu ve daha etkili hissettiriyor. Açık açıklamalar ve kanıta dayalı akıl yürütmeyle sürekli geri bildirim almam sayesinde tasarım becerilerimin zaten geliştiğini hissediyorum.
Yerleşik, güvenilir öğrenme bilimini almak ve bunu yapay zeka işbirliği yoluyla sistematik olarak erişilebilen bir şey halinde sentezlemek, bu alanda eksik olan bir stratejidir. Bildiklerimizi yeni bir şeyle değiştirmek değil, yapay zekanın yeteneklerinden yararlanarak zaten bildiklerimizi daha da kullanışlı hale getirmek. Bu büyümeye devam ettikçe daha fazlası gelecek, ama diyebilirim ki, boşluk doldu.
Bir yanıt yazın