Tercih ve Etkililik Aynı Değildir
Turtaları severim. Verileri tüketmenin tercih ettiğim yolu pasta grafikleridir.
Bunu kimse söylemiyor. En azından bir veri uzmanı olarak bunu pek duymadım. Bir toplantıda böyle bir şey söylerseniz, şaka yapıyor olabilecek insanlara özgü kibar kahkahayı duyarsınız. Çünkü hepimiz, içgüdüsel olarak veya ticari olarak, bir şeyi sevmenin, o şeyin bir şeyi anlamanıza veya daha iyi bir şey yapmanıza yardımcı olup olmadığıyla hiçbir ilgisi olmadığını anlıyoruz. Daha doğrusu, paylaştığınız mesaj veya hikaye, onu hedef kitlenize aktarmanın en etkili yolunu belirler. Beğendiğiniz bir şeyi almak memnuniyeti ve motivasyonu artırabilir. Ama bu öğrenmekten farklı.
Neredeyse eşit 14 dilimden oluşan pasta grafiği size hiçbir şey söylemez. Değerleri zaman içinde karşılaştıran bir pasta grafiği size hiçbir şey söylemez (aktif olarak yanıltıcıdır). Ve hamur işlerine olan kişisel düşkünlüğün hiçbir miktarı, insan gözünün yargılayabileceği ve yargılayamayacağı şeyleri değiştirmez. Açıları karşılaştırma konusunda kötüyüz. Uzunlukları karşılaştırmada iyiyiz. Bırakın öfkeli 3D çizelgeleri!!
Bu yüzden sıkıcı çubuk grafiği kazanmaya devam ediyor. Tercihiniz oy almıyor. Biz veri uzmanları olarak görselleştirmeyi verilere göre seçiyoruz. Daha fazla turta görmek isteyip istemediğiniz tamamen sizin kararınız.
Ama pasta grafiklerini daha çok seviyorum.
Elbette. Ayrıca bir limerick olarak üç aylık mali tabloları okumaktan da keyif alabilirsiniz. Sorun hiçbir zaman neyden hoşlandığın değildi. Soru, veri öngörülerini görmenize neyin yardımcı olduğudur.
Öğrenmenin Pasta Grafikleri
Bu da beni öğrenme ve öğrenme stillerinin hiç bitmeyen hikayesine götürüyor. Tam olarak bunu yapmak için onlarca yıl harcadık; düz bir yüzle: Birisi “Ben görsel olarak öğreniyorum” diyor ve kibar bir kahkaha yerine, birçok grafiğin olduğu yeniden tasarlanmış bir kurs alıyor. İnsanlara tercih ettikleri öğrenme stili hakkında anket yapıyoruz. Bunları gruplara ayırıyoruz: görsel, işitsel, dokunsal. Eşleşecek içerik üretiyoruz. Biz buna öğrenci merkezli tasarım diyoruz ve bu konuda kendimizi iyi hissediyoruz.
Araştırmacılar öğretimi öğrenme stilleri ile eşleştirmenin öğrenmeyi iyileştirdiğine dair kanıt aramaya başladıklarında zayıf kanıt bulamadılar. Aslında hiçbir şey bulamadılar ve uygun şekilde tasarlanmış birkaç çalışma bu fikirle çelişiyordu (Pashler, McDaniel, Rohrer ve Bjork, 2008). Ancak sistematik bir inceleme, eğitimcilerin yaklaşık %89'unun hâlâ öğretimi öğrenme stilleri ile eşleştirmeye inandığını ve çoğunun bunu gerçekten yaptığını bildirdiğini ortaya çıkardı (Newton ve Salvi, 2020). Ve şimdi yapay zeka tüm bu efsaneler üzerine eğitiliyor. Yapay zeka ajanlarının da insanlar kadar kafasının karışık olmasına şaşmamalı.
Karışıklık
İki farklı soruyu karıştırıyoruz. “İnsanlar neyi tercih ediyor?” gerçek bir sorudur. Sormaya değer. Tercih motivasyonu etkiler ve motivasyon önemlidir. “Aslında ne işe yarıyor?” farklı bir soru. Farklı bir cevabı var. Ve ikisi çatıştığında (çoğunlukla olduğu gibi), “işe yarayan”ın kazanması gerekir, çünkü öğrencinin hedefi asla karşılanmaz. Bir konuda daha iyi olmaktı.
Her şeyin pasta grafiklerinde olmasını isteyen kişinin daha fazla pasta grafiğine ihtiyacı yoktur. Onlara bir çubuk grafiği gösterip şunu diyecek birine ihtiyaçları var: Bakın, cevabı ne kadar hızlı buldunuz. Kendini görsel öğrenci olarak ilan eden kişinin güvenlik eğitimlerinin infografiklere dönüştürülmesine ihtiyacı yoktur. Hangi duyusal kanalı marka olarak iddia ederlerse etsinler, geri getirme pratiğine, mesafeye, geri bildirime, çalışılmış örneklere, arkalarında gerçek kanıtlar bulunan gösterişsiz şeylere ihtiyaçları var.
Ölçüm Önemlidir
Tercih veridir. Ancak bunlar verimlilikle değil konforla ilgili verilerdir. Ona göre tasarlayın ve öğrenmenin gerçekleşip gerçekleşmediğine göre değil, nasıl hissettirdiğine göre optimizasyon yapın. Bu iki ölçü istediğimizden daha sık ayrılıyor. Sorunsuz, keyifli deneyimler rutin olarak zahmetli, biraz rahatsız edici deneyimlerden daha kötü kalıcılığa neden olur. Düz performans rakamlarının yanında parlak kurs değerlendirmeleri gördüyseniz, farklılığın meydana geldiğini izlemişsinizdir.
Dolayısıyla bir dahaki sefere birisi pasta grafiğinin eğitim versiyonunu istediğinde: daha kısa, daha güzel, kendi tarzına uygun, bu isteği motivasyonla ilgili bir sinyal olarak ciddiye alın. O zaman daha iyi soruyu sor. “Neyi seversin?” değil
“90 gün içinde bu konuda ölçülebilir şekilde daha iyi olmanız için ne gerekir?” Ve ölç. Hiç kimse buna “daha fazla pasta” diye cevap vermedi.
Bekle, Yapay Zekayla Durum Daha da Kötüleşiyor
Onlarca yıldır bizi kendi kötü teorimizden sessizce koruyan bir şey vardı: maliyet. “Öğrenme stili” ile eşleşen içeriğin üretilmesi için kaynak, zaman ve çaba maliyeti. Bir kursun 75 farklı stilden sadece 3'ünü (görsel, işitsel ve dokunsal) oluşturmak pahalıydı. Bütçeler takasları, takaslar soruları zorunlu kılıyordu ve sürecin bir yerinde birisi genellikle “Bekle, buna gerçekten ihtiyacımız var mı?” diye soruyordu. Sürtünme tesadüfi kalite kontrolümüzdü.
Bu sürtünme ortadan kalktı. Kişiselleştirilmiş ve kişiselleştirilmiş pasta grafik kurslarına hazır olun.
Yapay zeka artık her öğrenci için kursunuzun bir versiyonunu oluşturabilir. 3 stil değil, hepsi 3000. “İşitsel öğrenenler” için bir podcast versiyonu. “Görsel öğrenenler” için bir infografik. “Uygulamalı” seçeneğini işaretleyenler için bir simülasyon. Her biri dakikalar içinde üretiliyor, her biri cilalanıyor, her biri insanın ayak uyduramayacağı kadar kişiselleşiyor. Gösterge tabloları parlayacak. Öğrenciler bunu sevdiklerini bildirecekler. Satış görevlileri, ürün bilgisi hakkında iki kat hızla oynayabilecekleri komik yapay zeka hikayelerine sahip olacak. Kazan-kazan!
- Ölçüm meselelerinden bahsetmiş miydim?
Şu andan itibaren önemli olan tek şey bu olacak. Yapay zekanın eğitim aldığı temel teori yanlışsa aslında kişiselleştirilmiş öğrenme üretmemişiz demektir. Pasta grafiğini endüstrileştirdik. Gökkuşağı renkleri gölgelemesiyle 3 boyutlu olarak konuşuyor.
Yapay zeka tasarım varsayımlarımızı doğrulamaz. Onları güçlendiriyor. Siz onu bir efsaneyle beslersiniz ve o da bu efsaneyi kusursuz bir şekilde, geniş ölçekte, kanıta çok benzeyen bir güvenle yerine getirir. Kötü bir fikir, birinin fark edebileceği bir noktada yavaş yavaş başarısızlığa uğrardı. Artık “uyarlanabilir” kelimesine sarılmış olarak, tüm kuruluş genelinde güzel bir şekilde başarısız olabilir.
İlkinin içinde ikinci bir tuzak daha var: Yanlış şeyi ölçmek. Yapay zeka, öğrencileri (ihtiyaç duyduklarından ziyade) istediklerini vererek tatmin edecek şekilde eğitildiğinde memnuniyet puanları hızla artacaktır. Pürüzsüz, ilgi çekici ve eğlenceli. Öğrenmek iyi hissettiriyor. Sorun şu ki, pratiğin kalıcı olmasını sağlayan şey mücadeledir. Gerçek dikkati zorlayan alışılmadık format. Açıklamadan önce, yanlış yanıtla yüzleşmeniz gerekiyor. Memnuniyeti hedefleyen bir optimizasyon döngüsü, öğrenmenin hemen ardından öğrenmeyi mutlu bir şekilde optimize edecektir.
Bunların hiçbiri yapay zekayı kötü adam yapmaz. Sonsuz pasta üretebilen aynı makine, asla kapasitemizin olmadığı şeyleri nihayet yapabilen makinedir: öğrencinin sevdiği şeyden ziyade bildiği şeye uyum sağlamak, birisinin yetkinliğinin tam sınırında geri getirme pratiği oluşturmak, haftalar boyunca aralık bırakmak, formatı bir stile uymak için değil, kişinin konforunu kırmak için kasıtlı olarak değiştirmek.
Biz insanlar, öğrenme için yapay zekayı nasıl uyguladığımızdan sorumluyuz. Biz insanlar, teknoloji satıcılarının “Yapay Zeka çözümleri” yaklaşımını seçmek ve etkilemekten sorumluyuz. Biz insanlar, ihtiyaç duyulmayan derslere hayır, geleneksel uzmanlıkların dışında kalabilecek çözümlere ise evet demekle sorumluyuz. Öğrenme stiline inananları dönüştürmek için teknik incelemeler yazmamıza gerek yok. İş üzerindeki etkiyi gösteren bir ölçüm koymamız gerekiyor. Sadece bir programdan sonra ezberlemek veya hatırlamak değil, gerçekçi koşullar altında gerçekleşen gerçek, sürekli davranış değişikliği.
“İçeriği beslemek”, tüm veriler için 3 boyutlu pasta grafikler kadar korkunçtur. Sorun yapay zeka değil. Sorun insandır. Doğru olanı yapmak için kaynak ve teknoloji eksikliğinin arkasına saklanmayı bırakma fırsatımız var. Artık bahane yok. Ancak sistem düşüncesi olmadan ve etkiyi yönlendiren davranış değişikliğine odaklanmadan, bu “içeriği besleme” sadece söylediği şeye dönüşebilir: PDF'nizi yükleyin ve ondan sihirli bir şekilde pasta grafikleri oluşturun.
Bu yazı sırasında hiçbir pastaya zarar verilmedi.
Referanslar:
- Pashler, H., M. McDaniel, D. Rohrer ve R. Bjork. 2008. “Öğrenme stilleri: Kavramlar ve kanıtlar.” Kamu Yararına Yönelik Psikoloji Bilimi 9 (3): 105–19.
- Newton, Başbakan ve A. Salvi. 2020. “Öğrenme stilleri nöromitine olan inanç ne kadar yaygın ve önemli mi? Pragmatik, sistematik bir inceleme.” Eğitimde Sınırlar5, 602451.
Bir yanıt yazın