Akademik Veri Yönetim Sistemi
3rd International Artificial Intelligence and Data Science Congress - III. Uluslararası Yapay Zeka ve Veri Bilimi Kongresi, İzmir, Türkiye, 28 Temmuz 2023, ss.28
Yapay zekâ, son yıllarda hızla gelişen bir alan olarak birçok sektörde önemli bir rol oynamaktadır. Eğitim sektörü de bu teknolojiden önemli ölçüde etkilenmektedir. Yapay zekâ destekli sistemler, öğrencilerin bireysel ihtiyaçlarına odaklanarak daha verimli bir öğrenme deneyimi sunma potansiyeline sahiptir. Milli Eğitim Bakanlığı 2023 Eğitim Vizyonunda yapay zekânın geleceğinden bahsedilerek, yapay zekâyı eğitim açısından kullanan bireylerin daha etkili, kaliteli ve özelleştirilmiş bir eğitim deneyimleri sunması öngörülmektedir. Yapay zekâ fen eğitiminde farklı alanlarda kullanılabilmektedir. Bu alanların başında veri analizi, öğrenme yönetimi, sanal deneyler, öğretim materyalleri ve öğrenci destek ve geri bildirim alanlarında belirtilebilir. Bu çalışmada fen eğitiminde yapay zekâ destekli hazırlanmış öğrenci takip sisteminin incelenmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda hibrit öğrenme için geliştirilmiş olan Derspektif adlı yapay zekâ destekli öğrenci takip sistemi incelenmiştir. Yapay zekâ destekli bu sistemde inceleme yapılırken sistemin ara yüzüne, ders anlatım videolarına, veri analizlerini grafikler halinde gösterme, öğrenciye verdiği geri dönütlere, tekrar oluşturulan testlere ve öğretmen takip sisteminde sundukları veri analiz grafiklerine bakılmıştır. İncelenen yapay zekâ destekli sistem fen bilimleri dersi 8. Sınıf düzeyinde ele alınan tüm kazanımlara uygun testler bulunmaktadır. Toplamda 7 ünite ve 61 kazanıma uygun çoktan seçmeli sorular içeren testler bulunmaktadır. Yapay zekânın daha iyi çalışabilmesi açısından kazanımlar kendi içerisinde alt kazanımlara ayrılmıştır. Sistemi kullanan öğrencinin çözdüğü testler yapay zekâ tarafından analiz edilmekte. Öğrencinin yanlış cevap vermesi durumunda, sistem yeni testler oluşturmakta ve aynı zamanda ders anlatım videoları önermektedir. Böylelikle öğrenci eksik olduğu kazanımları fark edemezse de yapay zekâ fark edip eksikliğin giderilmesi için çalışmaktadır. Bunlara ek olarak yapılan doğru yanlışlardan yola çıkarak detaylı veri grafikleri oluşturmakta ve öğrenciyi takip eden öğretmene de bu grafikleri sunmaktadır. Grafiklerde hangi konudan ve kazanımdan kaç doğru-yanlış olduğu, soruların zorluk derecelerine göre başarı durumu yer almaktadır. İncelenen bu veriler ışığında yapay zekâ destekli sistemin fen eğitimi için öğrenciyi kazanım bazlı takip edebildiği belirtilebilir. Derspektif sisteminin güçlü yönleri arasında öğrenci cevaplarını analiz etmesi, bu analizlerin grafiklerle sunulması, başarıyı ölçme ve takip etmesi bulunmaktadır. Öğrencinin eksik olduğu yanlarının tespitinde başarılı olduğu ve bu eksikleri öğretmen takip sisteminde de başarılı bir şekilde gösterdiği gözlenmiştir. Derspektif sisteminin tablet ve bilgisayarda sorunsuz çalışması ve iOS ve android sistemlerinde çalışması güçlü yönlerindendir. Akıllı telefon uygulamasından test çözerken görsellerin gösterimiyle ilgili bazı sorunlar olduğu anlaşılmıştır. Öğrencilere ilk hata yaptıktan sonra oluşturulan testler çözüldüğünde ise tekrar tekrar eksiklikleri tespit edip yeni test sunmaması sistemin zayıf yönlerinden biridir.Elde edilen bulgular ışığında yapay zekâ destekli sistemlerin fen öğretiminde mümkün olduğu en kısa zamanda öğretmenlerin ve öğrencilerin kullanıma sunulması önerilmektedir. Derspektif gibi veri analizlerini hızla yapan sistemleri kullanan öğretmenlerinöğrenci takibinin daha iyi olacağından bu tür sistemlerin kullanımının teşvik edilmesi önerilmektedir.