E-Öğrenmede Makine Öğrenimi

Makine Öğrenimi ve E-Öğrenme

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi insan davranışını giderek değiştiriyor. Bu kavramlar hayatlarımızda gittikçe yaygınlaşıyor ve kendilerine yer ediniyor. Yapay zekanın şu an bile hayatımıza sağladığı faydaları düşündüğümüzde çok yakın bir gelecekte daha da fazla yaygınlaşmaması işten bile değil.

Makine öğrenimi ve yapay zeka çoğu alanda olduğu gibi eğitim alanında da köklü değişikliklere neden oldu. Makine öğrenimi ayrıca birçok küçük ve büyük işletme tarafından da benimsendi. İstatistikler, küresel makine öğrenimi pazarının 2014'ten 2024'e kadar %42.08 CAGR (yıllık bileşik büyüme oranı) ile büyümesinin beklendiğini gösteriyor.

Birçok kişi makine öğreniminin kullanımıyla karşılaşmadığını düşünebilir, ancak durum pek de öyle değil. En basitinden yemek teslimatı veya taksi çağırma uygulaması kullandığınızda tahmini bir zaman ve ücret gösterilir. Bu bile makine öğrenimi ve yapay zekadır. Makine öğrenimi yapay zekanın bir alt dalıdır. Bu alt dalda bilgisayar verilere erişir ve bu verilerden beslenir. COVID-19 salgınından bu yana birçok eğitim kurumu çevrimiçi öğrenmeye veya hibrit modellere geçmiştir. Makine öğrenimi diğer alanlarda olduğu gibi e-öğrenme alanında da kullanılır. Şimdi bu alanlara göz atalım.

E-Öğrenmede Makine Öğreniminin Uygulama Alanları

1. Gelişmiş Analitik

Eğitim veya sınav sonunda kullanıcıları değerlendirmek zor bir süreçtir. Öğretmenler tarafından yapılan değerlendirmeler sınırlı olmakla birlikte kullanıcıların eğilimlerini de kesin olarak göstermez. Makine öğrenimini kullanan sistemlerde büyük miktarda veri işlenebilir ve kullanıcıların eğilimlerine ilişkin içgörüler ortaya koyulabilir.

Makine öğrenimi, öğretmenin kullanıcıların performansı hakkında daha derin bilgi edinmesini sağlar. Kullanıcıların güçlü ve zayıf yönleri ve öğrenme şekilleri hakkında da bilgi sağlayarak öğretmenin bu bilgiler ışığında öğretim tasarımcısına geri bildirim sağlanmasını ve eğitimin iyileştirilmesinin önünü açar.

2. Yapay Zeka Tabanlı Chatbot ile Soru-Cevap

Kimi zaman kullanıcıların sorunları ve akıllarına takılan noktalar olabilir. Fakat öğretmenler doğal olarak kullanıcıların sorularını 7/24 ya da anında cevaplayamaz.  Yapay zeka (AI) destekli chatbotlar, soruları ve sorunları ele almak için giderek popülerleşen araçlardır. Chatbotlar sayesinde kullanıcıların sorularına cevap almak için beklemelerine gerek kalmaz. 7/24 çalışan chatbotlar, çoğu soruya tatmin edici cevap verebilme yeteneğine sahiptir.

Gücünü makine öğreniminden alan chatbotlar, gelen sorular dahilinde kendini geliştirerek kendi kendine öğrenir ve gelen sorulara daha kapsamlı yanıtlar verir. AI ile entegre chatbotlar, kullanıcılara istedikleri zaman ve eğitimin istedikleri noktasında sınırsız soru sorma özgürlüğü tanır. Chatbotlar soruları cevaplamaktan asla yorulmazlar.

3. Öğrenme Duygusunu Artırır

Makine öğrenimi ve çevrimiçi öğrenme, kullanıcıların öğrenme gücünü artırır. Makine öğreniminden elde edilen analitik sayesinde eğitimler kişiselleştirilerek daha ilgi çekici ve bireysel eksikleri tamamlamaya yönelik eğitimler oluşturulabilir. Bu da kullanıcıların motivasyonunu ve öğrenmeye olan isteğini artırır.

Kullanıcılar kendilerine uygun konuları seçebilir. Kullanıcılar istedikleri eğitimi alırlar ve bu sayede izlemek istedikleri kariyer yolunda ilerlerler.

4. Anında Geri Bildirim Sağlar

Öğretmenler kimi zaman son teslim tarihleri ve birçok farklı görevden dolayı meşgul olabilir. Çalışmaları nedeniyle müsait olmayabilir ve bu nedenle kullanıcılara vermeleri gereken geri bildirimi zamanında veremeyebilirler. Bu da gecikmelere ve yapılması gereken görevlerin birikmesine neden olur.

Makine öğrenimi, bu yükü öğretmenlerin sırtından almaya yardımcı olabilir. Makine öğrenimi, elde ettiği analitikleri işleyerek kullanıcılara anında geri bildirim sunabilir ve eğitimin sürekliliğini sağlayabilir.

5. Çoklu Değerlendirme Formatları

Çoktan seçmeli sorular, sınav yapmak ve not almak için en çok tercih edilen yoldur. Makine öğrenimi eğitimin çoğu noktasında olduğu gibi değerlendirme noktasında da işleri fazlasıyla kolaylaştırır. Makine öğrenimi, soruların açık uçlu, boşluk doldurma, çoktan seçmeli gibi farklı şekillerde sunularak doğruya yakın değerlendirme yapılmasına olanak tanır. Makine, kullanıcıların notlarını hesaplamak için birden fazla algoritma kullanır.

Yazılan makaleleri değerlendirecek makine öğrenimi araçları bile var. Makaleyi önemi ve derinlik açısından değerlendirebilirler. Makine öğrenimi ayrıca kullanıcının bilgisini değerlendirirken eğitim içi kısa quizleri de kullanır. Makine öğreniminin bu konuda ilerleyen zamanlarda çok daha fazla gelişmesi bekleniyor. Sınavlar ve çoktan seçmeli sorular için daha hızlı işlem yapma, makaleleri daha kapsamlı değerlendirme, soru havuzundaki soruları farklı tiplerde soruya çevirme gibi gelişmeler beklenebilir.

Makine Öğreniminin Verimliliği

Dünya artık son derece dijitalleşmişken makine öğreniminin bu dijitalleşmeye olan katkısı yadsınamaz. Yapay zeka (AI), işleri yürütme perspektifinde muazzam bir paradigma kaymasına yol açmıştır. Makine öğrenimi, hızlı ve sürekli olması nedeniyle eğitim alanında muhteşem potansiyele sahiptir. Makine öğrenimi, öğretim tasarımının geliştirilmesinden kişiselleştirilmiş öğrenmeye, sınav değerlendirmeden kullanıcıların sorularının cevaplanmasına kadar eğitimin her safhasında kendisine yer bulabilir ve eğitim sürecini iyileştirebilir.

Makine öğrenimin eğitimdeki yeri hızla artıyor. Her projeyle tek tek ilgilenmek ve zaman harcamak yerine makine öğrenimiyle hem zamandan hem de efordan tasarruf edebilirsiniz. Makine öğrenimi herhangi bir insan müdahalesi gerektirmez ve tam otomatik bir sistemdir. Aldığı bilgiler ışığında kendini güncellemeye devam eder ve algoritmaların yardımıyla daha doğru sonuçlar çıkarır.

Makine Öğrenimi Türleri

1. Denetimsiz Öğrenme

Denetimsiz öğrenmedeki algoritmalar, etiketsiz veriler üzerinde eğitilir. Algoritma kendine faydalı olacak verileri kendisi arar ve bulur. Bu yöntemin sınırlaması kesin tahminler sunamamasıdır. Ek olarak, belirli veri sonucu türlerini bağımsız olarak ayıramaz.

2. Denetimli Öğrenme

Bu makine öğrenimi kategorisinde veri bilimciler tarafından algoritmalara etiketli eğitim verileri sağlanır. Korelasyon için değişkenler de tanımlanır. Algoritmanın girdisi ve çıktısı belirtilir.

3. Yarı Denetimli Öğrenme

Bu öğrenim türünde, veri bilimciler genellikle yukarıdaki iki türü karıştırır ve verilerin kendi anlayışını geliştirmesine izin verir. Veriler eğitim verileri altında etiketlenir ve algoritma kendine keşfederek gelişir.

Çağımıza damga vuran makine öğrenimi, halihazırda fazlasıyla gelişmiş olan teknolojide ve özellikle e-öğrenme alanında pastanın çileği olarak nitelendirilebilir. Makine öğrenimi, öğrenme sürecinin büyük bir kısmında etkin rol oynar. İnsanların yaptığı işin yerini alabilecek hiçbir şey yoktur, fakat makine öğreniminin insanların özgürce ve üretken bir şekilde çalışmasını kolaylaştırdığını da itiraf etmeliyiz. Bu nedenle makine öğreniminin muazzam gelişimini e-öğrenmeye de uyarlayarak süreci geliştirmeli ve kolaylaştırmalıyız.