Amazon Web Services (AWS), eğitim kurumlarının desteğe ihtiyacı olan öğrencileri yapay zeka ve makine öğrenimi kullanarak nasıl belirlediklerini paylaşıyor

Yapay zeka ve makine tahsili, zorluk çeken öğrencileri belirleyebilir, erken müdahale edilmesini sağlayabilir ve bireye özel öğrenme yolları oluşturabilir. 

Yapay zeka (AI) ve makine tahsili (ML), öğrencilerin en uygun nasıl öğrendiklerine dair içgörüler sağlayarak eğitim alanında dönüşüm yaratıyor. Bireylerin öğrenme sürecinin izlenebilmesini, akıllı ders sistemlerinin (ITS) öğrenci davranışına ahenk sağlamasına imkan tanıyan öğrenci modellerinin geliştirilmesini ve öğrenciler hakkında manalı içgörüler edinmek için daima kıymetlendirme yoluyla data toplanabilmesini sağlıyor. Yapay zeka dayanaklı kıymetlendirme araçlarından eğitimcilerin şahsileştirilmiş eğitim tecrübeleri oluşturmalarına imkan tanıyan öğrenme idare sistemlerine (LMS) kadar geniş bir yelpazede, yapay zeka, eğitim kurumlarının her öğrencinin başarılı olabilmesini sağlamak için öğrenme gereçlerinin şahısların öğrenme tarzına yahut düzeyine nazaran uyarlanmasına imkan tanıyor. 

AWS Türkiye Ülke Müdürü Burak Aydın’a nazaran en kıymetlisi, yapay zeka ve makine tahsilindeki ilerlemeler, bir dersten kalma riskiyle karşı karşıya olduğunu yahut okulu bırakacağını ya da ekstra takviyeye muhtaçlık duyduğunu gösteren davranışsal ipuçları sergileyen öğrencileri belirleyebilen ve böylelikle duruma erken müdahale edilmesine imkan tanıyan yeni araçların geliştirilmesini sağlıyor. Eğitim kurumları klâsik olarak, en fazla risk altında olan öğrencileri belirlemek için akademik performans, devamlılık ve davranışla ilgili mevcut meselelere işaret eden geçmiş performans ihtar sistemlerini kullanıyor. Bu klâsik yaklaşımın esas kısıtlamaları ise öğrencilerin bilgilerini geliştirebilecekleri alanların eksik belirlenmesi, değişen öğrenme tarzlarına ahenk sağlamayan statik bir eğitim yaklaşımı olması ve müdahalelerin ekseriyetle öğrencinin eğitimi üzerinde manalı bir tesir yaratamayacak kadar çok geç gerçekleşmesidir. 

Bulut, öğrenciler için sıkıntısız bir tecrübe sağlıyor ve yeteneklerini ortaya çıkarıyor

İhtiyacı olan öğrencilere daha erken müdahale edilebilmesini sağlamak için yapay zeka ve makine tahsilinde öncülük eden birçok eğitim teknolojisi bulunuyor. BAE merkezli Alef Education’ın akıllı öğrenme platformu, uyarlanabilir teşhis testleri ve kestirime dayalı bir model içeren hibrit bir kıymetlendirme ve müdahale sistemi kullanıyor. Platform, tanılama sorularının zorluk düzeyini gerçek vakitli olarak ayarlayarak öğrencilerin sınıf düzeyleri ve uzmanlık alanlarına dair bilgilerini ortaya çıkarıyor. Alef Education, platformu AWS Educate, CloudFront ve RedShift üzere bulut tabanlı teknolojilerle problemsiz bir formda entegre ederek geniş bilgi kümelerini işliyor, böylelikle her öğrencinin yetenekleri hakkında detaylı öngörüler sağlıyor. 

Alef Platformu, öğrencilerin soruların zorluğunu derecelendirmelerine imkan tanıyan, unsur reaksiyon kuramına (IRT) dayalı bir kullanıcı geri bildirim düzeneği kullanıyor. Bu geri bildirim, okuma yahut sorun çözme ile ilgili temel sıkıntıların belirlenmesine yardımcı oluyor. Alef Education’ın yapay zeka takviyeli varsayım modeli, kullanıcı aktivitesi, tamamlanan kurslar ve geri bildirimler dahil olmak üzere günlük 50 milyondan fazla data noktası toplayarak eğitimcilerin zorluk çeken öğrencileri belirlemelerini ve duruma proaktif olarak vaktinde müdahale edebilmelerini sağlıyor. 

Bulut, bireye özel içerikleri anında sunuyor 

Yapay zeka ve makine tahsili, öğrencilerin eğitim seyahatlerinde yanlışsız vakitte yanlışsız kaynaklara erişmesini sağlayarak son derece şahsileştirilmiş bir eğitim almalarına imkan tanıyor. İspanyol dijital eğitim kuruluşu ODILO, okullar, üniversiteler, hükümetler ve işletmeler üzere kuruluşları içeren kullanıcılarını zorlayan ve mutlu eden özel öğrenme tecrübeleri sağlamak için yapay zekadan yararlanıyor. ODILO’nun geniş e-öğrenme Ekosistemleri, dünyanın dört bir yanındaki kullanıcıların, 43 lisanda e-kitaplar, sesli kitaplar, kurslar, mecmualar, görüntüler, eğitim uygulamaları ve sinemalar dahil olmak üzere çeşitli formatlarda dört milyondan fazla eğitim kaynağına erişmesini sağlıyor. Şirketin Sınırsız Öğrenme Ekosistemleri olan akıllı içerik platformları, gerçek vakitli olarak uyarlanan teklifler ve öğrenme planları sağlamak için her kullanıcıyla ilgili bilgileri tahlil ediyor. ODILO Stratejik Paydaşlık Yöneticisi Fátima Bigeriego, “Öğrenme tecrübesini son derece bireye özel bir hale getirerek alışmış olduğumuz öğrenme formüllerinde bir ihtilal yaratıyoruz. Akıllı profil oluşturmadan şahsileştirilmiş öğrenme yollarına kadar geniş bir yelpazede kullanıcılara yapay zeka dayanaklı içerik seçimi sunuyor, formatı, süreyi, temayı, seviyeyi ve lisanı kişiselleştiriyoruz. ODILO klâsik standartlaştırılmış öğrenmeyi geride bırakarak her kullanıcının kişiselliğine ve kendine mahsus öğrenme usulüne odaklanıyor” halinde konuştu.   

170 milyondan fazla kullanıcı için meselesiz bir kullanıcı tecrübesi oluşturmak üzere dataları tahlil etmek kolay bir iş değil, bu nedenle ODILO, her kullanıcı kümesinin ve bireyin gereksinimlerine gerçek vakitli olarak ahenk sağlayan son derece şahsileştirilmiş bir öğrenme tecrübesi oluşturmak için akıllı kullanıcı segmentasyonu gerçekleştiren bir yapay zeka hizmeti olan AWS Personalize dahil olmak üzere 40’tan fazla bulut hizmetinden yararlanıyor. Bigeriego, “Eğitimin, dayatmanın ve düzenlemelerin ötesine geçen ve kullanıcıların öğrenmeyi bilme, isteme ve seçme yetkisine sahip oldukları zira tüm ekosistemin onlara ahenk sağladığı bir hale geleceğini öngörüyoruz. Bu seyahatte bulut olmazsa olmaz zira bunu gerçeğe dönüştürmek için gereken devasa bilgi kümelerinin depolama ve öbür hizmetlere gereksinimi var. Bu bağlamda AWS en başından beri tahlil ortağımız oldu ve sosyo-ekonomik geçmişine bakılmaksızın her bireye ahenk sağlayarak, rastgele bir sürtüşme olmadan en yüksek kalitede eğitimi erişilebilir hale getirme maksadımızı güçlendirmede bizi her gün destekledi. Her öğrenci için büsbütün şahsileştirilmiş bir öğrenme tecrübesi sunarak tüm potansiyellerini ortaya çıkarmalarını ve olabileceklerinin en uygunu olmalarını sağlıyoruz” dedi.  

Öğrencilerin gerilimi azaltmaları, odaklanmaları ve ruh hallerini iyileştirmeleri için araçlar

Bazı eğitim teknolojileri, öğrencilerin eğitim seyahatleri sırasında kendilerine daha âlâ bakmalarını sağlamak için yapay zeka ve makine tahsilini kullanıyor. UniWellbeing, öğrencilerin gerilimi azaltan, odaklanmayı geliştiren ve ruh hallerini güzelleştiren etkileşimli araçlarla direkt akıllı telefonlarından kullanabilecekleri dijital bir platform oluşturdu. Araştırmalar, üniversite öğrencilerinin ortalama bir beşerden kıymetli ölçüde daha fazla ruhsal problem yaşadıklarını, lakin zorluk çekseler de üniversitelerin sunduğu zihinsel ve duygusal sıhhat hizmetlerini kullanmakta tereddüt ettiklerini gösteriyor. Sağlıklı ömür programları, öğrenci seyahati göz önünde bulundurularak tasarlanıyor. Platform, öğrenciler için sıkıntı geçiş periyotlarını belirlemek ve sakinleştirici nefes idmanları ya da daha güzel alışkanlıklar oluşturan korkuyu azaltan etkileşimler üzere içerikleri ve araçları muhtaçlık duydukları anda sunmak için datalardan yararlanıyor. 

Zihinsel ve duygusal refah inanılmaz derecede hassas bir husus, bu nedenle üniversitelerin ve öğrencilerin inancını kazanmak en kıymetli öncelik. Davranış bilimi ve ruh sıhhati alanında kanıtlanmış sistemler kullanılarak oluşturulan platform UniWellbeing, hassas öğrenci sıhhati bilgilerini korumak, zımnilik düzenlemeleriyle uyumlu kalmak ve bilgilerin büsbütün zımnî ve inançlı kalmasını sağlamak için AWS bulut tahlillerini kullanıyor. UniWellBeing CEO’su Hugh Griffiths, “ISO 27001’yi gerçekleştirmenin en kolay ve en süratli yolu olmasının yanı sıra müşterilerimizi global olarak desteklediği ve yeni bölgelere girmek için mahzurları kaldırdığı için AWS’e geçiş yaptık” biçiminde konuştu. 

Öğrenciler günlük ruh hallerini, üretkenliklerini ve erteleme ve telaş ile gayretlerini kapalı bir biçimde rapor edebiliyorlar. Platformun güçlü tahlil araçları, öğrencilerin gereksinim duydukları içeriği ve dayanağı çabucak almalarını sağlıyor ve üniversite yöneticilerine sağlıklı ömür davranışları ve bunların sonuçları hakkında pahalı bilgiler veriyor. 

Yapay zeka ve makine tahsili kullanan eğitim tahlilleri, dataları işlemek ve yorumlamak için daima gelişen özellikleri sayesinde hangi uygulamaların yahut süreçlerin işe yaramadığını ve hangilerinin öğrencileri muvaffakiyete yönlendirdiğini belirleyerek öğrenciler hakkında daha derin içgörüler sunuyor. Bu teknolojiler, muhtaçlığı olan öğrencilere yardım eli uzatarak kimsenin gözden kaçmadığından emin olunmasını sağlıyor.

Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajansı