Yapay Zeka İle Yardıma İhtiyacı Olan Öğrencilerin Tanımlanması Yeteneğini Geliştirme - Yeni DöngüYeni Döngü

2 Mart 2021 - 10:37

Yapay Zeka İle Yardıma İhtiyacı Olan Öğrencilerin Tanımlanması Yeteneğini Geliştirme

Yapay Zeka İle Yardıma İhtiyacı Olan Öğrencilerin Tanımlanması Yeteneğini Geliştirme
Son Güncelleme :

13 Mart 2020 - 1:22

52 views

Araştırmacılar uzun zamandır, öğrencilerin ne kadar öğrendiklerini eğitim oyunlarından elde eden verilere göre çok iyi tahmin edebilen bir yapay zeka ( AI) yazılım modeli üzerinde çalışıyorlar. North Carolina State University Eğitim Bilişim Merkezindeki araştırmacılar, öğrencilerin eğitsel oyun yolu ile bilgi edinimlerini tahmin etmek için bir yapay zeka yazılım modeli geliştirdiler.

Bahse konu modelde öğrencilerin oyundaki davranışlarına dayanılarak bir testte her soruyu doğru cevaplayıp cevaplayamayacaklarının tahmin edilebilmesi amaçlanıyor. Bunun için birden fazla görev yürütmeleri istenen çoklu-görevli öğrenme yöntemini kullanıyor.

Yapay zeka, testte bulunan 17 soru ile ilgili 17 görevi öğrenmek üzere programlandı.

Geliştirilmiş model ‘’çoklu-görevli öğrenme’’ ( multi task learning) adı verilen, bir yapay zeka eğitim konseptinden yararlanıyor. Bu yöntemden hem öğretim hem de öğrenme çıktılarının geliştirilmesi amacı ile yararlanılıyor.

Kuzey Carolina Eyalet Üniversite Eğitim Bilişim Merkezinde çalışan Jonathan Rowe çalışmaları hakkında : ‘’Bizim araştırma modelimizde öğrenciye ‘’Crystal Island’’ adlı bir eğitim oyunu oynatılır. Bu oyunu oynarken öğrencinin davranışına göre her bir soru ile birlikte öğrenilenlerin yerleşip yerleşmediği ve öğrencinin bu bilgiler ile doğru olarak muhakeme yapıp yapamadığı ölçülüyor.’’ Diyor.

Öğrencinin öğrenip öğrenmediğini ya da yardıma ihtiyacı olup olmadığını anlamak için standart klasik yaklaşım, testi tek bir görev olarak görüp yalnızca test puanına bakmaktır. Oysaki yapay zeka ile programlanan çoklu-görevli öğrenme modelinde, ilgili model 17 konuda öğrencinin öğrenip öğrenmediği hakkında bilgi veriyor.

Yapılan araştırmada 181 öğrenciden oyun ve test verileri alındı. Yapay zeka tarafından her öğrencinin oyunu ve her öğrencinin testte 1. soruya verdikleri cevabı görülebilir. Bu bilgiden yararlanarak klasik test sınavında 1. soruyu doğru cevaplayan öğrencilerin oyunda gösterdikleri ortak davranışları incelenir. Aynı şekilde 1. Soruyu yanlış cevaplayan öğrencilerin oyunda gösterdikleri ortak davranışlar da incelenir.  Bu verilerin değerlendirilmesi sonucunda, yapay zeka bu kez sistemi tersinden inceler yani öğrencinin davranışlarını inceler, bu davranışlar sonucunda 1. soruyu bilip bilemeyeceğine karar verir.

Bu çalışma her soru için ayrı ayrı gerçekleştirilir.  Öğrenci için her gözden geçirilen oyun birbirinin aynı olmasına rağmen, yapay zeka bu soruların cevaplarını öğrencinin davranışlarını tahmin etmek üzere değerlendirir.

Bahsedilen çoklu-görevli öğrenme yaklaşımı diğer yöntemlere oranla verimlilik açısından bir fark yaratıyor. Araştırmacılar çoklu öğrenme modeli ile elde edilen verilerin,  geleneksel yapay zeka eğitim yöntemlerine dayanan diğer modellerden % 10 oranında daha doğru olduğunu açıkladılar.

Mc State’de görevli Doktora sonrası araştırmacısı Michael Geden ‘’Bu tür bir modelin öğrencilere fayda sağlayacak farklı şekillerde kullanılmasını istiyoruz’’ diyor. Bir öğrencinin oyunu oynayışı, öğrencinin ek talimata ( ya da desteğe) ihtiyacı olabileceği şeklinde bir sinyal veriyor ise bu bilgi öğretmen ile paylaşılabilir.

Ayrıca oyunun kendisinin de uyarlanabilir olması,  kullanımını kolaylaştırabilir. Örneğin bir öğrencinin farklı kavramları öğrenip öğrenmediğini kontrol etmek için hikayeyi tekrar değiştirmek mümkündür.

Geden konuşmasını devamında  ‘’Psikoloji uzun zamandan bu yana farklı soruların farklı anlamlara  sahip olduğunu kabul ediyor… Bizim bu çalışmada çoklu-görevli öğrenme modeli ile uyguladığımız yaklaşım, psikolojinin bu yönünü yapay zeka, derin öğrenme ve makine öğrenimi ile birleştiren disiplinler arası bir  yöntem halinde gelişiyor.’’

Bilim insanları bu çalışmanın aynı zamanda daha karmaşık modelleme tekniklerinin, eğitim yazılımları kapsamına  (özellikle de öğrencinin ihtiyaçlarına uyum sağlayan eğitim yazılımlarına ) dahil edilmesinin kapısını açabileceği düşünülüyor.

Günden güne yapay zeka kullanım alanları genişliyor.

Füsun Günaydın

KAYNAKLAR

  • North Carolina State University/ Improving AI’s ability to identify students who need help /Science Daily / Science News/ 5 February 2020.
  • North Carolina State University / Improving AI’s Ability to Identify Students Who Need Help/ Communications of the ACM/ ACM TECHNEWS/ 7 February 2020.
  • Study International Staff / Here’s How AI Can Aid in İdentifying Students Who Need Help/ SINEWS / 10 February 2020.

 

 

 

YORUM YAP

YASAL UYARI! Suç teşkil edecek, yasadışı, tehditkar, rahatsız edici, hakaret ve küfür içeren, aşağılayıcı, küçük düşürücü, kaba, pornografik, ahlaka aykırı, kişilik haklarına zarar verici ya da benzeri niteliklerde içeriklerden doğan her türlü mali, hukuki, cezai, idari sorumluluk içeriği gönderen kişiye aittir.
Önceki yazıyı okuyun:
Mitolojide Tufan Hikayeleri

Uyarlıkların pek çoğu kendilerine has mitolojide tufan hikayeleri örneklerine sahiptir. Tufan hikayelerinin her birinde de kurtuluşa ermeyi başaran bir kişi...

Kapat