Eğitimde Dijital Dönüşümün Yeni Disiplini: Öğrenme Mühendisliği

Bilgi çağının getirdiği teknolojik gelişmeler ve dijitalleşme, eğitim alanını da kökten dönüştürmüştür. Bu dönüşüm süreci içinde, klasik eğitim yaklaşımlarının yerini daha sistematik, veri odaklı ve bireyselleştirilmiş öğrenme deneyimlerinin aldığı görülmektedir. Bu bağlamda ortaya çıkan yeni meslek ve araştırma alanlarından biri de "öğrenme mühendisliğidir. Öğrenme mühendisliği, bireylerin nasıl öğrendiğine ilişkin bilimsel verilerle desteklenen, teknolojik ve sistemsel çözümler üretmeyi hedefleyen, disiplinler arası bir çalışma alanıdır.

Öğrenme mühendisliği, ilk kez 1960’larda psikolog ve mühendisler tarafından öğrenme süreçlerini daha etkili hâle getirmek amacıyla geliştirilmiş bir kavram olarak ortaya çıkmıştır. Ancak kavramın günümüzdeki anlamıyla şekillenmesi, 21. yüzyılda yapay zekâ, veri bilimi ve öğrenme analitiklerinin eğitim süreçlerine entegre edilmesiyle gerçekleşmiştir.

Öğrenme mühendisliği, pedagoji, psikoloji, bilişsel bilim, eğitim teknolojileri ve veri bilimi gibi farklı alanları bir araya getirerek, öğrenme süreçlerinin analiz edilmesi, tasarlanması, uygulanması ve sürekli olarak iyileştirilmesi sürecidir. Carnegie Mellon Üniversitesi’nden Dr. Bror Saxberg bu alanı, "öğrenmenin, mühendislik disiplininde olduğu gibi sistematik olarak inşa edilmesi" şeklinde tanımlar Öğrenme mühendisliği aşağıdaki ilkeler doğrultusunda çalışır:

Öğrencilerin öğrenme süreçlerinden toplanan büyük veriler analiz edilerek hangi yöntemlerin etkili olduğu belirlenir. Bu süreçte "learning analytics" (öğrenme analitiği) büyük önem taşır.

Her öğrencinin öğrenme hızı, stili ve ihtiyaçları farklıdır. Öğrenme mühendisliği, bu farklılıklara göre kişiselleştirilmiş öğrenme yolları tasarlamayı amaçlar.

Yapay zekâ, artırılmış gerçeklik (AR), sanal gerçeklik (VR), mobil uygulamalar ve dijital platformlar, öğrenme mühendisliğinin temel araçlarındandır.

Öğrenme mühendisleri, mühendislik metodolojileri kullanarak öğrenme sistemlerini planlar, test eder ve optimize eder.

Bir öğrenme mühendisi;

Öğrenme hedeflerini belirler,

Öğrenci verilerini analiz eder,

Öğrenme platformlarını test eder,

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Neden Desteğe İhtiyacımız Var?

Aslında maddi destek istememizin nedeni çok basit: Çünkü Evrim Ağacı, bizim tek mesleğimiz, tek gelir kaynağımız. Birçoklarının aksine bizler, sosyal medyada gördüğünüz makale ve videolarımızı hobi olarak, mesleğimizden arta kalan zamanlarda yapmıyoruz. Dolayısıyla bu işi sürdürebilmek için gelir elde etmemiz gerekiyor.

Bunda elbette ki hiçbir sakınca yok; kimin, ne şartlar altında yayın yapmayı seçtiği büyük oranda bir tercih meselesi. Ne var ki biz, eğer ana mesleklerimizi icra edecek olursak (yani kendi mesleğimiz doğrultusunda bir iş sahibi olursak) Evrim Ağacı'na zaman ayıramayacağımızı, ayakta tutamayacağımızı biliyoruz. Çünkü az sonra detaylarını vereceğimiz üzere, Evrim Ağacı sosyal medyada denk geldiğiniz makale ve videolardan çok daha büyük, kapsamlı ve aşırı zaman alan bir bilim platformu projesi. Bu nedenle bizler, meslek olarak Evrim Ağacı'nı seçtik.

Eğer hem Evrim Ağacı'ndan hayatımızı idame ettirecek, mesleklerimizi bırakmayı en azından kısmen meşrulaştıracak ve mantıklı kılacak kadar bir gelir kaynağı elde edemezsek, mecburen Evrim Ağacı'nı bırakıp, kendi mesleklerimize döneceğiz. Ama bunu istemiyoruz ve bu nedenle didiniyoruz.

Destek Ol

Öğrenme deneyimini daha etkili ve verimli hâle getirmek için öneriler geliştirir,

Öğrenme materyallerini teknoloji ile uyumlu biçimde tasarlar.

Aynı zamanda yazılım geliştiriciler, öğretim tasarımcıları, eğitmenler ve veri bilimcilerle iş birliği yapar.

Öğrenme mühendisliği hem formal hem informal öğrenme ortamlarında kullanılabilir:

Çevrim içi ders tasarımlarında öğrenme mühendisliği veri analitiği ile desteklenir.

Özellikle uyarlanabilir öğrenme sistemleriyle ilkokul ve lise öğrencilerine yönelik bireyselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunulur.

Firmalar, çalışanlarının öğrenme sürecini optimize etmek için öğrenme mühendislerinden destek alır.

Yüz binlerce öğrenci verisini analiz ederek derslerin sürekli geliştirilmesini sağlar.

OECD ve UNESCO raporlarına göre, 2030 yılına kadar eğitimde yapay zekâ destekli sistemlerin yaygınlaşması beklenmektedir. Bu gelişmeler, öğrenme mühendisliğinin önemini daha da artıracaktır. Aynı zamanda etik, veri güvenliği ve algoritmik önyargı gibi konuların da bu alanla birlikte tartışılması gerekmektedir.

Öğrenme mühendisliği, eğitimde niceliksel ve niteliksel dönüşümü sağlayabilecek potansiyele sahip, disiplinler arası bir yaklaşımdır. Eğitimcilerin sezgisel deneyimlerinin ötesine geçerek, veriye dayalı ve sistematik öğrenme ortamları sunmayı hedefler. Teknoloji ve insanı bir araya getirerek, öğrenmenin hem birey hem toplum düzeyinde daha verimli hâle gelmesine katkı sağlar.