Yapay Zeka – Etkili geri bildirim, öğrenme döngüsünün kalbidir. İyi tasarlanmış bir ölçme ve değerlendirme sistemi öğretmenin işini çok kolaylaştıracaaktır. Ancak büyük sınıflarda her öğrenciye zamanında ve kişiselleştirilmiş geri bildirim sunmak öğretmen için güçtür. Yapay zeka, bu sorunu çözmek için geliştirilen en yenilikçi araçlardan biridir.
Bu makalede, YZ’nin öğrenci geri bildirim süreçlerinde nasıl bir öğretim yardımcısı hâline geldiği tartışılacaktır.
Öğretmenler Geri Bildirim Almak İster.
YZ tabanlı geri bildirim sistemleri, öğrenci davranışlarını izleyerek gerçek zamanlı öneriler sunar. (Woolf et al. (2013). Akıllı öğretim sistemlerinin öğrencinin duygusal durumuna göre geri bildirim biçimini değiştirebildiğini göstermiştir. Örneğin sistem, hatalı cevabı sadece düzeltmek yerine motive edici cümlelerle destekleyebilir.
Bir başka örnek, Carnegie Learning’in MATHia sistemidir. Bu platform, öğrencinin problem çözme adımlarını analiz ederek hatanın kaynağını anında raporlar ve “nasıl düşünmesi gerektiği” yönünde ipuçları verir.
YZ’nin öğretmene sunduğu en büyük avantaj, geri bildirim süreçlerinin otomasyonudur. Bu sayede öğretmen, bireysel öğrenciye harcadığı zamanı azaltırken, pedagojik kaliteyi koruyabilir. Dahası, geri bildirimlerin zamanlaması (örneğin hemen mi yoksa ertesi gün mü verilmeli) üzerine yapılan araştırmalar (Shute, 2008) yapay zekâ sistemlerinin “anında geri bildirim” sağlama gücünün öğrenme kalıcılığını artırdığını göstermiştir.
Sonuç: Önerilen YZ Uygulaması Hangisi?
Yapay zeka, geri bildirimi hızlandırmakla kalmaz; onu kişiselleştirir, duygusal açıdan destekler ve öğretmene zamansal özgürlük sağlar. Bu nedenle YZ destekli geri bildirim sistemleri, çağdaş sınıfların en sessiz ama en güçlü öğretim asistanlarıdır.
Aşağıdaki tabloda, altta linkini verdiğimiz yazıdan ölçme ve değerlendirmeye ilişkin YZ uygulama programlarını göreceksiniz. İlginiz daha fazlasına ise yazılımların sayfasına erişerek detaylı inceleyebilirsiniz.
Önerilen Değerlendirme, Geri Bildirim ve Otomasyon Araçları
| Araç / Uygulama | Amaç / Kullanım | Temel Özellikler |
|---|---|---|
| AutoGrading sistemleri | Öğrenci yanıtlarını otomatik puanlama | Kod, test, kısa yanıt türlerinde otomasyon |
| Öğrenme Analitiği Sistemleri | Öğrenci performansını izleme, güçlü/zayıf alanları belirleme | Veri analizi, ilerleme raporları |
| Adaptif değerlendirme sistemleri | Kişiye özel test sunumu ve geri bildirim | Dinamik soru seçimi, anlık yönlendirme |
Aklınızda kalsın diye en sona bıraktığım Değerlendiirmeye ilişkin YZ uygulaması için tıklayınız:
Kaynakça
Shute, V. J. (2008). Focus on Formative Feedback. Review of Educational Research, 78(1), 153–189.
Woolf, B. P., Burleson, W., Arroyo, I., Dragon, T., Cooper, D. G., & Picard, R. W. (2013). Affect-aware tutors: recognising and responding to student affect. International Journal of Learning Technology, 4(3), 129–164.
