Öğrenmenin geleceği kişiye özel

Klasik kurs, bilgiye ulaşmanın zor olduğu bir dünya için tasarlandı

Büyürken gördüğümüz eğitimin çoğu tek bir fikre dayanıyordu: bilgiye ulaşmak zordur, o yüzden olabildiğince fazlasını insanların kafasına koyalım. Bilgileri ezberle, sınavı geç, kısa süre sonra çoğunun silinip gitmesine izin ver.

O dünya geride kaldı. OpenAI’a göre her hafta 1,2 milyardan fazla kişi ChatGPT kullanıyor; telefonu olan herkes bir yapay zekâ asistanından neredeyse her şeyi, sade bir dille ve günün her saatinde açıklamasını isteyebiliyor. Bir bilgiyi bulmak artık zor olan kısım değil.

Bu, bilginin önemini yitirdiği anlamına gelmiyor. Bilişsel bilimci Daniel Willingham, düşünmenin “düşünülen içerikle iç içe” olduğunu gösterdi: hakkında hiçbir şey bilmediğiniz bir konuda iyi akıl yürütemezsiniz. Değişen şey, akılda tutmaya değer olanlar: temel fikirler, şeylerin birbirine nasıl bağlandığı ve bir cevabın yanlış olduğunu fark edecek muhakeme. Saniyeler içinde bulabileceğiniz ayrıntıları araca bırakabilirsiniz.

İnsanlar artık sorarak öğreniyor

İnsanların yazılımı kullanma biçimi değişiyor. Menüler arasında tıklamak yerine giderek daha fazla kişi ne istediğini yazıyor ya da söylüyor ve cevabı alıyor. Aynı alışkanlığı öğrenmeye de taşıyorlar: kendi durumlarına dair soru sorup yanıt almayı bekliyorlar; hiç sormadıkları sorulara cevap veren bir modülü baştan sona izlemeyi değil.

Uzun ve tek yönlü içerik yıllardır zorlanıyor. edX’teki 6,9 milyon video oturumunu inceleyen bir çalışmada medyan izleme süresi, video ne kadar uzun olursa olsun en fazla altı dakikaydı. MIT ve Harvard’ın çevrim içi kurslarında 2017–18’de kursa kaydolanların yalnızca %3,13’ü kursu bitirdi.

Sorun hiçbir zaman insanların öğrenmek istememesi olmadı. Sorun, sabit bir kursun herkesten aynı şeyi, aynı yolla ve aynı hızda öğrenmesini istemesi.

Her öğrenene özel bir öğretmen artık mümkün

1984’te eğitim psikoloğu Benjamin Bloom, birebir özel ders alan öğrencilerin normal bir sınıftaki öğrencilerden yaklaşık iki standart sapma daha yüksek puan aldığını bildirdi: özel ders alan ortalama öğrenci, sınıfın %98’inden daha başarılıydı. Buna “2 sigma problemi” dedi, çünkü kimse her öğrenene özel öğretmen tutmanın maliyetini karşılayamazdı. Sonraki derlemeler birebir özel dersin etkisini daha küçük, yaklaşık 0,8 standart sapma buldu; yine de bu büyük bir etki.

İlk kanıtlar, yapay zekânın bu farkın bir kısmını kapatabileceğini gösteriyor. Harvard’daki bir fizik dersinde yapılan randomize bir denemede, öğretim araştırmalarına dayanan bir yapay zekâ eğitmeni kullanan öğrenciler, aktif öğrenme sınıfındaki öğrencilerin iki katından fazla medyan öğrenme kazanımı elde etti; üstelik daha kısa sürede. Dünya Bankası’nın Nijerya’daki denemesinde, okul sonrası altı haftalık yapay zekâ destekli İngilizce çalışması İngilizce, yapay zekâ bilgisi ve dijital becerileri ölçen bir testte öğrencilerin puanını 0,31 standart sapma artırdı (yalnızca İngilizcede 0,23).

Tasarım önemli. Türkiye’de bir lisede yaklaşık 1.000 matematik öğrencisiyle yapılan bir çalışmada, sıradan bir sohbet botuyla çalışanlar bot ellerindeyken daha başarılı oldu; bot geri alındığında ise sınavlarda hiç kullanmamış öğrencilerden %17 daha düşük puan aldı. Cevap yerine ipucu vermek üzere tasarlanan sürüm bu zararı büyük ölçüde ortadan kaldırdı. İşi sizin yerinize yapan bir yapay zekâ öğretmen değildir. Sizi düşündürmesi gerekir.

“Öğrenme stilleri” değil, biçim seçme özgürlüğü

İnsanların görsel, işitsel ya da yaparak öğrenen tipler olduğunu ve kendi stillerine göre öğretildiklerinde en iyi öğrendiklerini duymuş olabilirsiniz. Bu, eğitimdeki en yaygın fikirlerden biri ve kanıtlar bunu desteklemiyor. Araştırmaları inceleyen kapsamlı bir derleme, öğretimi kişinin öğrenme stiline göre eşleştirmeyi haklı çıkaracak “yeterli bir kanıt temeli” bulamadı.

Gerçekten işe yarayan şey farklı ve herkes için daha iyi. Richard Mayer’in çoklu ortam öğrenmesi üzerine araştırmalarının gösterdiği gibi, insanlar kelime ve görselden birlikte, yalnızca kelimeden öğrendiklerinden daha iyi öğrenir. Ayrıca içeriği almanın, katılmanın ve öğrendiğini göstermenin birden çok yolunu sunmak, öğrenmeyi daha çok insana açar. Kâr amacı gütmeyen CAST kuruluşunun araştırmaya dayalı çerçevesi Öğrenme için Evrensel Tasarım’ın özü de budur.

Yani amaç insanlara bir etiket yapıştırıp onları tek bir biçime kapatmak değil. Amaç her öğrenenin seçebilmesi ve değiştirebilmesi: ayrıntı istediğinde okuması, nasıl yapıldığını görmek istediğinde izlemesi, işe giderken dinlemesi, bir öğretmenle konuşarak anlaması ya da elleriyle denemesi. Uzun bir videoda odağını kaybeden DEHB’li biri ya da uzun metinlerde zorlanan disleksili biri için bu seçim, devam edip etmeyeceğini belirleyebilir. 19 randomize denemeyi inceleyen bir derleme, teknoloji tabanlı programların okul çağındaki DEHB’li çocukların dikkatinde küçük ama gerçek iyileşmeler sağladığını buldu.

Beceriler, küçük adımlarla

Dünya Ekonomik Forumu’nun anket yaptığı işverenler, çalışanların temel becerilerinin %39’unun 2030’a kadar değişmesini bekliyor. Hazırlanması bir yıl süren ve her şeyi kapsamaya çalışan bir kurs buna yetişemez. İnsanların eksik oldukları beceriye, ihtiyaç duydukları anda ulaşmaları gerekiyor.

Bu da her biri tek bir beceri etrafında kurulan kısa parçalara ve bir şeyi okumak yerine yapmaya işaret ediyor. 225 çalışmayı bir araya getiren bir meta-analiz, geleneksel derslerdeki öğrencilerin başarısız olma olasılığının aktif öğrenmeye dayalı sınıflardaki öğrencilere göre 1,5 kat daha yüksek olduğunu buldu.

Küçük parçaları kalıcı kılan, iyi test edilmiş iki alışkanlık var. Birincisi yeniden okumak yerine hatırlamaya çalışmak: bir çalışmada kendini test eden öğrenciler bir hafta sonra metnin %56’sını hatırlarken metni yeniden okuyanlar %42’sini hatırladı. İkincisi aralıklı tekrar: birkaç güne yayılan tekrar, tek oturumda yığılarak çalışmaktan daha iyi sonuç verir.

Kişiselleştirilmiş öğrenme nasıl görünür?

Hepsini bir araya getirince, kişisel bir öğrenme deneyimi bir kurstan çok iyi bir koça benzer:

Eğitimi yönetenler için bu neden önemli?

Öğrenme kişiye uyduğunda, bitirilmesi gereken bir görev gibi hissettirmeyi bırakır ve ilerleme gibi hissettirmeye başlar. Tamamlama oranlarının böyle yükseldiğine inanıyoruz: insanları hatırlatmalarla kovalayarak değil, her birine bitirmek isteyeceği bir yol vererek. Öğrenme bir angarya gibi değil, bir keşif gibi hissettirmeli.

Classbase’i tam da bunun için geliştiriyoruz. Kurs oluşturucu, belgelerinizi etkileşimli kartlardan oluşan kısa derslere dönüştürür. Yapay zekâ eğitmeni sizin kurs içeriğinizden yanıt verir, cevaptan önce ipucu verir ve zor soruları bir eğitmene iletir. Yapay zekânın neler yapabileceğine ekibiniz karar verir. Bu resmin geri kalanını da adım adım hayata geçiriyoruz.

Kişisel öğrenmenin ekibiniz için nasıl görünebileceğini görmek isterseniz bir demo planlayın, size gösterelim.