Ege Üniversitesi’nde geliştirilen yapay zekâ destekli Akıllı Ölçme ve Değerlendirme Sistemi, öğrencilerin hatalarını yalnızca tespit etmekle kalmıyor, eksik öğrenme alanlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş bir öğrenme süreci sunuyor.
Yapay zekâ destekli ölçme sistemi geliştirildi
Ege Üniversitesi (EÜ), eğitim teknolojileri ve yapay zekâ alanında öğrencilerin öğrenme süreçlerini kişiselleştirmeye yönelik yeni bir sistem geliştirdi. Fen Fakültesi Matematik Bölümü ile Eğitim Fakültesi iş birliğinde yürütülen çalışmada, “Ontoloji Tabanlı Uyarlanabilir Ölçme ve Değerlendirme Sistemi” ile geleneksel sınav anlayışının ötesine geçilmesi hedeflendi. Sistem, öğrencinin sadece doğru ya da yanlış cevaplarına değil, öğrenme sürecindeki eksiklerine de odaklanıyor.
Eksik öğrenme alanlarını tespit ediyor
Geliştirilen yapay zekâ destekli yapı, öğrencinin bir soruyu çözememesi durumunda onu dışlamak yerine, hatanın kaynağına inerek eksik olduğu öncül öğrenme çıktılarını belirliyor. Bu sayede sistem, öğrenciyi ilgili konu ve kazanımlara yönlendirerek öğrenme sürecini yeniden yapılandırıyor. Böylece her öğrenci için bireysel hız ve ihtiyaca göre uyarlanabilir bir öğrenme yolculuğu oluşturuluyor.
Müfredat dijital bilgi ağına dönüştürüldü
Çalışma kapsamında matematik müfredatı, bilişsel süreçler ve disiplinlerarası bağlantıları içeren bir “bilgi çizgesi” olarak modellendi. Geliştirilen matematik eğitimi ontolojisi, ortaokul müfredatının sadece konu sıralamasından ibaret olmadığını, aynı zamanda beceri temelli bir ağ yapısı içerdiğini ortaya koydu. Bu yapı, öğrencinin eksik olduğu noktaların daha sistematik biçimde analiz edilmesine imkân sağlıyor.
Akıllı asistan ile etkileşimli öğrenme
Sistemin önemli bileşenlerinden biri olan yapay zekâ destekli “Akıllı Asistan” modülü, öğrencilerin karşılaştığı karmaşık ve görsel matematik problemlerine anında geri bildirim sunuyor. Aynı zamanda öğrenci performansını analiz ederek bireysel eğitim danışmanlığı yapıyor ve ölçme sürecini daha verimli hale getiriyor.
Uzmanlardan sistemin kapsamına ilişkin açıklama
Sistem hakkında bilgi veren Prof. Dr. Aysun Aytaç, geleneksel dijital sınavların öğrencinin pedagojik ihtiyaçlarını yeterince karşılamadığını belirtti. Aytaç, geliştirilen modelin öğrenciyi yalnızca değerlendiren değil, aynı zamanda öğrenme sürecini yönlendiren bir yapıya dönüştüğünü ifade etti.
Müfredatın bütüncül yapısı vurgulandı
Dr. Kemal Şimşek ise geliştirilen matematik eğitimi ontolojisinin, müfredatı disiplinlerarası bir ağ olarak ele aldığını belirtti. Şimşek, sistemin öğrenciyi öncelikle eksik olduğu ön koşul öğrenme alanlarına yönlendirdiğini, ardından kişiselleştirilmiş bir öğrenme deneyimi sunduğunu aktardı.
Ege Üniversitesi’nde geliştirilen bu çalışma, yazılım mühendisliği, psikometri ve yapay zekâ alanlarını bir araya getirerek eğitim teknolojilerinde disiplinlerarası bir yaklaşım sunuyor. Sistem, ölçme-değerlendirme süreçlerini yalnızca sonuç odaklı değil, öğrenme sürecinin tamamını kapsayan bir yapıya dönüştürmeyi amaçlıyor.
Geliştirilen yapay zekâ destekli Akıllı Ölçme ve Değerlendirme Sistemi, eğitimde kişiselleştirilmiş öğrenme yaklaşımını güçlendiren yenilikçi bir model olarak öne çıkıyor. Sistem, öğrencilerin eksiklerini tespit etmenin ötesine geçerek öğrenme sürecini yeniden yapılandıran bütüncül bir çözüm sunuyor.
