Adımız okunduğunda “burda” diye cevap verdiğimiz, öğretmenin de bunu yoklama defterine yazdığı dönemlerden geliyoruz. Sınıfın ne derece kalabalık olduğuna bağlı olarak ders saatinden çalan ve manuel olarak takip edilen bu sistemin bugün için çağdışı olduğunu söylememize gerek yok sanırım. Öğrencinin derste başarısı için kriter olarak sayılan bu takibin bugün ne derece gerekli olduğu ayrı bir tartışma konusu olmakla birlikte teknolojideki gelişmelerle bu süreç nasıl iyileştirilebilir ve derslerde daha verimli zaman kullanımını nasıl destekler bunu tartışacağız. Derse devam takibini, başarı ölçüm kriteri olarak almak yerine eğitimin kalitesini ölçmek, öğrencinin derse olan ilgisini yönetmek, yeni eğitim metotları araştırırken bir girdi olarak kullanmak gibi daha çağdaş amaçlarla da kullanılabilir.
Kronolojik olarak devam takip sistemlerini incelediğimizde ilk olarak “bilgisayar kullanımı” ile başlayabiliriz. Kâğıtta-defterde takip edilen “derse devam”, ilk etapta bilgisayara kaydedilmesiyle dijital takip başlamış oldu. Bu yöntemde öğretmen manuel olarak tek tek öğrencilerin derse devamını bilgisayar üzerindeki listelere işliyordu. Bu yöntemin de dersin zamanının boşa harcanmasına çok bir katkısı olduğu söylenemez. Ayrıca insan hatasına da açık bir uygulama olduğunu da görebiliriz. En önemli faydalarından biri ise toplanan verilerin daha sonra analiz edilebilir ve farklı açılardan öğrenim yönteminin verimliliğinin incelenebilmesine ve iyileştirilmesine katkı sağlayabilecek bir girdi oluşturması. Ancak bu amaçla da ne derece kullanıldığı soru işareti. Neden derseniz dünyada toplanan verilerin sadece %12’si işlenip kalanı çöpe atılıyordu. Esasen bu yapı 3. Endüstri devrimin bir uygulaması, yani bilgisayar ve bilişim sistemlerinin eğitime olan yansıması olarak görülebilir.
Oysa 4. Endüstri devrimiyle birlikte yapay zekâ, nesnelerin interneti, blockchain ve benzeri yeni teknolojilerin eğitime getireceği büyük kolaylıkları da görmek ve uygulamak gerekiyor.
RFID ile devam takibi
Öğrencilere verilen akıllı kimlik kartlarının sınıf içine yerleştirilen RFID okuyuculara okutulması prensibine dayanan bir yöntemdir. Sınıfa giren öğrenci kartını okuyucuya yaklaştırır ve kartı okutur. Daha sonra bu bilgi derslerin ve öğrencilerin kayıtlı olduğu sunucularda işlenerek devam takibi yapılır. Ayrıca bu veri üzerinde çeşitli analizler ve raporlamalar da yapmak mümkündür. Bu yapı Dokuz Eylül Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesinde uygulanmış.
Sistemin kötüye kullanılması, kartların öğrenciler arasında değiş tokuş edilebilmesi gibi bir konuya açık ama bunun da kopya çekmekten çok farklı olmadığını söyleyebiliriz.
Biyometrik tanıma ile devam takibi
Biyometri teknolojileri, parmak izi, yüz, iris, retina, avuç içi izi, ses, elle atılmış imzalar vb. gibi özelliklerle kimliği doğrulayabiliyorlar. Kişiye özel olan bu bilgiler daha önceden kaydedilmiş olan orijinal verilerle eşleştirilerek doğrulama yapıyorlar. Yine her sınıfa okuyucular yerleştirilmesi gerektiren bu yöntemde okunan verilerin merkezi bir bilgisayar sisteminde tutulması, raporlanması ve üzerinde analizler yapılarak geleceğe yönelik projeksiyonlar da yapılması mümkün oluyor. İşte tam da bu noktada yapay zekâ teknolojilerinden yararlanılıyor. Görsel tanıma konusunda her geçen gün daha da başarılı olan bu yapılar yeni verilerle sürekli gelişiyorlar.
Tüm bu metotlara baktığımızda kullanım açısından öğrencinin konforunu en az etkileyecek ve en az zaman kaybettirecek yöntemin yüz tanıma yöntemi olduğunu söyleyebiliriz. Daha kapıdan girerken kamera öğrencinin yüzünü tanıyacak ve veriyi işleyebilecektir. Diğer tüm yöntemlerde öğrenci parmak izini vermek, avuç içini okutmak, retina ya da iris taraması için okuyucu önünde sıraya girmek ve taramanın onaylanmasını beklemek zorunda kalacaktır.
Yüz tanımayı esasen güvenlik amaçlı olarak dünyanın birçok yerinde özellikle de kalabalık kamusal alanlarda güvenlik amacıyla kullanılıyorlar. Çin’de sosyal kredi sistemi vatandaşlarının tüm sosyal davranışlarını takip ederken yüz tanıma (yapay zekâ) sistemini kullanıyor.
Dakika’da 60 kişiyi tanıyabilen yüz tanıma sistemlerine bir örnek:
Yüz tanıma (Yapay zeka) sistemlerinin devam takibinde kullanılmasının avantajları
- Hata payı azalır: İnsanın karışmadığı bir süreç olduğundan bilgisayar tarafından gerçekleştirilen süreç kararlı ve dış etkenlerden bağımsızdır.
- Zaman kazandırır: Manuel olarak alınan yoklama ve daha sonrasındaki kayıt ve onay mekanizmaları olmadığından bu zaman ders için kullanılır ve eğitime daha fazla vakit kalır.
- Otomatik raporlanabilir: Bilgisayarlar tarafından alınan kayıtlar hem anında hem de sonrasında çeşitli amaçlarla raporlanabilir. Öğrenciye, öğretmene ve yönetime farklı raporlar hazırlanabilir.
- Şeffaf bir yöntemdir: Anında hem öğrencinin hem de yetkililere şeffaf olarak gösterilebilen veriler, itiraza mahal bırakmaz.
- Gelecek için planlama yapılabilir: mevcut veriler incelenerek, devam konusunda geleceğe yönelik projeksiyonlar yapılabilir, derse ilgiyi artıracak önlemler alınabilir.
- Mobil izleme mümkündür: Veriler anında mobil uygulamalar üzerinden öğrencilere veya yetkililere gösterilebilir.
Eğitimde yapay zeka gibi yeni teknolojilerin kullanılması hem öğrencilerin hem de eğitmen ve yöneticilerin hayatını kolaylaştırıp zaman kazandırabilir. Eğitimi iyileştirmek adına gerçekçi önlemler almak ve sorunlara erken müdahale edebilmek için yeni bir kapı açabilir.
Kaynak : 