Veri bilimi, son birkaç yıldır eğitim sektöründe giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. 2020 ve 2027 yılları arasında, sadece eğitime yapılan Yapay Zeka tabanlı yatırımların 1 milyar dolardan 20 milyar dolara çıkması bekleniyor. Bu yatırımların sadece pedagojik yaklaşımı değil, aynı zamanda eğitim kurumlarının öğrencileri ve öğretmenleri çekme, eğitme ve elde tutma biçimlerini de dönüştürmesi muhtemeldir.

Veri bilimi öğrenmeyi nasıl etkiler?

Kaliteli eğitimin önündeki en büyük engellerden biri ölçeklendirme yetersizliğidir. Sınıf temelli eğitim, tüm öğrencileri eşit şekilde eğitmede etkisiz olduğu defalarca kanıtlanmış olan 'herkese uyan tek beden' yaklaşımına dayanır. 

Son zamanlarda, sanal sınıfların ve video tabanlı derslerin büyümesi, alanı belirli bir dereceye kadar düzleştirmeye yardımcı oldu. Ancak makine öğrenimi ve yapay zeka sayesinde eğitimciler öğrencilerine gerçek anlamda kişiselleştirilmiş eğitim verebilirler. 

Makine öğrenimi araçları her öğrencinin yeterliliğini kişisel olarak derecelendirmeye yardımcı olabilirken, yapay zeka ile eğitimciler her bir öğrenciye özel ödevler ve değerlendirmeler oluşturabilir. Bu şekilde, derslerinde daha fazla yardıma ihtiyaç duyan öğrenciler bunu yapabilirken, daha ileri düzey değerlendirmeler ve eğitimlerle harika öğrencilere izin verilebilir. 

Veri bilimi, eğitimcilerin gereksinimlere göre özelleştirilmiş ders planları oluşturmasına da yardımcı olabilir. Örneğin, ortaokuldaki öğrencilerin büyük bir çoğunluğu tatilleri sırasında yaz kayması yaşar ve bu tür yapay zeka araçları, bu genç beyinleri tam olarak geriledikleri konulara göre yeniden eğitmek için özelleştirilmiş dersler oluşturmaya yardımcı olabilir.

Verilerin makroekonomik uygulamaları

Veri biliminin öğrenme üzerindeki etkisi en yüksek görünürlük derecesine sahip olsa da, bir ülkenin ekonomisi ve büyümesi üzerinde çok daha derin bir etkiye sahip olabilecek başka uygulama alanları da vardır.

Veri bilimi, hükümetlerin politikalarının öğrenci katılımı, okulu bırakma oranları, mezuniyet oranları gibi çeşitli parametreler üzerindeki etkisini incelemelerine yardımcı olabilir. Ayrıca, mezun olan öğrencilerin iş yerindeki performansları, istihdam edilebilirliklerini belirlemek için daha fazla ilişkilendirilebilir ve bu, daha iyi müfredat tasarlamak için bir geri bildirim döngüsü olarak kullanılabilir.

Kurumsal hazırlığı iyileştirmek için veri bilimi

Eğitim sektöründe veri biliminin kullanımına yönelik en büyük yatırımlar kurumların kendilerinden gelmiştir. Veri bilimi kullanımının bu kurumların kârlılıkları üzerindeki doğrudan etkisi düşünüldüğünde bu doğaldır. 

Veri bilimi kullanımının kurumların daha fazla öğrenciye hazır olmasına nasıl yardımcı olduğuna dair çeşitli vaka çalışmaları yapılmıştır. 

Örneklerden biri, üniversitelerinde sadece %32 gibi düşük bir mezuniyet oranı gözlemleyen Georgia State Üniversitesi'nden geliyor. Eğitimciler veri bilimini kullanarak risk altındaki öğrencileri test puanları, devamlılıkları ve ekonomik durumlarına göre belirleyebildi. Bu da kurumun mezuniyet oranlarını neredeyse iki katına çıkararak %54'e yükseltmesine yardımcı oldu. 

Carnegie Mellon Üniversitesi, Açık Öğrenme Girişimi için öğrenme kazanımlarında yaklaşık %18'lik bir iyileşme sağlayan kursların tasarlanmasına yardımcı olmak için öğrenci etkileşimlerinden toplanan veri analizini kullandı.

Eğitim sektöründe kullanılan başlıca veri bilimi araçları

Gelişen bir alan olarak, her geçen gün eğitim sektörünün karşılaştığı çeşitli zorlukları çözen yeni veri bilimi araçları ortaya çıkıyor. İşte bu araçların kısa bir listesi ve eğitim sektörünü nasıl etkiledikleri. 

Carnegie Learning: 1998 yılında Carnegie Mellon Üniversitesi'nden bilim insanları tarafından kurulan bu kuruluş, bugün öğrencilere kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri konusunda yardımcı olan yapay zeka destekli matematik eğitimi araçları sunuyor. Makine öğrenimi algoritması, etkileşimli öğrenme dersleri oluşturmaya yardımcı oluyor ve öğrencilere gerçek zamanlı geri bildirim sunuyor.

Smart Sparrow: Carnegie Learning'e benzer şekilde Smart Sparrow, her öğrencinin kavramları kendi hızında öğrenmesini sağlayan kişiselleştirilmiş interaktif dersler oluşturmak için makine öğrenimi ve yapay zeka kullanıyor. Gerçek zamanlı geri bildirim sistemi, öğrencilerin kişisel bir öğretmene ihtiyaç duymadan gelişim alanlarını belirlemelerini sağlar.

Eklavvya: Eklavvya, öğrencilerin sınavlara ve değerlendirmelere hazırlanmalarına yardımcı olmak için bir dizi farklı uygulamaya sahip yapay zeka tabanlı bir araçtır. Araçları, öğrencilerin sesli ve görüntülü mülakatlara hazırlanmalarına, psikometrik değerlendirmelere katılmalarına, sınav performans verilerini analiz etmelerine, ekranda değerlendirilmelerine ve daha birçok şeyi gerçekleştirmelerine yardımcı olur. 

Turnitin: Bu, akademik bütünlüğü sağlamalarına yardımcı olmak için eğitimcileri hedefleyen yapay zeka tabanlı bir araçtır. Araç, akademik gönderileri analiz etmek ve intihali belirlemek için bunları önceden var olan akademik içerik veritabanıyla karşılaştırmak için makine öğrenimini kullanır.

Descript: Kurslar ve veri bilimi dereceleri çevrimiçi hale geldikçe ve öğrenciler küreselleştikçe, videoların transkripsiyonunu ve altyazısını sunma ihtiyacı artıyor. Descript, eğitimcilerin ses ve video derslerini otomatik olarak yazıya dökmek için kullandıkları yapay zeka tabanlı bir araçtır. Ayrıca, eğitimcilere çok az veya hiç düzenleme becerisi olmadan profesyonel video dersleri oluşturmada yardımcı olabilecek bir dizi video düzenleme aracına sahiptir. 

Veri bilimini eğitime entegre etmenin zorlukları

Veri biliminin kullanımı eğitim sisteminin işleyişinde gözle görülür bir fark yaratmış olsa da, benimsenmesi konusunda hala bazı zorluklar bulunmaktadır.

En büyük sorun düzenleme eksikliğidir. Çoğu ülkede yapay zeka ve makine öğrenimi ile ilgili düzenlemeler henüz emekleme aşamasındadır. Bu nedenle, mevcut yasalar bu teknolojilerin kullanımını çevreleyen etik ve ahlaki konuları gerçekten ele almamaktadır. 

Yapay Zeka ve Makine öğrenimi sistemlerinin başarısı büyük ölçüde bu sistemleri eğitmek için kullanılan veri örneklerine bağlıdır. Bu nedenle, bu tür veri tabanlarının çoğu telifli ya da kişisel olabilir. Bu durum, bu sektörde faydalı araçların kullanılmaya başlanmasının telif hakkı yasalarını potansiyel olarak ihlal etmeden gerçekleşemeyeceği anlamına gelmektedir. 

Akademik çalışmalarda intihalin tespit edilmesini içeren kullanım durumu örneğini ele alalım. Böyle bir aracın çalışabilmesi için, telif hakkıyla korunan veya ticari olabilecek önceki ders ödevlerinin milyonlarca kopyasını indekslemesi gerekir. Bu nedenle, telif haklarını potansiyel olarak ihlal etmeyen ticari olarak uygulanabilir bir araç oluşturmak neredeyse imkansız olabilir.

Gelecek ne getirecek

Bugünkü haliyle veri bilimi, eğitim sektöründe büyük umut vaat ediyor. Ancak, mevcut sistemlerin çalışma biçiminde bir paradigma değişikliğine neden olabilecek araçlar, hükümetler bu tür sistemlerin büyümesi ve yaygınlaşması için özel bütçeler ayırmadığı sürece mümkün olmayacaktır. Bu, veri bilimi araçlarının büyümesini mümkün kılacak dostane düzenlemelerle birlikte, eğitimin veri bilimi tarafından dönüştürülebileceği bir gelecek inşa etmenin tek yoludur.