Öğretim Tasarımı İçin En Popüler Yapay Zeka Araçları (Eylül 2024)

Başlıktaki yazıyı Dr Phil’s Newsletter, Powered by DOMS™️ AI sitesinde okuyunca bunu paylaşmanın iyi olacağını düşündüm ve kambersiz düğün olmaz deyip birazda Yapay Zeka kullanarak neler yapabileceğimi denemeye karar verdim. İlk olarak ilgi kaynaktaki yazıyı “NotebookLM artık kaynaklarınızla ilgili bir konuşmayı dinlemenize olanak sağlıyor” duyurusu ne kadar iş yapıyor diye bir denemek istedim sonuç aşağıda siz karar verin;

Hazır başlamışken ağanın eli tutulmaz deyişinden yola çıkıp Yapay Zeka kullanrak kaynaktaki yazı üzerinde çalışmaya devam ettim. Önce yazının bir özetini kendisi hazırlamıştı;

“Özet
Bu makale, eğitsel tasarım sürecinde kullanılan en popüler yapay zeka araçlarını ele alıyor. Yazara göre, 2024 Eylül ayında, eğitsel tasarımcılar bu araçları ADDIE modelinin tüm aşamalarında kullanıyorlar: analiz, tasarım, geliştirme, uygulama ve değerlendirme. Yazara göre, en önemli trendler ADDIE modelinin tüm aşamalarında AI entegrasyonunun artması, belirli görevlere odaklanan özel AI araçlarının kullanımı ve veriye dayalı karar vermenin artmasıdır.”

Sonra baktım ki YZ iyi sorular önermiş hatırı kalmasın diye sorup sonuçlarını aşağıda paylaştım;

Eğitim tasarımı süreçlerinde kullanılan yapay zekâ araçlarının yaygınlaşma trendleri nelerdir?
Öğretim Tasarımı Süreçlerinde Yapay Zeka Araçlarının Yaygınlaşma Trendleri

Kaynaklara göre, öğretim tasarımı süreçlerinde kullanılan yapay zeka (YZ) araçlarının yaygınlaşma trendleri şunlardır:

ADDIE Modeli Genelinde Daha Kapsamlı YZ Entegrasyonu: Geçmişte YZ çoğunlukla içerik oluşturmak için kullanılırken, artık analiz, tasarım, geliştirme, uygulama ve değerlendirme gibi öğretim tasarımı sürecinin tüm aşamalarında daha fazla YZ aracı kullanılmaktadır. Bu durum, YZ teknolojilerinin daha bütüncül bir şekilde benimsendiğini ve tüm iş akışında daha büyük bir dönüşüm yaşandığını göstermektedir.
Uzmanlaşma ve Göreve Özgü YZ Araçları: ChatGPT, Claude gibi genel amaçlı YZ modellerine güvenmek yerine, belirli öğretim tasarımı görevleri için özelleşmiş YZ araçları kullanma yönünde açık bir eğilim vardır. Örneğin, Descript paydaş görüşmelerini yazıya dökmek ve analiz etmek için kullanılırken, Fathom paydaş tartışmalarından ve öğrenci geri bildirimlerinden detaylı özetler ve eylem öğeleri oluşturmak için kullanılmaktadır.
Veriye Dayalı Karar Verme ve Öngörüler: Öğretim tasarımcıları tarafından kullanılan birçok YZ aracı, verileri analiz etmeye ve eyleme geçirilebilir öngörüler sağlamaya odaklanmaktadır. MS Analyse Data, SurveyMonkey Genius ve Julius AI gibi araçlar, öğrenci verilerini, performans ölçütlerini ve geri bildirimleri işlemek için giderek daha fazla kullanılmakta ve daha bilinçli ve veriye dayalı öğretim tasarımı kararları alınmasını sağlamaktadır.

Bu temel eğilimler, YZ’nin artık yalnızca sürecin bazı bölümlerini hızlandırmak için kullanılmadığını, aynı zamanda öğretim tasarımı uygulamalarını geliştirmek ve yeniden şekillendirmek için giderek daha fazla kullanıldığını göstermektedir. Burada öne çıkan nokta, daha önce hiç olmadığı kadar sağlam, veriye dayalı ve stratejik öğretim tasarımı kararları almak için YZ kullanmaya yeni bir vurgu yapılmasıdır ve bu durum, ne tür deneyimler tasarlamaya karar verdiğimiz ve bunları nasıl tasarladığımız konusunda dönüştürücü etkilere sahip olabilir.

Eğitim tasarımcıları yapay zekâ araçlarını hangi özel görevler için kullanıyor?

Eğitim tasarımcıları, öğretim tasarımı sürecinin her aşamasında çeşitli özel görevleri yerine getirmek için yapay zeka (YZ) araçlarını kullanmaktadır. Kaynaklarda belirtildiği gibi, bu görevler şunlardır:

Analiz

Paydaş görüşmelerini ve odak gruplarını yazıya dökme ve analiz etme: Descript ve Fathom gibi YZ araçları, eğitim tasarımcılarının ihtiyaç analizi için paydaş görüşmelerini ve odak gruplarını yazıya dökmelerine ve analiz etmelerine olanak tanır. Bu, eğitim ihtiyaçlarının değerlendirilmesi ve içerik planlaması için önemli içgörülerin çıkarılmasına yardımcı olur.
Öğrenci verilerinin ve performans ölçütlerinin analizini otomatikleştirme: MS Analyse Data, eğitim tasarımcılarının anket sonuçlarını ve değerlendirme puanlarını işlemek için kullandıkları bir YZ aracıdır. Bu, performans boşluklarını belirlemelerine ve öğrenme hedeflerini bilgilendirmelerine yardımcı olur.
Yapılandırılmamış öğrenci ve paydaş geri bildirimlerini yapılandırılmış, eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürme: Speak, eğitim tasarımcılarının sesli ve görüntülü geri bildirimleri işlemek için kullandıkları bir YZ aracıdır. Bu, öğrenme ihtiyaçlarını ve ders hedeflerini bilgilendirmek için yapılandırılmış veriler oluşturmalarına yardımcı olur.
İhtiyaç değerlendirme anketlerinin oluşturulmasını ve analiz edilmesini kolaylaştırma: SurveyMonkey Genius, eğitim tasarımcılarının anketler oluşturmak, dağıtmak ve analiz etmek için kullandıkları bir YZ aracıdır. Bu, öğrenci ihtiyaçları ve organizasyon hedefleri hakkında kritik veriler toplamalarına yardımcı olur.
Öğrencilerin konu alanındaki mevcut bilgilerini değerlendirmek için teşhis değerlendirmeleri oluşturma: Quizgecko, eğitim tasarımcılarının ön değerlendirmeler oluşturmak için kullandıkları bir YZ aracıdır. Bu, bilgi boşluklarının belirlenmesine ve öğretim içeriğinin kapsamının bilgilendirilmesine yardımcı olur.
Kapsamlı ihtiyaç analizi için çeşitli öğrenci ve paydaş bakış açılarını simüle etme: ChatGPT-4, eğitim tasarımcılarının potansiyel öğrenci profilleri, paydaş endişeleri ve öğrenme senaryoları oluşturmak için kullandıkları bir YZ aracıdır. Bu, ihtiyaç değerlendirmelerinin kapsamını genişletmelerine yardımcı olur.
Büyük miktarda arka plan bilgisinin yanı sıra öğrenci ve paydaş girdisinin analiz edilmesine ve özetlenmesine yardımcı olma: Claude, eğitim tasarımcılarının kapsamlı belgeleri işlemek ve sentezlemek için kullandıkları bir YZ aracıdır. Bu, öğrenme hedeflerini ve içerik stratejisini bilgilendirmek için önemli noktaları çıkarmalarına yardımcı olur.

Tasarım

Öğrenme etkinlikleri ve içerik sunum stratejileri için yaratıcı fikirler üretme: ChatGPT ve Claude, eğitim tasarımcılarının yenilikçi tasarım fikirleri geliştirmek, hedefler yazmak ve ders taslakları oluşturmak için kullandıkları YZ araçlarıdır.
Ders açıklamalarını öğretim taslaklarından net ve öz bir şekilde hazırlama: Jasper, eğitim tasarımcılarının ham fikirlerini daha cilalı ders genel görünümlerine dönüştürmek için kullandıkları bir YZ aracıdır. Bu, netliği ve organizasyon hedefleriyle uyumu sağlamalarına yardımcı olur.
İlgili araştırmaları çeşitli kaynaklardan küratörlüğünü yapma ve özetleme: Liner AI, eğitim tasarımcılarının konu ve en uygun öğretim stratejileri hakkında bilgileri birden fazla kaynaktan hızla toplamak ve sentezlemek için kullandıkları bir YZ aracıdır. Bu, içerik seçimi ve sıralama kararlarını bilgilendirmelerine yardımcı olur.
Alıntı yapılan öğretim tasarımı teorilerine ve en iyi uygulamalara hızlı erişim sağlama: Perplexity, eğitim tasarımcılarının araştırmalara, sektör raporlarına ve diğer verilere hızlı bir şekilde başvurmak ve bunları ders tasarımlarına dahil etmek için kullandıkları bir YZ aracıdır.
Öğrenme teorileri, öğretim stratejileri ve ders alanı bilgileri üzerine akademik araştırmaları özetleme: Consensus, eğitim tasarımcılarının akran değerlendirmesinden geçmiş araştırmalara hızlı bir şekilde başvurmak ve bunları ders tasarımlarına dahil etmek için kullandıkları bir YZ aracıdır.
Öğretim taslaklarını görsel olarak çekici sunum destelerine dönüştürme: Gamma, eğitim tasarımcılarının ders yapısını, hedeflerini, stratejilerini vb. paydaşlara ileten profesyonel slayt destelerini hızla oluşturmak için kullandıkları bir YZ aracıdır.
Öğretim materyallerinin ve iletişimlerinin netliğini ve profesyonelliğini artırma: Grammarly, eğitim tasarımcılarının yazılı içeriklerini iyileştirmek için kullandıkları bir YZ aracıdır. Bu, tüm materyallerin net, öz ve hatasız olmasını sağlamalarına yardımcı olur.

Geliştirme ve Uygulama

Belirli öğrenme hedeflerine göre uyarlanmış, metinden özel görseller ve infografikler oluşturma: Ideogram ve Flux, eğitim tasarımcılarının karmaşık kavramların anlaşılmasını artıran ve öğrenci katılımını iyileştiren benzersiz, alakalı görseller oluşturmak için kullandıkları YZ araçlarıdır. Ayrıca, tüm görsellere benzer stiller uygulayarak temalı ve markalı görseller oluşturmak için de kullanılırlar.
YZ tarafından oluşturulan sunucularla metinden video içeriği üretme: Synthesia ve HeyGen, eğitim tasarımcılarının video dersleri, demolar ve ders tanıtım materyalleri oluşturmak için kullandıkları YZ araçlarıdır.
Öğretici ses ve video için profesyonel seslendirmeler oluşturma: ElevenLabs, eğitim tasarımcılarının öğrenme materyallerine yüksek kaliteli anlatım eklemek için kullandıkları bir YZ aracıdır. Bu, erişilebilirliği ve katılımı artırmalarına yardımcı olur.
Öğrenci desteği için YZ destekli özel ders sistemleri ve sohbet robotları geliştirme: Poe, eğitim tasarımcılarının resmi öğretim süresinin dışında öğrenciler için ek destek ve rehberli uygulama sağlayan akıllı özel ders sistemleri oluşturmak için kullandıkları bir YZ aracıdır.
Ders tanıtımı ve temel kavram açıklaması için ilgi çekici video içeriği üretme: InVideo, eğitim tasarımcılarının dikkat çekici tanıtım içeriği ve karmaşık konular için öz açıklayıcı videolar oluşturmak için kullandıkları bir YZ aracıdır.
Ders senaryoları, anlatılar ve öğretim içeriği için açıklamalar yazmaya yardımcı olma: Claude, eğitim tasarımcılarının ders senaryoları, anlatılar ve öğretim içeriği için açıklamalar hazırlamak için kullandıkları bir YZ aracıdır.

Değerlendirme

Öğretimin etkinliğini değerlendirmek için öğrenci performans verilerini analiz etme: Julius AI, eğitim tasarımcılarının öğrenci verilerini işlemek, performans trendlerini görselleştirmek ve ders etkinliği hakkında raporlar oluşturmak için kullandıkları bir YZ aracıdır.
Ders geri bildirim anketlerinin oluşturulmasını ve analiz edilmesini kolaylaştırma: SurveyMonkey Genius, eğitim tasarımcılarının öğrenci geri bildirimlerini toplamak ve analiz etmek için kullandıkları bir YZ aracıdır. Bu, ders iyileştirme alanlarını belirlemelerine ve memnuniyet düzeylerini ölçmelerine yardımcı olur.
Öğrenme çıktıları ölçmek için nicel değerlendirme verilerini işleme: MS Analyse Data, eğitim tasarımcılarının ön ve son test puanlarını analiz etmek, bilgi kazanımlarını hesaplamak ve öğrenme hedeflerine ulaşmayı değerlendirmek için kullandıkları bir YZ aracıdır.
Öğrencilerden ve paydaşlardan gelen nitel geri bildirimleri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürme: Speak, eğitim tasarımcılarının sesli veya görüntülü geri bildirim oturumlarını işlemek için kullandıkları bir YZ aracıdır. Bu, ders iyileştirme için temel temaları ve önerileri çıkarmalarına yardımcı olur.
Öğrenci görüşmelerinden ve odak gruplarından gelen sözlü geri bildirimleri yazıya dökme ve analiz etme: Descript, eğitim tasarımcılarının nitel geri bildirim oturumlarını doğru bir şekilde yazıya dökmek ve analiz etmek için kullandıkları bir YZ aracıdır. Bu, öğrenci deneyimlerinin kapsamlı bir şekilde gözden geçirilmesini kolaylaştırır.
Yazıya dökülen geri bildirim ve değerlendirme tartışmalarının derinlemesine analizini sağlama: Fathom, eğitim tasarımcılarının yazıya dökülen geri bildirim oturumlarından ayrıntılı içgörüler oluşturmak için kullandıkları bir YZ aracıdır. Bu, ders iyileştirmeleri için veri odaklı kararları bilgilendirmelerine yardımcı olur.
Bilgi kalıcılığını ve uygulamasını değerlendirmek için ders sonrası değerlendirmeler oluşturma: Quizgecko, eğitim tasarımcılarının öğretimin etkinliğini ve öğrencilerin yeni bilgileri uygulama becerisini ölçen çeşitli değerlendirme öğeleri oluşturmak için kullandıkları bir YZ aracıdır.

Sonuç olarak, eğitim tasarımcıları, öğretim tasarımı sürecinin verimliliğini artırmak, içgörüleri artırmak ve daha etkili öğrenme deneyimleri yaratmak için giderek artan bir şekilde YZ araçlarını kullanmaktadır.

Son soru; Yapay zekâ tabanlı araçlar eğitim tasarımını nasıl etkiliyor?

Yapay Zeka Tabanlı Araçların Eğitim Tasarımına Etkisi

Yapay zeka tabanlı araçlar, eğitim tasarımının her aşamasında giderek daha fazla kullanılmakta ve bu alanda önemli etkilere yol açmaktadır. Kaynaklar, bu etkinin öncelikle üç ana eğilimde gözlemlendiğini belirtmektedir:

1. ADDIE Modeli Genelinde Kapsamlı Yapay Zeka Entegrasyonu: Geçmişte yapay zeka çoğunlukla içerik oluşturmada kullanılırken, günümüzde analiz, tasarım, geliştirme, uygulama ve değerlendirme gibi eğitim tasarım sürecinin tüm aşamalarında daha fazla yapay zeka tabanlı araç kullanılmaktadır. Bu durum, yapay zeka teknolojilerinin daha bütüncül bir şekilde benimsendiğini ve tüm iş akışında daha büyük bir dönüşümü işaret etmektedir.

Örnek olarak:

Analiz: Descript ve Fathom gibi araçlar, paydaş görüşmelerini ve öğrenci geri bildirimlerini analiz ederek eğitim ihtiyaçlarının belirlenmesine yardımcı olur.
Tasarım: ChatGPT ve Claude, öğrenme etkinlikleri ve içerik sunumu için yaratıcı fikirler üretirken, Liner AI ise konuyla ilgili araştırmaları özetleyerek içerik seçimi ve sıralamasına yardımcı olur.
Geliştirme: Synthesia ve HeyGen, metinlerden video içeriği üretirken, ElevenLabs profesyonel seslendirmeler oluşturur.
Uygulama: Poe, öğrencilere ek destek ve rehberlik sağlamak için yapay zeka destekli özel ders sistemleri ve sohbet robotları geliştirmede kullanılır.
Değerlendirme: Julius AI, öğrenci performans verilerini analiz ederek öğretimin etkinliğini değerlendirirken, SurveyMonkey Genius ise geri bildirim toplamak ve analiz etmek için kullanılır.

2. Uzmanlaşma ve Göreve Özel Yapay Zeka Araçları: ChatGPT veya Claude gibi genel amaçlı yapay zeka modellerine güvenmek yerine, belirli eğitim tasarımı görevleri için özelleşmiş yapay zeka araçları kullanma yönünde açık bir eğilim vardır. Örneğin, Descript transkripsiyon ve analiz için kullanılırken, Quizgecko değerlendirme oluşturma konusunda uzmanlaşmıştır.

3. Veriye Dayalı Karar Alma ve Öngörüler: Eğitim tasarımcıları tarafından kullanılan yapay zeka araçlarının çoğu, verileri analiz etmeye ve eyleme geçirilebilir öngörüler sağlamaya odaklanmaktadır. MS Analyse Data, SurveyMonkey Genius ve Julius AI gibi araçlar, öğrenci verilerini, performans ölçütlerini ve geri bildirimleri işlemek için giderek daha fazla kullanılmakta ve daha bilinçli ve veriye dayalı eğitim tasarımı kararları alınmasını sağlamaktadır.

Sonuç olarak, yapay zeka eğitim tasarımını hızlandırmak için kullanılmasının ötesinde, aynı zamanda eğitim tasarım uygulamalarını artırmak ve yeniden şekillendirmek için giderek artan bir şekilde kullanılmaktadır. Bu durum, daha önce hiç olmadığı kadar güçlü, veriye dayalı ve stratejik eğitim tasarımı kararları almak için yapay zekayı kullanmaya yeni bir vurgu yapıldığını ve bunun da ne tür deneyimler tasarlayacağımız ve bunları nasıl tasarlayacağımız konusunda dönüştürücü etkileri olabileceğini göstermektedir.

Bir de Özet Belge hazırlamasını istedim hatırımı kırmadı;

En Popüler Öğretim Tasarımı Yapay Zeka Araçları (Eylül 2024) – Bir Derleme

Kaynak: Dr. Philippa Hardman’ın “The Most Popular AI Tools for Instructional Design (September, 2024)” başlıklı Substack yazısı.

Ana Konu: Dr. Hardman, son bir yılda yapay zeka kullanan öğretim tasarımcılarının çalışma alışkanlıklarını analiz ederek, en popüler yapay zeka araçlarını ve bunların ADDIE modelinin her aşamasında nasıl kullanıldığını ortaya koyuyor.

Önemli Bulgular:

ADDIE Modeli Genelinde Kapsamlı Yapay Zeka Entegrasyonu: Yapay zeka artık sadece içerik oluşturmak için değil, analiz, tasarım, geliştirme, uygulama ve değerlendirme dahil olmak üzere öğretim tasarım sürecinin tüm aşamalarında kullanılmaktadır.
Uzmanlaşma ve Göreve Özgü Yapay Zeka Araçları: ChatGPT ve Claude gibi genel amaçlı yapay zeka modellerine ek olarak, belirli öğretim tasarımı görevleri için özel yapay zeka araçlarının kullanımı artmaktadır.
Veriye Dayalı Karar Verme: MS Analyse Data, SurveyMonkey Genius ve Julius AI gibi araçlar, öğrenci verilerini, performans ölçütlerini ve geri bildirimleri işlemek için giderek daha fazla kullanılmakta ve daha bilinçli ve veriye dayalı öğretim tasarımı kararlarını mümkün kılmaktadır.

Önemli Noktalar:

Analiz:

Descript & Fathom: Paydaş görüşmelerini ve öğrenci geri bildirimlerini yazıya dökmek ve analiz etmek için kullanılıyor.
MS Analyse Data: Öğrenme boşluklarını belirlemek için öğrenci verilerini ve performans ölçütlerini analiz ediyor.
Speak: Yapılandırılmamış geri bildirimleri yapılandırılmış, eyleme geçirilebilir verilere dönüştürüyor.
SurveyMonkey Genius: İhtiyaç değerlendirme anketlerinin oluşturulmasını ve analiz edilmesini kolaylaştırıyor.
Quizgecko: Öğrencilerin mevcut bilgilerini değerlendirmek için teşhis değerlendirmeleri oluşturuyor.
ChatGPT-4: Kapsamlı ihtiyaç analizi için çeşitli öğrenci ve paydaş bakış açılarını simüle ediyor.
Claude: Çok sayıda arka plan bilgisinin yanı sıra öğrenci ve paydaş girdilerinin analiz edilmesine ve özetlenmesine yardımcı oluyor.

Tasarım:

ChatGPT & Claude: Öğrenme etkinlikleri ve içerik sunum stratejileri için yaratıcı fikirler üretiyor, ders taslakları oluşturuyor ve hedefler yazıyor.
Jasper: Ders taslaklarından açık ve öz ders açıklamaları oluşturuyor.
Liner AI: Çeşitli kaynaklardan ilgili araştırmaları kürate ediyor ve özetliyor.
Perplexity & Consensus: Öğretim tasarımı teorilerine ve en iyi uygulamalarına hızlı erişim sağlıyor.
Gamma: Öğretim taslaklarını görsel olarak çekici sunum destelerine dönüştürüyor.
Grammarly: Öğretim materyallerinin ve iletişimlerin netliğini ve profesyonelliğini artırıyor.

Geliştirme ve Uygulama:

Ideogram & Flux: Öğrenme hedeflerine göre uyarlanmış özel görseller ve infografikler oluşturuyor.
Synthesia & HeyGen: Yapay zeka tarafından oluşturulan sunucularla metinden video içeriği üretiyor.
ElevenLabs: Öğretici ses ve video için profesyonel seslendirmeler oluşturuyor.
Poe: Öğrenci desteği için yapay zeka destekli özel ders sistemleri ve sohbet robotları geliştiriyor.
InVideo: Ders tanıtımı ve temel kavram açıklaması için ilgi çekici video içeriği üretiyor.
Claude: Ders senaryoları, anlatımlar ve açıklamalar yazmaya yardımcı oluyor.

Değerlendirme:

Julius AI: Öğretimin etkinliğini değerlendirmek için öğrenci performans verilerini analiz ediyor.
SurveyMonkey Genius: Ders geri bildirim anketlerinin oluşturulmasını ve analiz edilmesini kolaylaştırıyor.
MS Analyse Data: Öğrenme çıktıları ölçmek için nicel değerlendirme verilerini işliyor.
Speak: Öğrencilerden ve paydaşlardan gelen nitel geri bildirimleri eyleme geçirilebilir verilere dönüştürüyor.
Descript & Fathom: Öğrenci görüşmelerinden ve odak gruplarından gelen sözlü geri bildirimleri yazıya döküyor ve analiz ediyor.
Quizgecko: Bilgi akılda tutmayı ve uygulamayı değerlendirmek için ders sonrası değerlendirmeler oluşturuyor.

Sonuç:

Dr. Hardman, yapay zekanın artık öğretim tasarım süreçlerini hızlandırmak için değil, aynı zamanda öğretim tasarımı uygulamalarını geliştirmek ve yeniden şekillendirmek için kullanıldığını savunuyor. Yapay zeka, daha güçlü, veriye dayalı ve stratejik öğretim tasarımı kararları almak için giderek artan bir şekilde kullanılıyor ve bu da tasarladığımız deneyim türleri ve bunları nasıl tasarladığımız konusunda dönüştürücü etkilere sahip.

Şimdi gelelim zurnanın zırt dediği yere; Bu makaleyi öğrencilere okuma ödevi olarak verip sonra değerlendirmeye çalışsaydım yukarıdaki Türkçe metin için kimi değerlendirecektim?

Bu tür ödevlerle değerlendirme yapacakların işi gittikçe zorlaşıyor. Ben gene kendi fikrimi paylaşarak bitireyim; “Bilmek yetmez, yapabilmek gerekir, bilenler kusura bakmasın artık Yapay Zeka var”

Kaynaklar;

Öğretim Tasarımı İçin En Popüler Yapay Zeka Araçları (Eylül 2024)

myozden

Yorum yapabilirsiniz Yanıtı iptal et