Gönül Dergisi | Kültür ve Medeniyet Dergisi Gönül Dergisi
“Büyük veri” deyince ne anlamalıyız? Büyük verinin bileşenleri nelerden oluşur? Niçin Büyük Veriyi kullanmalıyız?
Büyük Veri (Big Data) “Teknoloji çağında sosyal ağlardan alınan verilerin dijital ortamda toplanarak anlamlandırılmak üzere düzenlenmesi sonucu geleceğe yönelik tahminler yapılması bunun sonucunda kişiye veya kuruma artı değer katması” olayıdır. “Eğitim sektöründe Büyük Veri destekli teknoloji kullanımını” kısa bir ifadeyle; “Teknolojik aletler ve dijital algılayıcılar ile elde edilen anlamsız devasa veri yığınlarının eğitim sektörüne katkı sağlayacak şekilde analiz edilerek yorumlanmasıyla eğitim sektöründeki başarının artırılması” olarak tanımlayabiliriz. Büyük Veri’nin bileşenlerine aşağıda kısaca değinecek olursak;
1-Variety (Çeşitlilik): “Üretilen verinin yüzde 80’i yapısal değildir ve her yeni teknoloji, farklı formatlarda veri üretmektedir. Telefonlardan, tabletlerden, bütünleşik devrelerden gelen çeşitli veri tipi ile uğraşılması ve birbirlerine dönüşmeleri gerekmesi” şeklinde ifade edebiliriz.
2-Velocity (Hız): “Daha hızlı üreyen veri, o veriye muhtaç olan işlem sayısının ve çeşitliliğinin de aynı hızda artması gereksinimi” şeklinde ifade edebiliriz.
3-Volume (Veri Büyüklüğü & Miktar & Hacim): “Veri büyüklüğü artık, terabayt ve petabaytdan daha büyük hâle geldiğinden, depolama ve analiz süreçleri için Geleneksel Yaklaşım’ların yetersiz kalması” şeklinde ifade edebiliriz.
4-Verification (Doğrulama): “Bu bilgi yoğunluğu içinde verinin akışı sırasında güvenli olması da bir diğer bileşendir. Akış sırasında, doğru katmandan, olması gerektiği güvenlik seviyesinde izlenmesi, doğru kişiler tarafından görünebilir veya gizli kalması” şeklinde ifade edebiliriz.
5-Value (Değer): “Büyük Veri’nin veri üretim ve işleme katmanlarından sonra kurum için bir artı değer yaratıyor olması, karar veriş süreçlerine anlık olarak etki etmesi, doğru kararı vermede hemen el altında olmasının gerekmesi” şeklinde ifade edebiliriz (Davenport T. , 2014).
Bilgi çağında teknolojinin ve internetin hızla gelişmesinin sonucu olarak hem özel hem de kamu kurumlarında bilgisayarlar, akıllı cihazlar gibi birçok algılayıcılarla toplanan bilgiler devasa veri yığınları oluşturmuştur. Kullanıcıların teknolojik aletleri kullanması sonucunda da geçmişte ürettikleri bu loglar, bilinen hakkında fikir yürüterek geleceğe yönelik tahminlerde bulunma konusunda insanlara yardımcı olur. Ancak bunun için elde edilen verilerin (data) analiz edilmesi zorunluluğu ortaya çıkmıştır. Geleneksel Yaklaşım’ın eğitim sektörüne katkıları kısıtlı olmakla birlikte aynı zamanda “kurum kültürü algısından” öteye geçememektedir. Bu nedenle her sektörde olduğu gibi eğitim sektörünün başarısında da “Büyük Veri ve teknoloji kullanımı” gereksinimi kaçınılmazdır.
Büyük Veri ile ortaya çıkan iş kollarından bahseder misiniz? Sektörlerde kullanım alanlarına dair neler söylenebilir?
Büyük Veri kavramının ortaya çıkması ile birlikte bu verileri depolayacak, depolanan verileri bilgiye dönüştürecek, daha sonra analiz edecek ve sonuçta da anlamlandıracak insan kaynaklarına ihtiyaç duyulmaktadır. Tüm bunlar artan veri hacmi ile birlikte günümüzde ayrı ayrı uzmanlık alanı gerektiren meslek dallarına dönüşmüştür. Bu meslek dalları kısaca; “Sayısal analist, Veri bilimci, Veri mimarı, Veri grafikeri, Veri yorumlama uzmanı” gibi isimlerle adlandırılmaktadır. Bu mesleklerdeki kişilerin yapmaları gereken tek şey; verilere bakarak karar alma sürecinde yöneticilere ne yapmaları gerektiğini söylemektir. Genel tanım olarak veri bilimci; “Teknolojiyi yakından takip eden, güncel kalabilen yeni nesil sayısal analistlerdir.” Bu meslek dallarında çalışan kişilerin ortak özelliği, teknolojiye hâkim olmaları, istatiksel grafikleri yorumlama kabiliyetine sahip olmaları, iş yaptıkları sektörde verilere bakarak yorum yapabilmeleri için de sektörel anlamda yeterli bilgiye sahip olmalarıdır. Büyük Veri alanında çalışacak kişilerde işverenler tarafından önem verilen en önemli niteliklerden bir tanesi, veriler arasında anlamlar yakalamaya yönelik mesleki merak duygusuna sahip olunmasıdır.
Özellikle müşteri bilgi ve davranışlarının yakından takip edildiği sektörlerdeki şirketler ve analistler devasa verileri kullanarak;
• Müşteri davranışlarını analiz etme,
• Müşteri sınıflandırması yapma,
• Kalite kontrolü,
• Rekabet analizi yapma,
• Hedef kitle seçimi,
• Müşteri memnuniyetini artırma,
• Tahminleme (Forecasting),
• Sunulan hizmetlerin kalitesini artırma,
• Stokların zamanında tespiti ve analizi,
• Karar alma süreçlerine yönelik öngörüler üretme,
• Müşteri beklentilerine hizmet sunma,
• Maliyetleri azaltarak gelirleri artırmak,
• Müşteri ilişkileri yönetimi (Customer Relation Management -CRM),
• Müşterilerin ihtiyaç -istek örüntülerini (Purchasing Pattern) belirleme,
• Analizler sayesinde insanların karar alma süreçlerine etki etmek,
• Müşteri tutumuna yönelik hizmet verebilme (Customer Retention),
• Sahtekârlıkları belirlemek, önceden tahmin etmek,
• Verimliliği artırarak yeni inovatif düşünceleri ortaya çıkarmak,
• Krizleri önceden tahmin edip fırsata çevirmek,
• Sensörler sayesinde üretilen verileri analiz ve karar aşamalarında kullanmak.
• Belli bir ortamdaki insanların veya verilerin davranışını izleme,
• Dijital ortamda müşteri bulma, ürün tanıtımı, alternatif ürün sunma gibi alanlarda “Büyük Veri” çalışmaları yapmaktadırlar.
Büyük Veri çalışmalarının eğitim sektörünün karar alma süreçlerinde geliştirilmesi niçin önemlidir? Eğitim sektöründe Büyük Veri endeksli strateji geliştirmek için neler yapılabilir?
Eğitim sektörünü diğer sektörlerden ayıran en büyük özellik burada ürün diye tabir edilen çıktının direkt insan ile ilgili olması ve insan hayatını şekillendirici yol izlemesidir. Geleneksel Yaklaşım’da disiplin temelli bir davranış ve tutum söz konusu iken Büyük Veri Analitiği üzerinden insan endeksli yaklaşımda özgürlük temelli bir davranış ve öğrenci merkezli bireyselleşme hâkimdir, yani “her birey farklı bir dünya” görüşü savunulur.
Özellikle dijital teknolojinin günümüzde çok hızlı bir şekilde ilerlediği ve her geçen gün kendini yenilediği açıktır. Çevremizde her geçen gün görülen dijital çağın gereksinimi doğrultusunda oluşan yeniliklere bir değerlendirme açısından bakacak olursak, kara taşıtlarında kullanılan teknoloji ile bilgisayar teknolojisi karşılaştırılmasında ve ikisinin teknolojik anlamda aynı hızda ilerlemiş olması kabul edilse araçların şimdilerde olduğunun aksine çok az bir masrafla kilometrelerce yol alması gerektiği sonucu ortaya çıkmıştır. Bu olaya aynı şartlarda eğitim alanında kullanılan teknoloji ile bilgisayar alanında kullanılan teknoloji nazarıyla kıyaslama yapacak olursak, günümüzde eğitim sektöründe kullanılan teknoloji tam anlamıyla taş devrinden bir tık üstte kalır. Bu sebeple şu an karar verici rolünde olan sektör yöneticileri bilgisayar dünyasının dolayısıyla dijital dünyadaki logaritmik gelişmenin ve kendi içinde bulundukları sektörün gelişmişliğinin arasındaki devasa farkı görmektedirler. Tam da bu sebeple şu an Büyük Veri’nin sektörler tarafından en iyi nasıl kullanılması gerektiği üzerinde çalışmalar yapılmaktadır. “Büyük Veri’yi eğitim sektörüne en hızlı uyarlayabilmek için, diğer sektörlerdeki en etkili ve verimli kullanılan verileri eğitim sektörüne nasıl kanalize edebiliriz ve yukarıdaki verilen örnekteki farkı nasıl kapatabiliriz?” sorusuna cevap aramak bizi doğru yola götürecek ilk etkendir.
Eğitimde ölçme-değerlendirmede Büyük Veri’nin önemi en kısa ve net bir şekilde;
“Büyük Veri + Küçük Çocuklar = Büyük Etki” (Big Data + Small Children = The Big Impact) eşitliği ile özetlenebilir.
Eğitim sektöründe veri kullanım alanlarına dair neler söylenebilir? Bu çalışmalarda Bilgisayar Destekli ve Bilgisayar Temelli Eğitim açısından değerlendirmelerinizi alabilir miyiz?
Eğitimde Büyük Veri destekli teknoloji kullanımında, yapılacak ilk şey planlama yapılırken, sadece ve sadece “Veri’nin öğrenci performansına olabilecek pozitif etkisi” düşünülerek gerekli analizler yapılmalıdır. “Öğrencinin alışkanlıkları ve gündelik yaşamdaki artı ya da eksi faaliyetleri, öğrenci performansını artırma adına nasıl kullanılabilir?” sorusu veri depolama ve veri analizi süresince inovatif düşünce yaklaşımlarında aklımızda olması gerekmektedir. Bu yapıldığı takdirde, yapılan tüm hazırlıklar ve çalışmalar hedefe yönelik bir adım hâline dönüşür. Eğitim sektöründeki doğal eğitim süreci içerisinde toplanan verinin, enformasyona dönüşmesinde bireyselleşme ön plana çıkacağından “kişisel raporlar, kişisel sonuçlar ve kişisel çözümler” ortaya çıkacaktır. İşte bu bireysel anlamda kişiye özel planlama yapılabildiği takdirde eğitimde başarı kaçınılmazdır. Büyük Veri’nin eğitimde kullanılması sayesinde her öğrencinin öğrenme sürecini bireyselleştirerek oluşabilecek sorunlara önceden çözüm sunabiliriz. Takip kalemleri sayesinde istemsiz de olsa tartışmalara katılımlarını, öğrenme davranışlarını ve performanslarını artırmaya yönelik hamleler yapabiliriz.
Bu kapsamda kurum bazında Büyük Veri faaliyetlerinde kullanılmak üzere depolanması gereken verileri şu şekilde sıralayabiliriz:
1. Öğrencinin cinsiyeti,
2. Öğrencilerin yaş grupları,
3. Öğrencinin sınıf bilgisi,
4. Disiplin cezaları,
5. Öğrencilerin başarı belgesi bilgileri,
6. Aldığı dersler,
7. Derslerdeki yazılı notları,
8. Genel ağırlıklı not ortalaması bilgisi,
9. Deneme sınavı analizleri,
10. Öğrencilerin devamsızlık bilgileri,
11. Öğrenci ezber hızı, hafıza kuvveti,
12. Öğrencinin ders çalışma süresi,
13. Öğrenciye verilen ödev bilgileri,
14. Öğrenci hakkında demografik bilgiler,
15. Öğrencinin aile ve maddi bilgileri vb.,
16. Öğrencinin ders çalışma ortamı bilgileri,
17. Öğrencinin aralıksız ders çalışabilme süreleri,
18. Evinde bilgisayarı olan öğrenci sayısı,
19. Dijital içeriklerden faydalanan öğrenci sayısı,
20. Öğrencinin yeni bir bilgi öğrenme hızı bilgisi,
21. Öğrencilerin internet kullanım alışkanlıkları,
22. Online ortamda hangi ders içeriğini kaç defa izlediği,
23. Online ortamda hangi ders içeriğine en son ne zaman eriştiği,
24. Ders amaçlı teknolojiyi en sık kullanma zamanları (sabah, öğle, akşam) vb.
25. Öğrencilerin ilgi alanları Hobileri-Fobileri bilgisi,
26. Günlük-haftalık-aylık planlamasında hangi derse ne kadar süre ayırdığı bilgisi,
Şeklinde maddeler hâlinde sıralanan veriler sadece tek boyutlu değil, ancak birçok açıdan ele alınarak depolanıp değerlendirilmelidir ki Geleneksel Yaklaşım’dan farkı olsun. Bu verilerin depolanıp yeri geldiğinde kitlesel, yeri geldiğinde bireysel olarak analiz edilmesiyle; öğrencilerin geçmişteki toplanan verilerinden gelecekteki performanslarını tahmin edebiliriz.
Büyük Veri çalışmalarında başarılı olmak için neler yapılabilir?
Eğitim sektörüne aktarabildiğimiz ve bu verileri düzgün bir şekilde yorumlayabildiğimiz takdirde;
1. Bir öğrencinin kişiye özel günlük vakit geçirme verileri not edilerek uyku düzeni kontrol edilebilir.
2. Çalışma odasının şekli gözlemlenip oda renginden, aydınlatmasına kadar ölçümlenip çalışma şekli ve öğrenciye uygun verim hızı keşfedilebilir.
3. Konu çalışmasındaki tekrar sıklığını ve anlama kabiliyetini ölçerek tekrar sayısı belirlenebilir. Öğrencinin çok tekrar yapıyor olması odaklanma sorunu belirtisi olarak yorumlanıp çözüme yönelik çalışma yapılabilir.
4. Hangi derste ve hangi konularda iyi – orta – zayıf olduğunu ölçüp ilk olarak zayıfı orta, sonra ortayı iyi, iyiyi de mükemmel seviyeye getirmek amaçlanabilir.
5. Başlangıç ve sene sonu hedefleri belirlenip bu hedeflere olan uzaklığı not edilerek hız seviyesine yönelik tavsiyelerde bulunulabilir.
6. Çalışma sırasındaki performans düzeyi belirlenip en verimli çalışma türünün “grup mu, bire bir mi” olduğu belirlenebilir.
7. Denemelerde sürekli yaptığı yanlışlar tespit edilerek bu yanlışların düzeltilmesi adına yapılacaklar belirlenebilir.
8. Okul başarısı ya da sınav başarısından hangisinin öncelendiği belirlenerek uygun çalışma stratejisi saptanabilir.
9. Öğrenci ölçme-değerlendirmesinde öğrencilerin yetenekleri ve bireysel gelişimleri analiz edilerek dijital öğrenci portfolyosuna işlenebilir.
10. Öğrencinin güçlü yönleri, gelişim alanları, yetenekleri, bireysel özellikleri; kısacası süreç içerisindeki tüm verileri kayıt altına alınabilir. Ve bu bilgi havuzunun öğrencinin gittiği tüm kurumlar ile paylaşılmasıyla öğrencinin yetenekleri doğrultusunda nitelikli ve süreklilik arzeden kararlar alınabilir.
11. MEB, Büyük Veri destekli ölçme-değerlendirme konusunda daha fazla hizmet içi seminerler ve sunumlar konferanslar vererek farkındalık oluşturulabilir.
12. MEB tarafından eğitmenlerin teknolojik araçları kullanmasına yönelik ilgilerinin artırılması sağlanabilir ve bu konu üzerinde seminerler verilebilir. (Toptaş, O. (2021). Eğitim Sektöründe Büyük Veri Destekli Teknoloji Kullanımı” (Doktora tezi). İstanbul Kültür Üniversitesi, İstanbul)
