Akıllı Öğretim Sistemleri için Ön Koşul Öğrenme Düzeyi Tespit

Akıllı Öğretim Sistemleri için Ön Koşul Öğrenme Düzeyi Tespit Algoritması Tasarımı
İbrahim ARPACI
Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü, Tokat /
TÜRKİYE, e-posta: ibrahim.arpaci@gop.edu.tr
Muhammet Esat ÖZDAĞ
Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Bilgisayar Teknolojileri Bölümü, Tokat / TÜRKİYE, e-posta:
muhammetesat.ozdag@gop.edu.tr
Bildiri Özeti:
Yapay zeka, gerçekleştirmesi zeka gerektiren karar verme, sonuç çıkarma, öğrenme ve problem çözme gibi
zihinsel becerilerin bilgisayarlara yaptırılması ile uğraşan disiplinler arası bilimdir. Bu bilimin eğitim teknolojisi
alanına yansıması akıllı öğretim sistemlerinin geliştirilmesi ile olmuştur. Bilişsel paradigmayı temel alan ve
geleceğin öğretim teknolojisi olarak görülen akıllı öğretim sistemleri kime, hangi içeriği, ne zaman ve nasıl
öğretmesi gerektiğine karar verebilen birbiriyle ilişkili modüllerden oluşan yazılımlardır. Akıllı öğretim sistemleri
kullanıcı ara yüzü, öğrenci modülü, uzman (alan bilgisi) modülü ve öğretici (pedagojik) modül olmak üzere dört
temel bileşenden oluşmaktadır. Akıllı öğretim sistemleri her bir öğrencinin bilgi düzeyine uygun öğrenme ortamı
uyarlayarak daha etkili, verimli ve motive edici bireyleştirilmiş bir öğrenme ortamı sunar. Bu çalışmanın amacı,
akıllı öğretim sistemleri için öğrencinin ön koşul öğrenme düzeyini Bloom’un tam öğrenme teorisini temel alarak
tespit eden bir algoritma tasarlamaktır. Böylelikle, her bir öğrencinin seviyesine uygun olan içerik ve tasarımın
uyarlanması hedeflenmektedir. Araştırma sonuçları bireyselleştirilmiş öğretim sistemlerinin tasarım sürecine katkı
sağlayabilir.
Anahtar Sözcükler: yapay zeka, akıllı öğretim sistemleri, algoritma
Designing a Prerequisite Knowledge Level Determination Algorithm for Intelligent Tutoring Systems
Ibrahim ARPACI
Gaziosmanpasa University, Department of Computer Education and Instructional Technology, Tokat /
TURKEY, e- mail: ibrahim.arpaci@gop.edu.tr
Muhammet Esat ÖZDAĞ
Gaziosmanpasa University, Department of Computer Technologies, Tokat / TURKEY, e- mail:
muhammetesat.ozdag@gop.edu.tr
Abstract
Artificial intelligence is a multidisciplinary field that deals with implementation of cognitive skills such as
decision-making, inference, learning, and problem solving through the computer technology. The main
contribution of this field to the educational technology was the development of the intelligent tutoring systems. As
an emerging instructional technology, based on cognitive paradigm, intelligent tutoring system is a computer
system consists of interrelated modules, which can decide what, when, how, and whom to teach. Intelligent tutoring
systems consist of four basic modules: The user interface, student module, expert module, and pedagogical module.
Intelligent tutoring systems able to tailor a learning environment based on knowledge level of each student, and
thereby, provide more effective, efficient, and personalized learning. This study aims to design a prerequisite
knowledge level determination algorithm for intelligent tutoring systems based on Bloom’s mastery learning
theory. Accordingly, this study aims to tailor learning content and instructional design that fit each student. The
findings may help in designing personalized learning environments.
Keywords: artificial intelligence, intelligent tutoring systems, algorithm