uyarlanabilir öğrenme ortamları ve bir model önerisi
Transkript
uyarlanabilir öğrenme ortamları ve bir model önerisi
UYARLANABİLİR ÖĞRENME ORTAMLARI VE BİR MODEL ÖNERİSİ Nihal MENZİ ÇETİN, Arif ALTUN Anahtar Kelimeler Uyarlanabilir Öğrenme Ortamları Kişiselleştirme Ajanlar Öğrenme Nesneleri Özet Farklı öğretim tasarımı modellerinin ortak noktası tasarımda öğrenen özelliklerini merkeze almasıdır. Kişiselleştirilmiş öğrenme ortamları her kullanıcının öğrenme ortamından en üst seviyede yararlanmasını sağlamaktadır. Çeşitli yazılım araçları yardımıyla kullanıcı profilini belirlemek ve kullanıcıya özel içerik sunumu gerçekleştirmek; uyarlanabilir öğrenme ortamlarının temel amacıdır. Bu çalışmada uyarlanabilir ortamların yapısı, kullanılan teknolojiler ve alan yazında yapılan çalışmalar incelenmiş, ardından lisansüstü düzeyinde derslerin uyarlanabilir öğrenme yönetim sistemi aracılığıyla aktarımına yönelik kavramsal bir model önerilmiştir. Öğrenme Yönetim Sistemleri Keywords Abstract Adaptive learning environment Common point of different instructional design models is to put learner characteristics in center point in design. Personalized learning environment enables each learner to benefit from learning environment at the highest level. Detecting user profile through various software tools and presenting content based on each individual are basic aims of adaptive learning environments. In this study structure of adaptive learning environments, adapting technologies and related studies were examined; then, a conceptual model related to carrying out postgraduate lessons through adaptive learning management system was proposed. Personalizatio n Agents Learning Objects Learning Management Systems 1. GİRİŞ Bireye uygun ortamların tasarlanması öğretim tasarımının temel sayıtlılarından biridir. Temelinde öğrenme kuramlarının yer aldığı öğretim tasarımı, tasarım modelleri ile daha uygulamaya dönük hale gelmekte ve tasarımda gerçekleştirilecek adımlar açıkça ifade edilebilmektedir. Farklı kuramsal altyapıları bulunan farklı tasarım modellerinin ortak noktası ise öğrenen özellikleridir (Akkoyunlu, Altun & Soylu, 2008). Yapılandırmacı öğrenme kuramına göre öğrenme ortamı ile etkileşimi sonucunda birey kişisel olarak kendi anlamını oluşturur; öğretmenin aktardığı bilgiyi olduğu gibi almak yerine her birey kendisine en uygun yöntemi seçerek kendi yolundan öğrenir. Yapılandırmacı kuramı temel alan öğretim tasarımı yaklaşımları öğreneni aktif ve kendi öğrenmesinden sorumlu kılan esnek ve uyarlanabilir ilkelere sahiptir. Uyarlanabilir öğrenme ortamları öğrenenlerin öğrenme tercihlerini ve özelliklerini tespit ederek bu özelliklere uygun öğrenme içeriği ve arayüzü sunmaktadır; her öğrenciye aynı tip öğretmenin içeriği aktardığı geleneksel modelden çıkılarak bir öğrenciye bir öğretmen anlayışı ile öğrenme kişiselleştirilmektedir (Ocepek, Bosnic, Serbec & Rugejl, 2013). Uyarlanabilir öğrenme ortamları yeni web teknolojilerine paralel olarak kullandıkları yapay zeka algoritmaları sayesinde kullanıcıya daha etkili bir öğrenme deneyimi yaşatan kişiselleştirilmiş öğrenme olanağı sunmaktadır (Kim, Lee & Ryu, 2013; Vandewaetere, Desmet & Clarebout, 2011). Kişiselleştirilmiş öğrenme desteği, sistemin kullanıcının kişisel özelliklerini belirleme ve bilginin sunum biçimini bu özelliklere göre ayarlama özelliğidir; hipermedya sistemler, zeki öğretim sistemleri ve öğrenme/içerik yönetim sistemleri kişiselleştirilmiş öğrenme seçenekleri sunan uyarlanabilir ortamlardır (Yang, Hwang & Yang, 2013; Yarandi, Jahankhani & Tawil, 2013; Bouchet, Harley & Azevedo, 2013; Yaghmaie & Bahreininejad, 2011). Farklı öğrenen özelliklerine hitap eden uyarlanabilir öğrenme ortamları ziyaret edilen sayfalar ve gezinme süreleri gibi kullanım kayıtlarını kullanarak bireylerin kişilik özellikleri, ön bilgileri, ilgi ve hedefleri hakkında bilgi toplanarak kişiye özel öğrenme seçeneği sunmaktadır (Kim, Lee & Ryu, 2013). Kişiselleştirme ile öğrenme çıktılarının niceliğinin artmasının yanında bireylerin daha etkili bir öğrenme deneyimi geçirmeleri ve öğrenme ortamından daha fazla memnun olmaları sağlanabilir (Walkington, 2013). Alan yazında uyarlanabilir öğretim tasarımı için üç yaklaşımdan bahsedilmektedir (Vandewaetere, Desmet & Clarebout, 2011; Park & Lee, 2003): Makro yaklaşım, Öğretimin bireyselleştirilmesinde kullanılan ilk yaklaşımlardan biri de Keller planıdır. Bu yaklaşım Keller’in bireyselleştirilmiş öğrenme modeline dayanır; her bireyin farklı öğrenme hızı ve oranı vardır, öğretim öğrenenin bireysel hızına göre uyarlanmalıdır. Öğrenci performansının değerlendirilmesi ve uygun geribildirimin sağlanmasında bireysel özellikler dikkate alınmalıdır. Keller planının dışında öğrencinin ihtiyaçlarına uygun öğrenme modülünü seçerek ilerlediği Program for Learning in Accordance with Needs (PLAN) (Flanagan, Shanner, Brudner & Marker, 1975; Akt. Park & Lee, 2003) ve Bloom taksonomisi de öğretimin uyarlanmasında kullanılan ilk yaklaşımlardan bazılarıdır. Yetenek-yöntem etkileşimi: Öğrenmenin niteliğini ve niceliğini arttırmak, öğrenme ortamından maksimum fayda sağlayacak yöntemi uygulamak amacıyla öğretimi öğrenenin bireysel özelliklerine ve yetenekleine uygun tasarlama yaklaşımıdır. Belirtilen yetenek faktörü tutumlar, bilişsel beceriler (bilgi işleme kapasitesi, algı, dikkat), ön bilgiler, yetenekler,öğrenme stilleri, bilişsel stiller, öz yeterlik, motivasyon gibi değişkenlerden oluşmaktadır. Mikro yaklaşım: Öğrenme etkinliği sırasında bireyin duruma göre değişen spesifik ihtiyaçlarını belirlemek ve etkinliği buna göre düzenlemeyi içeren dinamik yaklaşımdır. Yapay zeka tekniklerini içeren zeki öğretim sistemleri, web tabanlı öğretim ortamları (Web 2.0 ve semantik web teknolojilerini kullanan) ve hipermedya sistemler kullanıcının en güncel ilgi ve ihtiyaçlarını belirleyerek sistemde uyarlamalar yapan mikro yaklaşım örnekleridir. 2. İLGİLİ ARAŞTIRMALAR Mampadi, Chen, Ghinea & Chen (2011), öğrenenlerin bilişsel stillerine dayanan uyarlanabilir hipermedya öğrenme ortamı tasarlamışlardır. Öğrenenlerin bilişsel stillerinde Pask’ın doğrusal-bütüncül (holisticserialistic) sınıflamasını temel alınmış, öğrenme ortamına eklenen çalışma tercihi ölçeği (Study Preference Questionnaire (SPQ)) ile belirlenmiştir. Konu içeriğine bütüncül yaklaşan, segmentler arası bağlantıları ve ilişkileri inceleyen bütüncül yaklaşımı benimseyen bireylerin öğrenme ortamında konular arası bağlantılara ve hiyerarşik haritalara yer verilirken doğrusal yaklaşımda öğrenein bir konuyu bitirip diğerine geçmesini sağlayan ileri butonları ve alfabetik indeksler yer almaktadır. Öğrenme ortamı ile etkileşime girdikten sonra her iki yaklaşımı tercih eden bireylerin öğrenme performansları ve öğrenme algıları incelenmiş, her iki bilişsel stili tercih eden bireylerin etkileşim öncesi belirlenen ön bilgi düzeylerinde artışın olduğu ve ortama yönelik olumlu algılarının oluştuğu ortaya çıkmıştır. Kim, Lee & Ryu (2013), e-öğrenme ortamlarında kullanıcıların kişilik tipleri ve bunların öğrenme tercihleri ile ilişkilerini inceleyerek uyarlanabilir öğrenme ortamlarının tasarımına yönelik ilkeler geliştirmişlerdir. Bu amaçla gerçekleştirdikleri iki farklı deneyden ilkinde kişilik tiplerine göre kullanıcıların e-öğrenme ortamlarını kullanma profillerini çıkarmışlar; yardım alma, gezinim süresi, tekrar sayısı ve bir öğrenme modülünde harcanan zaman açısından öğrenme tercihlerini ortaya koymuşlardır. İkinci deneyde ise belirlenen profile uygun öğrenme ortamının içerik ve arayüz tasarımı gerçekleştirilmiştir. Yang, Hwang & Yang (2013), bilişsel stiller (Vitkin’in alan bağımlı-alan bağımsız stilleri) ve öğrenme stillerine (Felder-Silverman öğrenme stilleri) göre uyarlanabilen öğrenme ortamı geliştirme çalışması gerçekleştirmişlerdir. Çalışmada belirtilen kişik özelliklerine göre uyarlanabilen bir deney ortamı ile uyarlamanın olmadığı geleneksel öğrenme ortamı oluşturarak her iki gruba katılan öğrencileri öğrenme performansı, bilişsel yük etkisi ve öğrenmeye yönelik motivasyonları açısından karşılaştırmışlardır. Geliştirilen uyarlanabilir ortam 4 kısımdan oluşmaktadır: Öğrenme içeriği geliştirme modülü; metin ve görsellerden oluşan ham içeriği gruplandırarak bireysel özelliklere uygun içerik sunumlarını üretme, örnekler ve destekleyici bilgilerin temel bilgilere eklenmesi, Uyarlanabilir sunum modülü; bilişsel stillere uygun sunum planının ayarlanması. Örneğin alan bağımlı stilde yer alan bireyler için daha basit arayüz ve tek seferde daha az bilgi sunumu bu modülde uyarlanmaktadır, Uyarlanabilir içerik modülü; bu modüle gömülen öğrenme stilleri ölçeği kullanıcının öğrenme stillerini (aktif-yansıtıcı; duyusal-sezgisel; görselsözel ve sıralı-bütüncül) belirleyerek uygun öğretim stratejisinin oluşturulduğu bölümdür. Öğrenme modülü ise içerik ve arayüzü birleştirerek kullanıcıya en uygun sunumun gerçekleştirildiği son kısımdır. Çalışmanın sonuçlarına göre uyarlanabilir öğrenme ortamını kullanan öğrenenlerin lehine ders performansı ve motivasyon (kontrol inancı) açısından anlamlı farklılaşmanın olduğu, uyarlanabilir öğrenme ortamının daha az bilişse yüklenmeye neden olduğu, diğer yandan harcanan zihinsel çabanın farklılaşmadığı ortaya çıkmıştır. Graf, Kinshuk & Ives (2010), öğrenme stillerine dayanan bir öğrenme yönetim sisteminin tasarım çalışmasını gerçekleştirmiştir. Öğrenme stilleri, kullanıcıya sisteme kayıt olma aşamasında öğrenme stilleri envanteri (Felder & Soloman) doldurularak belirlenmiş, daha sonra etkileşim sırasında ortaya çıkan tercihlere uygun uyarlamalar yapılmıştır. Öğrenme stillerine uygun olarak sistemde yer alması gereken bileşenlerin öğrenme nesneleri geliştirilmiştir. Öğrenme nesneleri öğrenme yönetim sisteminde yer alması gereken tüm bileşenler için (içerik, quiz, alıştırmalar, animasyonlar, öz değerlendirme, gerçek yaşam deneyimi, özdeğerlendirme anketleri vb) tasarlanmış, daha sonra farklı öğrenme nesneleri bir araya getirilerek üniteler ve kurs segmentleri oluşturulmuştur. Sistemin farklı öğrenme stillerine uyarlanmasında dipnot/yorum uyarlama (adaptive annotation) ve sıralama uyarlama(adaptive sorting) yaklaşımları kullanılmıştır. Adaptive annotation, kullanıcının öğrenme stillerine en uygun öğrenme nesnelerinin bulunduğu segmentleri tespit ederek etkileşim sırasında kullanıcıya o sayfayı ziyaret etmesi için öneride bulunmaktadır. Sıralama uyarlama mekanizması ise kullanıcıya uygun öğrenme nesnesinin ilgili segmentin hangi kısmında yer aldığını bilerek varsa ön koşul bileşenleri kullanıcıya önermektedir. Örneğin aktif öğrenme stiline sahip bireyler sistemde tartışma ortamlarını, gerçek yaşam deneyimine dayanan etkinlikleri ve öz değerlendirme anketlerini tercih etmektedirler. Yansıtıcı stilde yer alan bireyler ise ek kaynakları, yansıma raporlarını ve örnekleri daha fazla kullanmaktadır. Sistemde bulunan uyarlama mekanizmaları kullanıcıya öğrenme stiline en uygun seçenekleri sunmaktadır. Tasarlanan sistemin kullanıcılara esnek ve zengin bir öğrenme deneyimi sunmasının yanında geliştirilen öğrenme nesneleriyle farklı ders ve kullanıcı kitlesinde de kullanılabileceği önerilmiştir. 3. UYARLANABİLİR ÖĞRENME ORTAMLARININ YAPISI Uyarlanabilir öğrenme ortamları kullanıcıların kişisel özelliklerine göre öğrenme seçeneklerini otomatik olarak sunan, böylece daha etkili bir öğrenme deneyimi yaşatan ortamlardır (Somyürek, 2009). Bu ortamlar hem öğrenme içeriğinin sunumunu kişiselleştirmekte hem de sistem arayüzünü ve gezinimi kullanıcı özelliklerine göre adapte etmektedir (Brusilovsky, 2001). Öğrenene en uygun öğretimi sunmayı amaçlayan uyarlanabilir öğrenme ortamı şu bileşenlerden oluşmaktadır (Seters, Ossevoort, Tramper & Goedhart, 2012; Shute & Towle, 2003): İçerik modeli: Öğrenenin öğrenme hedeflerine ve bilgi düzeyine uygun kavramların belirlenmesi ve buna uygun öğrenme nesnelerinin oluşturulmasını içerir. Öğrenen/kullanıcı modeli: Öğrenenin ön bilgileri, demografik özellikleri, öğrenme tercihleri hakkındaki bilgilerin tanımlanmasını içerir. Örneğin kullanıcının görsel ya da metinsel tercihlere göre farklı materyallerin sunumu yapılabilir. Kişisel özellikler kullanıcının sistemle etkileşiminin ilk aşamasında belirlenerek kullanım süresince sabit kalabilir ya da etkileşim sürecinde belli aşamalarda belirlenerek güncellenebilir. Öğretim modeli: Kullanıcı modeli ve içerik modelini eşleştirerek öğrenme hedeflerine uygun etkinlik, sunum ve gösterimlerin hazırlandığı aşamadır. Uyarlama mekanizması: Kullanıcı, içerik ve öğretim modellerini bir araya getiren algoritmalardan oluşur. Kullanıcı Modeli Öğrenme Profili Bireysel Öğrenen Profili Öğretim Modeli Uyarlama İlkeleri İçerik Modeli Öğrenme Nesnesi Sunucusu Uyarlama Mekanizması Bilgi Düzeyi Bireysel Bilgi Profili Öğretimsel İlkeler Bilgi Yapıları Öğrenen Şekil 1. Uyarlanabilir Öğrenme Yönetim Sistem Yapısı (Shute & Towle, 2003). Knutov, De Bra, & Pechenizkiy (2009), uyarlama sürecinde şu sorulara cevap aranması gerektiğini belirterek farklı bir sınıflama önermiştir: Neleri uyarlayabiliriz? – kullanıcı özellikleri Neye uyarlayacağız? – sistem Neden uyarlayacağız? – daha iyi öğrenme performansı ya da tatmin Nerede uyarlayacağız? – uyarlamayı sistemin hangi aşama ya da bölümlerinde gerçekleştireceğiz? Ne zaman uyarlayacağız? Nasıl uyarlayacağız? belirtilen bu aşamaları şu şekilde şematize edilmiştir: Şekil 2. Uyarlama Sürecine İlişkin Yöntem ve Teknikler (Knutov, De Bra & Pechenizkiy, 2009). 3.1. Kullanıcı Modeli Brusilovsky (2001), ortama uyarlanacak kullanıcı özelliklerini hedefler, deneyimler, ilgiler, tercihler ve kişisel özellikler olarak ele almıştır. Kullanıcı ilgileri, özellikle bilgi erişiminde (Information Retrieval, IR) yapılan çalışmalarda kullanıcının ilgi duyduğu arama terimlerinin kaydedilerek verilerin filtrelenmesi ve arama önerileri geliştirilmesinde kullanılan önemli bir özelliktir. Bilgi aramada (IR) kullanıcıların ilgileri, tercihleri ve arama davranışlarının analiz edilmesinin kullanıcının kaybolmasını önleme, gereksiz bilgi ve içeriği filtreleyerek bilişsel yükü azaltma ve e-öğrenme ortamlarında bireyin öğrenme durumu hakkında bilgi verebilmektedir (Chen, Lee & Chen, 2005). Kullanıcıların bireysel özellikleri ise kişilik tipleri, bilişsel özellikler ve öğrenme stilleri gibi faktörlerden oluşmaktadır. Kişisel faktörler çeşitli psikolojik testlerle belirlenen, ilgiler ve tercihlere göre daha kalıcı özelliklerdir. Kim, Lee & Ryu (2013), öğretim tasarımı açısından uyarlanabilir ortamların kullanıcı modellemesinde şu üç özelliğin ele alınması gerektiğini belirtmiştir: Öğrenmeye ya da ortama yönelik tutumu belirleyen kişilik özellikleri, kullanıcının alan bilgisini belirleyen yardımcı özellikler ve bilgiyi işleme sürecini yansıtan bilişsel özellikler. Uyarlanabilir ortamlarda kullanıcı hakkında bilgi toplama mekanizması Lo, Chan & Yeh (2012)’in yaptıkları çalışmada ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Lo, Chan & Yeh (2012), öğrenenlerin bilişsel stillerine göre uyarlanabilen web tabanlı öğrenme sistemi geliştirmişlerdir. Sistem kullancının arama davranışlarını inceleyerek bilişsel stilleri hakkında bilgi toplamakta, içeriği buna göre adapte etmektedir. Öğrenci modeli ve uyarlama modeli olmak üzere 2 temel bileşenden oluşan sistem çok katmanlı ileri akışlı nöral ağ (Multi-Layer Feed-Forward Neural Network, MLFF) bileşeni ile öğrencinin bilgi arama davranışı örüntülerini inceleyerek bilişsel stili hakkında bilgi toplamaktadır. Öğrenci sistemde bir uygulama üzerinde çalışırken MLFF yeni parametrelerle sürekli güncellenmektedir. Kullanıcı modelleme bölümü olan MLFF 3 katmandan oluşmaktadır. Girdi katmanı: Kullanıcının gezinme davranışları hakkında sayısal bilgilerin toplandığı, içerik ve etkileşim ögelerine verdiği tepkilerin toplandığı kısımdır. Girdi katmanı bilgileri toplarken şu parametreleri kullanır: İçerik ve etkileşim ögelerini seçme sıklığı (belirli bir ögeye tıklama sayısı), İçerik ve etkileşim ögelerini seçme oranı (belirli bir ögenin tıklanma sayısının tüm ögeleri tıklamaya oranı), İçerik ve etkileşim ögesinde geçirilen ortalama süre (belirli bir ögede kalma süresi / o ögeyi tıklama sıklığı) ve İçerik ya da bağlantı tiplerinin seçilme oranı. Gizli katman: Girdi katmanının topladığı bilgileri benzer özelliklerine göre gruplandırarak kategoriler oluşturur. Çıktı katmanı: Kategorileri bir araya getirerek kullanıcı özelliğini ortaya koyar. Modülün şematik olarak gösterimi Şekil 3’te verilmiştir. Şekil 3. MLFF Modülünün İşleyişi (Lo, Chan & Yeh, 2012). Çalışmanın başlangıcında öğrencilere bilişsel stil ölçeği (Myer-Briggs Type Indicator) uygulanmış ve bilişsel stilleri hakkındaki ön bilgiler topanmıştır. Ardından öğrencilerin daha önce üzerinde çalışmadıkları bir konu alanında hazırlanan web tabanlı uyarlanabilir öğrenme ortamını kısa süreliğine incelemeleri istenmiştir. Uygulama sürecinde öğrencilerin ortamda arama (browsing) davranışları log dosyalarına bakılarak MLFF tarafından analiz edilmiştir. Sistem öğrencinin bilişsel stili, arama davranışları ve etkileşim düzeyi arasındaki ilişkilere göre hareket etmektedir. Böylece öğrencinin öğrenme aktivitesini ve sisteme katılımını en üst düzeyde tutmayı amaçlamaktadır. 3.2. İçerik Modeli Belirli disiplinlere ait ilişkili yapılar ve bağlantılardan oluşan içeriği ve bu içeriğin aktarılması ve değerlendirilmesine ilişkin (guides for authors) bilgileri içerir. Shute & Towle (2003), içerik modeli oluşturmada şu yaklaşımların benimsenebileceğini ifade etmiştir: Her türden içeriğin sunulmasına elverişli içerik-bağımsız yaklaşım; aynı anda tüm kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde her türlü bilgiyi internet üzerinden çekebilmektedir. Farklı kullanıcı özelliklerine göre tasarlanmış esnek yaklaşım ve Artan kullanıcı ihtiyaçlarına ve taleplere göre şekillenebilen ölçeklenebilir içerik modeli. Uyarlanabilir öğrenme ortamlarında içerik, belirtilen özellikler ve tekrar kullanılabilir olmasından dolayı öğrenme nesnelerinden oluşmaktadır. içeriği oluşturan yapılar şu şekilde sıralanabilir; Temel bilgiler; tanımlar, örnekler, destekleyici videolar vb.), formüller gibi temel içerik, bilgiler (görseller, İşlemsel bilgiler; belirli bir sırayı takip eden, adımlar arasında belli ilişkileri içeren ve alt adımlara ayrılan bilgiler, Kavramsal bilgiler; diğer bilgi parçaları arasındaki ilişki ve bağıntılara dayanan ilişkisel bilgiler. Uyarlanabilir öğrenme ortamlarına yönelik çalışmalar yetenek-yöntem araştırmalarından mikro düzeyde kullanıcı modellemesine ve farklı sistemler tarafından paylaşılabilir ve yeniden kullanılabilir içerik nesnelerinin tasarımına doğru bir gelişim göstermektedir (Yaghmaie & Bahreininejad, 2011). Semantik web teknolojilerinde yaşanan gelişmelerle birlikte kullanıcı ve içerik modeli geliştirme ve uyarlamada web ontolojileri kullanılmaya başlanmıştır. Web ontoloji dili içeriği belirli kategorilere göre gruplama ve kullanıcı-sistem etkileşimini modellemede kullanılan XML tabanlı bir dildir. Bu dili kullanarak belirli özelliklerin kavramsal açıklamaları yapılabilmekte ve kullanıcı-içerik eşleşmesi bu açıklamalara göre uyarlanabilmektedir (Yarandi, Jahankhani & Tawil, 2013; Altun, 2012). Ontoloji tabanlı modelleme, sistem-kullanıcı etkileşimi sırasında güncellenen dinamik bir uyarlama yaklaşımıdır. Kaya ve Altun (2011), e-öğrenme ortamlarında bireylere kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimi sunan ontoloji tabanlı dinamik bir kullanıcı modeli önermiştir. Web ontolojilerine dayanan bu model e-öğrenme ortamında akıl yürütme ve çıkarımda bulunma algoritmaları sayesinde kullanıcı özelliklerini analiz etmektedir. Öğrenme nesnesi gezinim aracı belirlenen kullanıcı özelliklerine uygun öğrenme nesnelerini arayıp bulmakta, kullanıcının yaptığı sorgulara en uygun öğrenme nesnelerini sunmaktadır. 3.3. Öğrenme Yönetim Sistemleri Öğrenme yönetim sistemleri (Learning Management System, LMS) eğitsel içeriği depolayan ve öğrencinin belirli kurallar dahilinde bu içeriğe erişimini sağlayan ve düzenleyen web tabanlı uygulamalardır (Moisa, 2013). Bu sistemler ders sürecini yönetmede çeşitli modüller kullanarak ders içeriğinin aktarımı, ödevler, sınavlar, ders başarı durumunun takibi, öğrenen-öğrenci-içerik etkileşimleri gibi işlemleri yerine getirirler. Šimko, Barla & Bieliková (2010), Web 2.0 teknolojilerine dayanan öğrenme yönetim sistemlerinin tasarlanmasında şu özellikleri içermesi gerektiğini belirtmiştir: -öğrenme içeriği ve üstveri yönetilebilir özellikte olmalı yeniden -sistem bir kullanıcı modeline özelliklerine göre uyarlanabilmeli, kullanılabilir, dayanmalı, böylece saklanabilir farklı ve kullanıcı -kullanıcıların sisteme aktif katılımı sağlanmalı. İşbirliği, etkileşim, içeriğin kullanıcılar tarafından oluşturulması, düzenlenmesi, paylaşılması ve organizasyonu öğrenme yönetim sistemlerini eğitsel bir sunum olmaktan çıkarır ve kişiselleştirilmiş, etkileşimli bir sistem haline getirir. Farklı öğrenen özelliklerine ve farklı derslere uyarlanabilir öğrenme yönetim sistemlerinin geliştirilmesi için belli standartları yerine getirmesi gerekmektedir (Ramesh & Ramanathan, 2013; Jurado, Redondo & Ortega, 2012; Moisa, 2013; Yaghmaie & Bahreininejad, 2011; Deperlioğlu & Sarpkaya, 2010; Aydın & Biroğul, 2008). Kullanıcıya uygun içerik modelinin geliştirilmesinde SCORM standartları olarak bilinen “Paylaşılabilir İçerik Nesnesi Referans Modeli”, uyarlanabilir bir öğrenme yönetim sisteminin şu özelliklere sahip olması gerektiğini belirtmektedir: Paylaşılabilirlik ya da birlikte çalışabilirlik (sharable/interoperability); sistemin farklı sistemlerle iletişime geçebilmesi ve içeriğin farklı sistemlerde kullanılabilmesi ve Tekrar kullanılabilirlik (reusability); içeriği oluşturan öğrenme nesnelerinin üstverilerini kullanarak yeni nesneler geliştirilebilmesidir. Paylaşılabilir ve yeniden kullanılabilir öğrenme nesneleri öğrenme ortamında güvenilir içeriğin hazırlanmasını ve iletilmesini, böylece öğrenme ortamının standartları karşılamasını ve içeriğin farklı platformlarda çalışmasını sağlamaktadır (Kaya & Altun, 2011). 3.4. Ajanların Kullanılması Ajanlar özerklik, ön etkenlik ve tepkisellik özellikleri ile uyarlanabilir sistemlerde kullanıcı ile ilişkili bilgiyi toplayarak içeriği organize edebilme, karar vermek için mantıksal sınama yapma özelliği olan yazılım parçalarıdır (Yılmaz & Kılıç-Çakmak, 2011; Yaghmaie & Bahreininejad, 2011). Uyarlanabilir sistemlerde ajanlar içeriğin öğrenen ihtiyaçlarına uygun düzenlenmesinde kullanılmaktadır. Sistemin ihtiyaç ve özelliklerine göre farklı türde ajanlar oluşturularak kullanılabilmektedir. Chellatamilan & Suresh (2011), ontoloji tabanlı uyarlanabilir bir öğrenme yönetim sisteminin geliştirilmesinde 5 tür ajan kullanmıştır: Öğrenen modelleme ajanı: Öğrenci-sistem etkileşimi bağlamına göre kullanıcı modeli oluşturmaktadır. Konu seçme ajanı; Öğrenci sistemde bulunan bir ders/kursu seçtiğinde kullanıcıya en uygun konuları listeleyen ajandır. Öğrenme nesnesi ajanı: Öğrenciye göre konular listelendikten sonra kullanıcının özelliklerine (öğrenme stili, ön bilgileri vs.) en uygun öğrenme nesnesi paketlerine karar vermektedir. Sunum ajanı: Diğer ajanlar tarafından karar verilen konu ve öğrenme nesnesi paketleri bir araya getirilerek bireyselleştirilmiş içerik sunumu hazır hale getirilir. Ontoloji ajanı: Ontoloji veri tabanından kullanılacak içerikle ilgili olan ontolojileri çağırır. Yaghmaie & Bahreininejad (2011), içeriği depolama, sıralama ve uyarlamada SCORM standartları ve web ontolojilerini kullanarak açık kaynak kodlu uyarlanabilir öğrenme yönetim sistemi geliştirmiştir. Sistemde kullanıcı log kayıtlarına bakarak kullanıcı modelini güncelleyen durum yönetim ajanı (context management agent), kullanıcı bir ders ünitesini seçtiğinde ona uygun konu başlıklarını belirleyen konu/içerik seçme ajanı (content selector agent), konu seçimine uygun içerik paketlerine karar veren içerik organizasyon ajanı (content organizer agent) ve seçilen ve organize edilen konu ve içeriği sunuma hazır hale getiren içerik sunum ajanı (content presenter agent) olmak üzere 4 ajan bulunmaktadır. Ajanlar içerik modellemede ontolojilerin oluşturulması için kaynak bilgi sağlamaktadırlar. Sisteme kullanıcı tarafından veri girilmesi ya da bir özelliğin seçilmesi ile ilgili ajan gerekli bilgileri toplar ve depolar. Bu bilgiler ontoloji geliştirme aracı tarafından işlenerek ders içeriği ile ilgili kavramsallaştırılmış yapılar olan ontolojiler geliştirilir. 4. LİSANSÜSTÜ DERSLERİN UYARLANABİLİR ÖĞRENME YÖNETİM SİSTEMİ ARACILIĞIYLA AKTARIMI (KAVRAMSAL MODEL) Uyarlanabilir öğrenme ortamlarının yapısı ve ilgili çalışmalar incelenerek lisansüstü düzeyinde alınan derslerin uyarlanabilir bir öğrenme yönetim sistemi (ÖYS) üzerinden yürütülmesi üzerine kavramsal bir model önerilmektedir. Bu doğrultuda derse katılan yüksek lisans ve/ya doktora öğrencilerinin ön bilgileri ve ihtiyaçları temelinde sistemin kullanıcıya öneriler sunması ve öğrenci gelişiminin takip edilmesi düşünülmektedir. Ayrıca önerilen sistem öğrenci-öğretim elemanı arasında iletişim ve paylaşımı arttırarak danışmanlık işlevi de görecektir. Sistemde yer alması düşünülen bileşenler şu şekildedir: 4.1. Kullanıcı Modelinin Oluşturulması Kişiselleştirme ajanları ile kullanıcı hakkında bilgiler toplanarak kullanıcıya en uygun ders içeriği sunumu yapılacaktır. Kullanıcıya ait bilgilerin analiz edilmesinde ÖYS kayıt sayfasında doldurulan bilgi giriş formu ve sistemkullanıcı etkileşimi sırasında tespit edilen tercihler ve sistem içi arama parametrelerinden yararlanılacaktır. Kullanıcının sistemde tamamladığı görevler (okumalar, alıştırmalar, incelenen sunumlar) ve okuma tercihleri kullanıcı modelinde depolanacaktır. İçerik ajanları bu bilgileri kullanıcı modeli ile içerik modeli arasında iletişimi sağlamak amacıyla kullanarak kişiselleştirilmiş içerik sunumu gerçekleştirilecektir. Derse Kayıt Sayfası Dersi alan öğrenci ÖYS’ye kayıt esnasında ön bilgileri ve ihtiyaçlarını belirlemeye yönelik kullanıcı formunu doldurarak sisteme kayıt olacaktır. Bu amaçla aşağıdakine benzer bir form kullanılabilir: Şekil 4. ÖYS Kayıt Ekranı 4.2. İçerik Modeli Sistemde kullanılacak farklı formatlarda materyallerin öğrenme nesneleri geliştirilerek içerik modelinde depolanacaktır. Kullanıcı modelinden gelen bilgilere göre tanımlanan öğrenci özelliklerine uygun okumalar, video, yazılım inceleme ve dergi adlarını içeren, öğrenme nesnesi ve üst verilerinden oluşan içerik paketi içerik ajanları tarafından seçilerek sunum modeline aktarılacaktır. Kullanıcıya uygun içeriğin seçilmesi ve organize edilmesinden sorumlu konu seçimi ajanı farklı içerik kombinasyonları oluşturarak sunuma hazır konu paketlerini oluşturacaklardır. İçerik ajanı ise hazırlanan konu paketlerinin sunumunu sağlayacaktır. Örneğin yukarıdaki ders kayıt ekranında Kişilik Psikolojisi ve Sosyal Ağlar konularına ilgi duyan, Eğitimde İstatistiksel Yöntemler II dersini alan bir öğrenciye farklı kişilik özelliklerine sahip bireylerin sosyal ağ kullanım profili ile ilgili bir makale okuması ve kişilik envanterlerini incelemesi önerilebilir. 4.3. Sunum/Öğretim Modeli Bu modelde kullanıcı kişisel tercihlerine ve ilgi alanlarına en uygun ders sunumu ile etkileşime girecektir. Kullanıcı özellikleri doğrultusunda sunulan öğrenme nesnesi paketlerinin yanı sıra sayfada tamamlanan çalışmaların listesi, tartışma platformu, takvim gibi özellikler de bulunacaktır. Kullanıcının sistemle etkileşimi sırasında oluşan kullanıcı kayıtları da yine log analizi yardımıyla kullanıcı modeline aktarılarak profilin dinamik güncellenmesini sağlayacaktır. Sunum modelinde üzerinde çalışılan derse ait şu bölümler yer alacaktır: Giriş Sayfası Bu sayfada dersin hedefleri ve içeriği hakkında genel bilgiler verilecektir. Her kullanıcı için sunulan ortak bilgilerin ardından kullanıcı formundan elde edilen bilgilere göre öğrencinin derse başlamadan okuması gereken kaynaklar ve ön koşul öğrenmeler tavsiye edilecektir. İçerik ajanları kullanıcının ön bilgi düzeyi hakkındaki verilere göre konu başlıklarını tavsiye edecektir. Haftalık Ders Sayfası Bu sayfada ilgili haftanın ders konularının yanı sıra her kullanıcının o hafta tamamladığı görevleri girmesi için bir bölüm bulunacaktır. Okuduğu kitap ve makaleler, katıldığı ders ve seminerler ve kullanıcının okumalarına ilişkin kısa bir yorumu ile “Arkadaşlarıma Öner” özelliği sayfada yer alabilir. Arama Ders için belirlenen veritabanlarından bilgileri çeken bir arama motoru sayfaya eklenecektir. ‘Information Retrieval’ özelliği ile kişiye uygun arama sonuçları listelenecektir. Kullanıcı kendisine önerilen okumaları yaparak profiline ekleyebilir, aynı zamanda arkadaşlarına önerebilir. Değerlendirme Öğrencinin sistemdeki ilerlemesini değerlendiren, kullanıcıya ve ilgili öğretim elemanına rapor eden bir değerlendirme sistemi bulunacaktır. Değerlendirme sonuçlarına göre kullanıcıya yeni görevler tavsiye edilecektir. Önerilen sistemin kullanıcı, içerik ve sunum modeli ilişkisi şu şekilde şematize edilebilir: Şekil 5. Uyarlanabilir Lisansüstü ÖYS’nin İşleyişi 5. SONUÇ Tek tip öğrenen modeline dayanan geleneksel öğrenme ortamından yeni nesil e-öğrenme ortamlarına geçişte bireysel özelliklere, ilgi ve ihtiyaçlara cevap veren farklı öğrenme seçenekleri sunan akıllı sistemler devreye girmektedir. Öğrenen profilini ve öğrenme aktivitesini modellemeye dayanan akıllı sistemler semantik web teknolojilerinin, özellikle web ontolojilerinin kullanılmasıyla kişiye özel öğrenme deneyimi yaşatmaktadır (Laroussi, 2012). Farklı platformlarda çalışabilen ve yeniden kullanılabilen öğrenme nesnesi üst verileri ile belli standartları karşılayan öğrenme yönetim sistemleri geliştirilebilmektedir. Bu çalışmada önerilen uyarlanabilir öğrenme yönetim sistemi lisansüstü düzeyinde öğrencilere bir anlamda danışmanlık yapacağı düşünülmektedir. Sistem kullanıcı özelliklerini analiz ederek kişiye özel öneriler sunan ve kullanıcı-sistem etkileşimi sırasında güncellenen dinamik bir yapıdadır. İçeriğin oluşturulmasında öğrenme nesnelerinin kullanılması, sistemin her ders için ve tekrar kullanılabilir olmasını sağlamaktadır. Lisansüstü düzeyinde farklı gereksinimleri yerine getirmede önerilen modele uygun ontoloji tabanlı sistemler geliştirilebilir. 6. KAYNAKÇA Akkoyunlu, B., Altun, A., & Soylu, M. Y., (2008). Öğretim tasarımı. Maya Akademi Yayın Dağıtım. Altun, A. (2012). Ontologies for Personalization: A new challenge for instructional designers. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 64, 691-698. Aydın, C. Ç., & Biroğul, S. (2010). E-öğrenmede açık kaynak kodlu öğretim yönetim sistemleri ve Moodle. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 1(2). Bouchet, F., Harley, J. M., & Azevedo, R. (2013, January). Impact of Different Pedagogical Agents’ Adaptive Self-regulated Prompting Strategies on Learning with MetaTutor. In Artificial Intelligence in Education (pp. 815-819). Springer Berlin Heidelberg. Brusilovsky, P. (2001). Interaction, 11, 87-110. Adaptive hypermedia, User Modeling and User-Adapted Chen, C. M., Lee, H. M., & Chen, Y. H. (2005). Personalized e-learning system using Item Response Theory. Computers & Education, 44(3), 237-255. Chellatamilan, T., & Suresh, R. M. Intelligent Agents for the Semantic Adaptive eLearning System.International Conference on Advanced Computer Technology (ICACT), 2011 Deperlioğlu, Ö., & Sarpkaya, Y. (2010). Öğretim yönetim sistemleri için örnek veri tabanı tasarımı. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 2(1), 15-21. Graf, S., Kinshuk & Ives, C. (2010, July). A flexible mechanism for providing adaptivity based on learning styles in learning management systems. In Advanced Learning Technologies (ICALT), 2010 IEEE 10th International Conference on(pp. 30-34). IEEE. Jurado, F., Redondo, M. A., & Ortega, M. (2012). Blackboard architecture to integrate components and agents in heterogeneous distributed eLearning systems: An application for learning to program. Journal of Systems and Software, 85(7), 1621-1636. Kaya, G., & Altun, A. (2011). A learner model for learning object based personalized learning environments. In Metadata and Semantic Research (pp. 349-355). Springer Berlin Heidelberg. Kim, J., Lee, A. & Ryu, H. (2013). Personality and its effects on learning performance: Design guidelines for an adaptive e-learning system based on a user model. International Journal of Industrial Ergonomics 43, 450-461. Knutov, E., De Bra, P. & Pechenizkiy, M. (2009). AH 12 years later: a comprehensive survey of adaptive hypermedia methods and techniques, New Review of Hypermedia and Multimedia, 15(1), 5-38. Laroussi, M. (2012, January). Ontology in Adaptive Learning Environment. In Workshop on Learning Technology for Education in Cloud (LTEC'12) (pp. 167-177). Springer Berlin Heidelberg. Lo, J. J., Chan, Y. C., & Yeh, S. W. (2012). Designing an adaptive web-based learning system based on students’ cognitive styles identified online.Computers & Education, 58(1), 209-222. Mampadi, F., Chen, S. Y., Ghinea, G., & Chen, M. P. (2011). Design of adaptive hypermedia learning systems: A cognitive style approach. Computers & Education, 56(4), 1003-1011. Moisa, V. (2013). Adaptive Learning Management System. Journal of Mobile, Embedded and Distributed Systems, 5(2), 70-77. Ocepek, U., Bosnić, Z., Nančovska Šerbec, I., & Rugelj, J. (2013). Exploring the relation between learning style models and preferred multimedia types. Computers & Education, 69, 343-355. Park, O. C., & Lee, J. (2003). Adaptive instructional systems. Educational Technology Research and Development, 25, 651-684. Ramesh, V. M., & Ramanathan, C. (2013, August). A rubric to Evaluate Learning Management Systems. In Teaching, Assessment and Learning for Engineering (TALE), 2013 IEEE International Conference on (pp. 73-77). IEEE. Shute, V., & Towle, B. (2003). Adaptive e-learning. Educational Psychologist,38(2), 105114. Šimko, M., Barla, M., & Bieliková, M. (2010). ALEF: A framework for adaptive web-based learning 2.0. In Key Competencies in the Knowledge Society (pp. 367-378). Springer Berlin Heidelberg. Somyürek, S. (2009). Uyarlanabilir öğrenme ortamları: Eğitsel hiper ortam tasarımında yeni bir paradigma. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 1(1), 29-38. Van Seters, J. R., Ossevoort, M. A., Tramper, J., & Goedhart, M. J. (2012). The influence of student characteristics on the use of adaptive e-learning material.Computers & Education, 58(3), 942-952. Vandewaetere, M., Desmet, P., & Clarebout, G. (2011). The contribution of learner characteristics in the development of computer-based adaptive learning environments. Computers in Human Behavior, 27(1), 118-130. Walkington, C. A. (2013). Using adaptive learning technologies to personalize instruction to student interests: The impact of relevant contexts on performance and learning outcomes. Journal of Educational Psychology, 105(4), 932-945. Yaghmaie, M., & Bahreininejad, A. (2011). A context-aware adaptive learning system using agents. Expert Systems with Applications, 38(4), 3280-3286. Yang, T.-C., Hwang, G.-J., & Yang, S. J.-H. (2013). Development of an adaptive learning system with multiple perspectives based on students' learning styles and cognitive styles. Educational Technology & Society, 16 (4), 185–200. Yarandi, M., Jahankhani, H., & Tawil, A. R. H. (2013). A personalized adaptive e-learning approach based on semantic web technology. Webology, 10(2). Yılmaz, R., & Kılıç-Çakmak, E. (2011). Sanal öğrenme ortamlarında sosyal model olarak eğitsel arayüz ajanları. Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi (KEFAD), 12(4), 243-264. YAZARLAR HAKKINDA BİLGİ Arş. Gör. Nihal Menzi Çetin Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü, Beytepe/Ankara. nmenzi@hacettepe.edu.tr Arş. Gör. Nihal Menzi Çetin, lisans eğitimini 2008 yılında Çukurova Üniversitesi Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi bölümünde tamamladı. 2012 yılında Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Anabilim Dalından yüksek lisans derecesi aldı. Yüksek lisans tezini öğretim tasarımı ve internet temelli öğretim konularında hazırladı. 2012 yılından bu yana Hacettepe Üniversitesi Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Anabilim Dalında araştırma görevlisi olarak görev yapmakta ve doktora eğitimine devam etmektedir. Sosyal ağlar ve öğretmen eğitimi konularında çalışmaktadır. Prof. Dr. Arif ALTUN Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü, Beytepe/Ankara altunar@hacettepe.edu.tr 1992 yılında Atatürk Üniversitesi İngiliz Dili ve Edebiyatı Bölümü’nden mezun oldu. 1995 yılında Bilkent Üniversitesi’nde İngilizcenin Yabancı Dil Olarak Öğretimi konusunda yüksek lisansını tamamladıktan sonra 1999 yılında University of Cincinnati’de Eğitim Programları ve Öğretim alanında doktora derecesi aldı. Halen Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü’nde öğretim üyesi olarak çalışmaktadır. UYARLANABİLİR ÖĞRENME ORTAMLARI VE BİR MODEL ÖNERİSİ Bireye uygun ortamların tasarlanması öğretim tasarımının temel sayıtlılarından biridir. Temelinde öğrenme kuramlarının yer aldığı öğretim tasarımı, tasarım modelleri ile daha uygulamaya dönük hale gelmekte ve tasarımda gerçekleştirilecek adımlar açıkça ifade edilebilmektedir. Farklı kuramsal altyapıları bulunan farklı tasarım modellerinin ortak noktası ise öğrenen özellikleridir (Akkoyunlu, Altun & Soylu, 2008). Uyarlanabilir öğrenme ortamları yeni web teknolojilerine paralel olarak kullandıkları yapay zeka algoritmaları sayesinde kullanıcıya daha etkili bir öğrenme deneyimi yaşatan kişiselleştirilmiş öğrenme olanağı sunmaktadır (Kim, Lee & Ryu, 2013; Vandewaetere, Desmet & Clarebout, 2011). Kişiselleştirilmiş öğrenme desteği, sistemin kullanıcının kişisel özelliklerini belirleme ve bilginin sunum biçimini bu özelliklere göre ayarlama özelliğidir; hipermedya sistemler, zeki öğretim sistemleri ve öğrenme/içerik yönetim sistemleri kişiselleştirilmiş öğrenme seçenekleri sunmaya uygun uyarlanabilir ortamlardan biridir (Yang, Hwang & Yang, 2013; Yarandi, Jahankhani & Tawil, 2013; Bouchet, Harley & Azevedo, 2013; Yaghmaie & Bahreininejad, 2011). Alan yazında öğrenme ortamlarının uyarlanmasında farklı yaklaşımlardan bahsedilmektedir. Mikro yaklaşım, öğrenme etkinliği sırasında bireyin duruma göre değişen spesifik ihtiyaçlarını belirlemek ve etkinliği buna göre düzenlemeyi içeren dinamik yaklaşımdır. Yapay zeka tekniklerini içeren zeki öğretim sistemleri, web tabanlı öğretim ortamları (Web 2.0 ve semantik web teknolojilerini kullanan) ve hipermedya sistemler kullanıcının en güncel ilgi ve ihtiyaçlarını belirleyerek sistemde uyarlamalar yapan mikro yaklaşım örnekleridir. Uyarlanabilir öğrenme ortamlarında temel olarak kullanıcı modeli, içerik modeli, sunum modeli ve uyarlama mekanizması bileşenleri bulunmaktadır. Kullanıcı modeli, öğrenenin ön bilgileri, demografik özellikleri, öğrenme tercihleri hakkındaki bilgilerden oluşan kullanıcı profilidir. İçerik modeli öğrenenin öğrenme hedeflerine ve bilgi düzeyine uygun kavramların belirlenmesi ve buna uygun öğrenme nesnelerinin oluşturulmasını içerir. Sunum ya da öğretim modelinin oluşturulmasında kullanıcı modeli ve içerik modeli eşleştirilerek öğrenme hedeflerine uygun etkinlik, sunum ve gösterimler hazırlanır. Uyarlama mekanizması ise kullanıcı, içerik ve öğretim modellerini bir araya getiren algoritmalardan oluşur. Öğrenme yönetim sistemleri paylaşılabilir ve yeniden kullanılabilir öğrenme nesneleri ve yazılım ajanları sayesinde kişiselleştirilebilir ve uyarlanabilir öğrenme ortamlarından biridir. Bu çalışmada uyarlanabilir öğrenme ortamlarının yapısı ve ilgili çalışmalar incelenerek lisansüstü düzeyinde alınan derslerin uyarlanabilir bir öğrenme yönetim sistemi üzerinden yürütülmesi üzerine kavramsal bir model önerilmektedir. Sistemde kullanıcının ön bilgileri, tercihleri ve ilgi alanları hakkında bilgileri toplayan kişiselleştirme ajanları, konu seçimi ajanı ve içerik ajanı bulunacaktır. Konu seçimi ajanı, kullanıcı modelinden gelen bilgilere göre tanımlanan öğrenci özelliklerine uygun okumalar, video, yazılım inceleme ve dergi adlarını içeren, öğrenme nesnesi ve üstverilerinden oluşan içerik paketini oluşturacaktır. İçerik ajanı ise hazırlanan konu paketlerinin sunumunu sağlayacaktır. Önerilen uyarlanabilir öğrenme yönetim sistemi lisansüstü düzeyinde öğrencilere bir anlamda danışmanlık yapacaktır. Bu noktadan hareketle lisansüstü düzeyinde farklı gereksinimleri yerine getirmede belirtilen kavramsal çerçeveye uygun ontoloji tabanlı sistemler geliştirilebilir.