Yapay Zeka Destekli Öğrenme Platformu
Dijitalleşmenin hızla ilerlediği günümüzde, eğitim süreçlerinin teknolojik dönüşüme uyumlu hale getirilmesi, bilgiye erişimi kolaylaştırmakta ve öğrenme verimliliğini artırmaktadır. Kurumlar, farklı lokasyonlardaki çalışanlarını etkin bir şekilde eğitebilmek, öğrenme süreçlerini standartlaştırmak ve izleyebilmek için modern yazılımlara ihtiyaç duymaktadır.
Bu doğrultuda, Yapay Zeka (YZ) Destekli Öğrenme Platformları; kurumsal eğitimlerin sürdürülebilirliğini sağlayan, veriye dayalı karar alma süreçlerine katkı sunan, kullanıcı dostu arayüzlerle etkileşimi artıran yenilikçi çözümler olarak öne çıkmaktadır.
Bu proje kapsamında geliştirilen sistem; uzaktan eğitim modülleri, kişiselleştirilmiş öğrenme yolları ve veri analitiği tabanlı içerik öneri algoritmaları ile desteklenmiş, kurumsal ve akademik öğrenme platformlarına entegre edilebilen yapay zeka destekli esnek bir LMS (Learning Management System-Öğrenme Yönetim Sistemi) sunmaktadır.
Platform, kullanıcıların eğitim performansını izleyerek hem bireysel hem de organizasyonel gelişimi optimize etmeyi hedeflemektedir.
Yapay Zeka Destekli Öğrenme Platformu Nedir?
Yapay Zeka Destekli Öğrenme Platformu; kullanıcıların eğitim geçmişi, performansı, ilgi alanları ve öğrenme davranışları gibi çok boyutlu verileri analiz ederek, kişiye özel öğrenme içerikleri ve gelişim yolları öneren, aynı zamanda kurumların eğitim süreçlerini merkezi olarak yönetebilmelerini sağlayan akıllı bir sistemdir.
Makine öğrenmesi, doğal dil işleme ve otomasyon teknolojilerinin bir araya getirildiği bu sistem; kullanıcı davranışlarından anlamlı içgörüler üretir, eğitim materyallerinin etkililiğini ölçer ve eğitim süreçlerinin sürekliliğini garanti altına alır.
Böylece hem eğitimin kalitesi artırılır hem de eğitim maliyetleri düşürülerek sürdürülebilir bir dijital öğrenme altyapısı oluşturulur.
Sistemin İşleyişi
1. Veri Toplama
Öğrenme süreci, kullanıcıların platform üzerindeki etkileşimlerinin analiz edilmesiyle başlar.
Bu veriler; video izleme süreleri, sınav sonuçları, içerik tercihleri ve eğitim modüllerindeki davranışsal hareketlerden oluşur.
Ayrıca sistem; mobil ve masaüstü cihazlardan gelen log verilerini de entegre eder.
2. Veri Hazırlama ve İşleme
Toplanan ham veriler, eksik değerlerin giderilmesi, format dönüşümleri ve normalizasyon adımlarından geçirilerek işlenir.
Veri ön işleme sürecinde; eğitim modülleriyle ilişkili başarı kriterleri, tamamlanma süreleri ve davranışsal metrikler sayısallaştırılır.
3. Model Eğitimi
Kullanıcı davranışlarını analiz eden sistem, makine öğrenmesi algoritmalarıyla eğitilir.
Kullanılan teknikler arasında:
– Kümelenme (K-Means, DBSCAN)
– Sınıflandırma (Random Forest, Logistic Regression)
– Öneri sistemleri (Collaborative Filtering, Content-Based Filtering)
yer alır.
4. Kişiselleştirilmiş Eğitim Önerileri
Eğitim içerikleri, kullanıcının geçmiş öğrenme davranışları ve başarı oranlarına göre özelleştirilir.
Sistem, bireyin ihtiyaç duyduğu eğitimleri zamanında önererek hem öğrenme süresini kısaltır hem de öğrenme başarısını artırır.
Modüller, video, belge, interaktif sınav ve canlı oturum şeklinde yapılandırılabilir.
5. Geribildirim ve Sürekli İyileştirme
Sistem, kullanıcı performanslarına göre sürekli olarak güncellenir.
Eğitim modüllerinin etkisi, eğitilen modellerin başarım skorları ile birlikte değerlendirilir.
Yönetici paneli üzerinden eğitim yöneticileri, bireysel ve toplu başarıyı analiz ederek iyileştirme döngüsünü başlatabilir.
