Öğrenme sürecinde belirleyici olan iki temel soru var: (1) Ne öğrenilecek ve (2) nasıl öğrenilecek? Bu sorulara verilecek yanıtlar, benzerlikler olsa da kişiye özel. Herkesin ihtiyaç duyduğu bilginin kapsamı ve derinliği değişebilir. Herkesin tercih ettiği öğrenme yöntemi ve olgunlaşma süreci farklı olabilir. O halde ideal öğrenme deneyimini ifade edecek olan cümle şu olabilir: Herkes ihtiyaç duyduğu bilgiye, istediği kapsam ve derinlikte, ihtiyaç duyduğunda ulaşabilsin ve kendi öğrenme yeteneği, hızı ve tercihlerine uygun olarak öğrenebilsin. Bu şekil öğrenmeyi tanımlamak için en çok kullanılan sıfatlar, “kişiselleştirilmiş (personalized)”, “farklılaştırılmış (differentiated)” ve “uyarlanmış (adaptive)” olarak ön plana çıkıyor. “Yetkinlik bazlı öğrenme (competency based learning)" de bir anlamda kişiselleştirilmiş öğrenme üzerine kurgulanmış bir yaklaşım.
Kuşkusuz kişiselleştirme yeni bir ideal değil. Tarih boyunca bilenlerin bilmeyenlere, ustaların çıraklara, öğretmenlerin öğrenenlere verdikleri gelişim desteğinde birçok kişiselleştirme çabası var. Özellikle bire bir ya da küçük grup öğrenmelerinde sürecin kişisel bir karakterde ilerlediğini de söylemek mümkün. Ama diğer taraftan kitlesel eğitimin yaygınlaşması, standart kitapların basılması ve tek tip müfredat yapısı özellikle örgün eğitimde kişiselleştirmeyi zorlaştırdı. Eğitim de ister istemez ortalama profiller üzerinden ortalama öğrenci yetiştiren bir aygıta dönüştü. Bu kitlesel ve ortalama karakterli eğitim aygıtı bugünün acayip dünyasında artık çalışmıyor.
Kitlesel tasarımın iflas etmesinden sebep, son yılların yükselen eğilimlerinden birisi olarak kişiselleştirme ciddi anlamda dikkat çekiyor. Örgün eğitimin kişiselleştirilmesi de bir gündem ama kavram asıl yetişkin eğitimi ve kurumsal öğrenme alanında ön plan çıkıyor. Örneğin Donald Taylor tarafından her sene yapılan Küresel Nabız Araştırmasında, “öğrenmede kişiselleştirme” son 3 yıldır ilk sırada. Yani araştırmaya katılan eğitim ve gelişim profesyonelleri arasında uzun süredir en sıcak konu. Kurumsalda kişiselleştirmeye olan ilgi anlaşılabilir. Eğitimlerin daha kısa, daha odaklı ve yetkinlik, problem ya da durum bazlı olması da kişiselleştirmeye olan ihtiyacı doğal olarak artırıyor.
Neden Şimdi?
Zamanlama, üzerinde durulması gereken bir konu. Yani tarihsel bir pratik olan kişiselleştirme neden şimdi bu kadar sıcak bir konu haline geldi? Yanıt basit. Teknoloji sayesinde yepyeni kişiselleştirme fırsatların ortaya çıktığı bir döneme girdik. Bilgi, dijital olarak kaydedilmeye başladı ve gelinen noktada devasa boyutlara ulaştı. Bulut bilişim olanakları sayesinde yoğunluğu ve derinliği her geçen gün artan bir “bilgi küre” oluştu. Açık ya da şifreli, paralı ya da parasız, bu bilgilere istediğimiz zaman ulaşabilir hale geldik. Bilgi bolluğu, teorik olarak, sadece ihtiyacımız olan bilgilerden oluşan seçkiler (kurasyon) yapmamızı (ya da bizim için yapılmasını) mümkün hale getirdi. Taşınabilir/giyilebilir cihazlar sayesinde bilgi küre ile yüksek hızda bağlantıda olmak da önemli bir olanak olarak yaygınlaşmaya başladı. Buna veri saklama ve işleme teknolojilerindeki gelişmeleri de ekleyelim. Kimin hangi konuda gelişime ihtiyacı olduğunu/olacağını daha keskin şekilde tahmin edebilen algoritmaları düşünelim. Üstüne yapay zekâ gibi insan dışında seçki yapabilecek makineden oyuncuları da koyalım. İşte bunlar sayesinde kişiselleştirme, giderek daha mümkün ve yaygın bir pratik olarak yükseliyor.
Kişiselleştirme ne vadediyor?
Aşağıda, öğrenme kişiselleştikçe yani kişilerin ihtiyaç ve yeteneklerine daha uygun hale geldikçe daha iyi olmasını beklediğimiz bazı alanlar var.
Performans: Özellikle kurumsal dünyada hayat, yazılı olsun ya da olmasın, performans tanımları ve performans beklentileri üzerinden yürüyor. Göstermem gereken performans “kişisel” olduğu için doğal olarak gelişim planımın ve bu doğrultudaki öğrenme çabalarımın da kişisel olmasını isterim.
İhtiyaç Analizi: Performans dışında özellikle teknoloji tabanlı analiz ve tahminleme araçları ile gelişim ihtiyaçlarının belirlenmesinde yeni ve pratik imkanlar ortaya çıktı. Gelişim ihtiyaçlarımı doğru belirlemek için, yetenek, kişilik, bilgi, beceri, tutum, yetkinlik vb. değerlendirmeler yapmak ve başkalarından geri bildirim almak isterim.
Ustalaşma Süreci: Bir alanda ustalaşmak zaman gerektiren bir olgunlaşma süreci. Bir konuda ustalaşmak bazıları için kolay ve hızlı ama bazıları için daha uzun ve zor olabilir. Fakat bu kimin daha iyi usta olacağını tek başına belirlemez. Bu yüzden ben kendi ustalık yolculuğumu kendi hedef ve yeteneklerime göre kendim planlamak isterim.
Verimlilik: Kişiselleştirilmiş dijital seçkiler sayesinde bilgilenmenin bireysel olarak çevrim içinde gerçekleşmesi, sınıfta ya da birlikte geçirilecek zamanda daha değerli etkinliklere yer açmaya başladı. Bu da tasarımcıların elini güçlendirdi. Ben ihtiyacım olan bilgiyi kendim öğreneyim ama bir araya gelerek daha çok fikir üretelim, deneyim paylaşalım, olasılıklar hakkında konuşalım, problemlerin üzerine gidelim ve projeler üretelim.
Katılım ve Bağlılık: Öğrenme sürecinin içinde akışa girmek, süreçten heyecan ve mutluluk duymak öğrenmenin gerçekleşmesi için gerekli duygusal altyapının oluşması için önemlidir. Bir konuda gelişmek benim için gerçekten anlamlı ve gerekliyse o zaman ben öğrenme sürecini heyecan ve kararlılıkla sürdürürüm.
Değerlendirme: Öğrenme deneyimini ve öğrenmenin sonuçlarını değerlendirmek hem sürecin iyileştirilmesinde hem de değerin ortaya konmasında yeni imkanlar ortaya koyuyor. Öğrenmenin sonuçlarını ve bu sayede bireysel olarak yarattığım değeri görebilirsem bu beni motive eder.
Burayı uzatıp başka faydalar eklemek de mümkün. Ama kişiselleştirmenin en başta öğrenme motivasyonuna önemli katkı sağladığını söylemek mümkün. Bunun da öğrenme ve gelişim enerjisinin kaynağı olduğu düşünülürse, sadece öğrenenleri isteklendirmek bile kişiselleştirme için tek başına yeterli gerekçe olabilir.
Mikro Üretim, Seçki (Kurasyon) ve Kitlesel Kişiselleştirme
Kişiselleştirme herkes için her durumda ayrı ayrı içerik ya da eğitim üretileceği anlamına da gelmiyor. Benzer gelişim ihtiyacı olan birçok kişi var. Önemli olan olası öğrenme içeriklerinin paketler halinde tasarlanması ve bunların ihtiyaç analizi mekanizmalarına bağlı olarak kişilere sunulması ya da kişilerin kendi ihtiyaçları doğrultusunda bunlara ulaşması. Kitlesel erişime açık bir bilgi portalini ve burada yüzlerce öğrenme paketinin olduğunu düşünelim. Buraya erişimi olan kitlelerin paketlerden seçim yaparak kendi öğrenme planlarını oluşturduklarını varsayalım. Her bir paketi alan katılımcı sayısının yüzlere, hatta binlere ulaştığını da hayal edelim. İşte kitlesel kişiselleştirmeden kasıt tam olarak da bu durum: Bir pakete yüzlerce, hatta binlere kişiden oluşan bir “kitle” ulaşmış olsa da bu paket o kitlenin “kişisel” ihtiyaçlarına uygun.
Kitlesel kişiselleştirmenin çalışabilmesi için önemli bir değişken paketlerin boyutu. Paketler ne kadar küçülürse kişiselleşmiş öğrenme planı hazırlamak da o oranda kolaylaşıyor. Bu yüzden “mikro öğrenme” hemen hemen tüm eğilim araştırmalarında üst sıralarda yer alan diğer bir sıcak konu. Bir öğrenme platformunda yer alan paketler ne kadar küçükse öğrenenin kendine göre kişisel bir tasarım yapma seçeneği de o oranda artıyor. Küçük bloklarla büyük binalar inşa etmek gibi bir durum. Aynı konunun bile farklı seviyelerde paketlere bölünmesi önemli bir ihtiyaç. Giriş seviyesinde olanlarla o konuda ustalaşmış kişilerin kendilerine uygun paketler bulabilmesi öğrenme sürekliliği ve isteği için önemli.
Fakat paketlerin küçülmesi de ayrı bir zorluk yaratıyor. Kalabalık öğrenme alternatifleri arasında anlamlı ve tutarlı seçimler yapabilmek önemli bir yetkinlik olarak ön plana çıkıyor. Burada yine son dönemlerde popüler hale gelen diğer bir kavram olan seçki ya da derleme(kurasyon) süreci önem kazanıyor. Bir öğrenen, var olan yüzlerce hatta binlerce öğrenme alternatifi içinden öyle bir seçim yapsın ki tam ihtiyacını karşılayacak bir müfredat ortaya çıksın. Kulağa hoş geliyor ama genel bir ilke olarak, bir alanda öğrenme sürecine yeni başlanıyorsa, temel formasyon kazandırmaya dönük olarak hazırlanmış iyi bir makro programı takip etmenin ama o alanda ustalaştıkça mikroya geçiş yapmanın da iyi bir strateji olabileceğini söyleyelim. Fakat önceden tanımlanmış mikrolardan oluşan makrolar önermek de seçkinin bir işlevi ve hizmeti olabilir.
Anlaşılacağı üzere seçkinin iyi çalışması son derece önemli. O halde seçki, olabildiğince öngörülü, analizci, tahminci, karar verici ve akıllı olmalı. Yapay zekâ ile ortaya çıkan teknolojiler bu anlamda seçkinin gücünü artırabilir. Mevcut ihtiyaçlar ve bu ihtiyaçları giderecek eğitim çözümleri verisi üzerine kurulacak bir öğrenme mekanizması ile makine, teorik olarak, olabilecek tüm seçki desenlerinin haritasını çıkabilir ve herkese özel ve kişisel olarak makro-mikro öğrenme izlekleri oluşturabilir. Bu yavaş yavaş gerçekleşiyor. Daha da gelişecek gibi görünüyor. Herkese kişisel müfredat, mevcut okul-üniversite sisteminin ters yüz edilmesi anlamına da geliyor.
Çevik Öğrenen
Değişim yüksekse uyum ihtiyacı ve buna bağlı öğrenme ihtiyacı da oranda yükseliyor. Dolayısıyla bugünün değişen ve belirsiz iş koşullarında hızlı ve sürekli öğrenme en önemli yetkinliklerden birisi olarak ön plana çıkıyor. Hatta bunu diğer tüm yetkinliklerin gelişimine açılan kapı olduğu için “yetkinliklerin yetkinliği” olarak adlandırmak da mümkün. O zaman ihtiyaç duyulan anda ve tam ihtiyacı karşılayacak şekilde öğrenebilmek, uyumu ve çevikliği mümkün kılıyor.
Kitlesel ve ortalama içeriklerle çevik olmak mümkün değil. Günler ya da aylar sonra planlanmış birkaç günlük eğitimleri bekleyerek de çevik olmak mümkün değil. Dolayısıyla çeviklik, aynı zamanda bir kafa yapısı ya da bir yaşama şekli. Çevik olmak aynı zamanda özgürleştirici bir durum. Bireysel olarak hangi alana odaklanmak istenirse öğrenme ve gelişim enerjisini o alana kanalize etmek yeni üretim ve değer yaratma alanlarının kapısını açacak olan ivmelenmeyi sağlıyor.
Tam üstümüzde ve istediğimizde erişebileceğimiz bir bilgi küre altında yaşıyoruz. Birbirine destek olmaya gönüllü insanlardan oluşan öğrenme ağları ve toplulukları her yerde. Kendimize özgü öğrenme süreçleri tasarlayabiliriz. Her yerden bize özgü öğrenme önerileri gelmeye başlıyor. Akıllı makineler tutkulu öğrenenlere yardımcı olmak için çalışıyor. Tek ihtiyacımız olan iyi çalışan bir öğrenme mekanizması. Tek ihtiyacımız öğrenme ve gelişimin iyi disipline edilmiş ama doğal bir yaşam pratiği haline gelmesi. Tüm bu kişiselleştirme, mikrolaştırma ve akıllı içerik derleme yaklaşımlarının en önemli amacı öğreneni ve öğrenmeyi çevikleştirme.
Zaman ise artık kesin ve geri dönülmez bir şekilde çeviklerin zamanı.
Mehmet Gürsoy, 2020
Bu yazıya atıfta bulunmak isterseniz aşağıdaki referans metnini kopyalayabilirsiniz.
Gürsoy, M (2020), Çeviklerin zamanı ve kişileştirilmiş öğrenme. Ledd. Erişim Tarihi: gg.aa.yyyy, https://www.ledd.io/post/çeviklerin-zamanı-ve-kişileştirilmiş-öğrenme
Comments