Bu nedenle, bu çalışmanın amacı YZ teknolojilerinin AUÖ’deki uygulamalarına ve sunduğu fırsatlara genel bir bakış açısı sunmak ve maliyet, gizlilik, algoritmik önyargı ve öğrenen veri kullanımı dahil YZ ile ilgili olası endişeleri tartışmaktır.
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:Yapay zekâ (YZ), makinelerin daha önce insan zekâsı ile ilişkilendirilen bilişsel görevleri başarabileceği fikrine dayanmaktadır.
📊
Key Findings & Data:Etkileşimli kişiselleştirilmiş e-öğrenme platformlarını geliştirmek ve uygulamak için makine ve derin öğrenme algoritmalarını kullanarak büyük verilerden yararlanan bu teknolojinin yakın gelecekte açık ve uzaktan öğrenmede (AUÖ) yaygın olarak uygulanması beklenmektedir.
💡
Conclusion & Impact:Bu nedenle, bu çalışmanın amacı YZ teknolojilerinin AUÖ’deki uygulamalarına ve sunduğu fırsatlara genel bir bakış açısı sunmak ve maliyet, gizlilik, algoritmik önyargı ve öğrenen veri kullanımı dahil YZ ile ilgili olası endişeleri tartışmaktır.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:açık ve uzaktan öğrenme · yükseköğretim · yapay zeka
Özet
Yapay zekâ (YZ), makinelerin daha önce insan zekâsı ile ilişkilendirilen bilişsel görevleri başarabileceği fikrine dayanmaktadır. Etkileşimli kişiselleştirilmiş e-öğrenme platformlarını geliştirmek ve uygulamak için makine ve derin öğrenme algoritmalarını kullanarak büyük verilerden yararlanan bu teknolojinin yakın gelecekte açık ve uzaktan öğrenmede (AUÖ) yaygın olarak uygulanması beklenmektedir. AUÖ’de YZ’nin kullanımı uzaktan öğrenenler, öğretim üyeleri, personel ve kurumlar için büyük umutlar sunarken, etik konular ve zorluklar açısından beraberinde büyük sorumluluklar da getirmektedir. Bu nedenle, bu çalışmanın amacı YZ teknolojilerinin AUÖ’deki uygulamalarına ve sunduğu fırsatlara genel bir bakış açısı sunmak ve maliyet, gizlilik, algoritmik önyargı ve öğrenen veri kullanımı dahil YZ ile ilgili olası endişeleri tartışmaktır.
Şenocak, D. (2020). Açık ve uzaktan öğrenme ortamlarında yapay zekâ: Sunduğu fırsatlar ve yarattığı endişeler. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, Cilt: 6 Sayı: 3, 56–78. https://ajindex.com/articles/1438902
Aldowah, H., Al-Samarraie, H., & Fauzy, W. M. (2019). Educational data mining and learning analytics for 21st century higher education: A review and synthesis. Telematics and Informatics, 37, 13-49. https://doi.org/10.1016/j.tele.2019.01.007
Au, O. T. S., Li, K., & Wong, T. M. (2018). Student persistence in open and distance learning: success factors and challenges. Asian Association of Open Universities Journal, 13(2), 191-202. https://doi.org/10.1108/AAOUJ-12-2018-0030
Bakeer, H. M. S., & Abu-Naser, S. S. (2019). An Intelligent Tutoring System for Learning TOEFL. International Journal of Academic Pedagogical Research (IJAPR), 2(12), 9-15.
Bates, A.W. (2015) Teaching in a Digital Age: Guidelines for Designing Teaching and Learning. Vancouver BC: Tony Bates Associates Ltd.
Bini, S. A. (2018). Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, and Cognitive Computing: What Do These Terms Mean and How Will They Impact Health Care?. The Journal of Arthroplasty, 33(8), 2358–2361. https://doi.org/10.1016/j.arth.2018.02.067
Christensen C. M. & Raynor M. E. (2003). The innovator’s solution: Creating and sustaining successful growth. Boston, Massachusetts: Harvard Business School Press.
Fırat, M. & Yüzer, T. V. (2016). Learning Analytics: Assessment of Mass Data in Distance Education. International Journal on New Trends in Education and Their Implications, 7(2), 1-8.
Goksel, N., & Bozkurt, A. (2019). Artificial Intelligence in Education: Current Insights and Future Perspectives. In S. Sisman-Ugur, & G. Kurubacak (Eds.), Handbook of Research on Learning in the Age of Transhumanism (pp. 224-236). Hershey, PA: IGI Global.
Gregori, P., Martínez, V., & Moyano-Fernández, J. J. (2018). Basic actions to reduce dropout rates in distance learning. Evaluation and Program Planning, 66, 48–52. https://doi.org/10.1016/j.evalprogplan.2017.10.004
Hamza-Lup, F. G., & Goldbach, I. R. (2019). Survey on intelligent dialogue in e-learning systems. In Proceedings of the 11th International conference on mobile, hybrid, and on-line learning, (pp. 24-28). Athens, Greece.
Holec, H. (1981). Autonomy and Foreign Language Learning. Oxford: Pergamon.
Holmes, W., & Anastopoulou, S. (2019, June). What do students at distance universities think about AI?. In Proceedings of the Sixth (2019) ACM Conference on Learning@ Scale (pp. 1-4). Chicago, IL, USA.
Hussain, M., Zhu, W., Zhang, W., & Abidi, S. M. R. (2018). Student engagement predictions in an e-Learning system and their impact on student course assessment scores. Computational Intelligence and Neuroscience. https://doi.org/10.1155/2018/6347186
Hussain, M., Zhu, W., Zhang, W., Abidi, S. M. R., & Ali, S. (2019). Using machine learning to predict student difficulties from learning session data. Artificial Intelligence Review, 52(1), 381-407. https://doi.org/10.1007/s10462-018-9620-8
Ivanov, S. (2016). Will robots substitute teachers? Yearbook of Varna University of Management, 9, 42-47.
Kai S., Miguel J., Andres L., Paquette L., Baker RS., Molnar K., Watkins H., Moore M. (2017). Predicting student retention from behavior in an online orientation course. In Proceedings of 10th International conference on education data mining (pp. 250-255). Wuhan, China.
Kavitha, G. and Raj, L. (2017). Educational Data Mining and Learning Analytics - Educational Assistance for Teaching and Learning. International Journal of Computer & Organization Trends, 41(1), 21-25. http://dx.doi.org/10.14445/22492593/IJCOT-V41P304
Liu, F., Wang, L., & Qian, Y. (2017). Analysis of MOOCs courses dropout rate based on students' studying behaviors. Advances in Social Science Education and Humanities Research, 83, 139–144. https://doi.org/10.2991/hss-17.2017.26
Muilenburg, L., & Berge, Z. L. (2001). Barriers to distance education: A factor‐analytic study. American Journal of Distance Education, 15(2), 7-22.
Ndukwe, I. G., Daniel, B. K., & Amadi, C. E. (2019). A Machine Learning Grading System Using Chatbots. Artificial Intelligence in Education, 365–368. https://doi.org/10.1007/978-3-030-23207-8_67
Page, L. C., & Gehlbach, H. (2017). How an artificially intelligent virtual assistant helps students navigate the road to college. AERA Open, 3(4),1-12. https://doi.org/10.1177/2332858417749220
Robinson, C., Yeomans, M., Reich, J., Hulleman, C., & Gehlbach, H. (2016, April). Forecasting student achievement in MOOCs with natural language processing. In Proceedings of the sixth international conference on learning analytics & knowledge (pp. 383-387). Edinburgh, UK.
Sharma, R. C., Kawachi, P., & Bozkurt, A. (2019). The landscape of artificial intelligence in open, online and distance education: Promises and concerns. Asian Journal of Distance Education, 14(2), 1-2.
Simonson, M., Zvacek, S. M., & Smaldino, S. (2019). Teaching and Learning at a Distance: Foundations of Distance Education 7th Edition. Charlotte, North Carolina: IAP.
Uğur, S., & Kurubacak, G. (2019). Technology Management Through Artificial Intelligence in Open and Distance Learning. In Handbook of Research on Challenges and Opportunities in Launching a Technology-Driven International University (pp. 338-368). Hershey, PA: IGI Global.
Xiaogang, L (2018). A research on distance education systembased on artificial intelligence technology. In Proceedings of 2018 International Conference on Big Data and Artificial Intelligence (ICBDAI 2018) (pp. 98-103). Chengdu, China
Zawacki-Richter, O., Marín, V.I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators?. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 16-39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Zhao, S., Zhang, Y., Xiong, X., Botelho, A., & Heffernan, N. (2017, April). A memory-augmented neural model for automated grading. In Proceedings of the Fourth (2017) ACM Conference on Learning@ Scale (pp. 189-192). Cambridge Massachusetts, USA.