Hem 11 yıllık bir korist olarak müzik sevgim hem de 22 yıllık bir eğitmen olarak eğitim bilgimle beraber aslında çoğu zaman eksik anlaşılan "büyük veri" konusuna değinmek istiyorum. Büyük verinin eğitime olan etkisini ve sonuçlarını müzik bilgimle birleştirerek anlatmaya çalışacağım. Biraz farklı bir yazı olacak ama umarım beğenirsiniz. 

Büyük eğitim orkestrasında her öğrenci, her biri kendi melodisine, ritmine ve tonuna sahip benzersiz bir enstrümandır. Orkestra şefinin, yani eğitimcinin görevi, bu farklı sesleri bir öğrenme senfonisine dönüştürmektir. Modern çağın maestrosu devreye giriyor: Büyük Veri.

Her tuş vuruşunun, her fare tıklamasının, sınıftaki bir tablette yapılan her kaydırmanın bu senfonideki bir nota olduğu bir dünya hayal edin. Bu notalar birlikte dokunduğunda, bir öğrencinin öğrenme yolculuğunun dijital ayak izini oluşturur. Eğitimde Büyük Veri'nin özü budur. Bu sadece hacimle ilgili değil; hız, çeşitlilik ve doğrulukla ilgili. Öğrenci sonuçlarını iyileştirmek için bu geniş, hızlı, çeşitli ve doğru veri setlerinin gücünden yararlanmakla ilgilidir.

Uzak bir gelecekte değil, şu anda bir sınıf hayal edin. Bu sınıfta sessiz bir faaliyet uğultusu var. Öğrenciler çevrimiçi sınavlardan dijital platformlardaki işbirlikçi projelere kadar çeşitli görevlerle meşgul. Perde arkasında ise Büyük Veri iş başında. Her etkileşim yakalanıyor, analiz ediliyor ve sofistike algoritmalara aktarılıyor. Bu algoritmalar, yetenekli besteciler gibi, kalıpları, eğilimleri ve korelasyonları tanımlar. Hangi öğrencilerin hangi kavramlarla mücadele ettiğini, hangi öğretim yöntemlerinin en etkili olduğunu söyleyebilir ve hatta geçmiş verilere dayanarak gelecekteki performansı tahmin edebilirler.

Bir uyarlanabilir öğrenme teknolojisi sağlayıcısı olan Knewton'u örnek olarak ele alalım. Knewton, öğrenme içeriğini bireysel öğrenciler için kişiselleştirmek üzere Büyük Veri kullanıyor. Platform, bir öğrencinin güçlü ve zayıf yönleri ile öğrenme tarzı hakkında veri toplar. Daha sonra bu verileri özelleştirilmiş dersler, alıştırma soruları ve geri bildirim sağlamak için kullanıyor. Bu kişiselleştirilmiş yaklaşımın öğrenci performansını ve katılımını artırdığı gösterilmiştir.

Büyük Veri'nin güzelliği, kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sağlama yeteneğidir. Tıpkı bir maestronun orkestradaki her enstrümana göre tempo, ses seviyesi ve perdeyi ayarlaması gibi, Büyük Veri de eğitimcilerin eğitimi her öğrencinin ihtiyaçlarına göre uyarlamasına olanak tanır. Carnegie Learning'in Cognitive Tutor'ı bunun bir kanıtıdır. Kişiselleştirilmiş matematik eğitimi sağlamak için yapay zekâ ve Büyük Veri kullanıyor. Sistem, her öğrencinin becerilerine ve öğrenme hızına uyum sağlayarak öğrenciyi yönlendirmek için anında geri bildirim ve ipuçları sağlıyor. Araştırmalar, Cognitive Tutor kullanan öğrencilerin matematik başarısında akranlarından daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur.

Ancak Büyük Veri'nin gücü sınıfın ötesine uzanıyor. Yöneticilerin kaynak tahsisinden müfredat tasarımına kadar veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olabilir. Örneğin Georgia Eyalet Üniversitesi, mezuniyet oranlarını artırmak için Büyük Veri'yi kullanıyor. Üniversite, 800 farklı akademik risk faktörünü takip eden bir "erken uyarı sistemi" geliştirdi. Bir öğrencinin davranışı potansiyel bir soruna işaret ediyorsa, sistem müdahale edebilecek ve destek sağlayabilecek bir danışmanı uyarıyor. Bu proaktif yaklaşım okul terk oranlarını önemli ölçüde azaltmıştır.

Büyük Veri, politika yapıcıların eğitim sistemindeki eğilimleri ve boşlukları belirlemelerine bile yardımcı olabilir. New York Eğitim Bakanlığı, okul performansını iyileştirmek için Büyük Veri'yi kullanıyor. Öğretmenlere, müdürlere ve yöneticilere öğrenci verilerine erişim sağlayan ARIS (Achievement Reporting and Innovation System) adlı bir veri analizi aracı geliştirdiler. Bu araç, iyileştirme alanlarını belirlemelerine ve veriye dayalı kararlar almalarına yardımcı olmaktadır.

Ancak, her güçlü araç gibi Büyük Veri de sorumlu bir şekilde kullanılmalıdır. Gizlilik ve güvenlik çok önemlidir. Öğrencilerin kimliklerini korumak için veriler anonimleştirilmelidir. Kötüye kullanımı önlemek için erişim kısıtlanmalıdır. Ve belki de en önemlisi, veriler doğru bir şekilde yorumlanmalıdır. Sonuçta veri sadece hammaddedir. İç görü sağlayan şey yorumlamadır.

Sonuç olarak, Büyük Veri sihirli bir değnek değildir. Eğitimde insan dokunuşunun yerini alamaz. Kendini eğitime adamış bir öğretmenin tutkusunu ya da hevesli bir öğrencinin merakını taklit edemez. Ancak bu insani unsurları geliştirebilir. Senfoni için notalar sağlayabilir

Ancak müziği hayata geçirmek şefe ve enstrümanlara bağlıdır.

Mikro okullardan oluşan bir ağ olan AltSchool, bu uyumun en iyi örneklerinden biri. Her öğrenci için kişiselleştirilmiş öğrenme planları oluşturmak için Büyük Veri kullanıyorlar. Öğretmenler, öğrencilerin gelişimini izlemek ve öğrenme planlarını gerektiği gibi ayarlamak için AltSchool Path adlı bir platform kullanıyor. Bu yaklaşım, öğrencilerin kendilerini işlerine adamış öğretmenlerinin rehberliğinde kendi hızlarında öğrenmelerine ve ilgi alanlarını keşfetmelerine olanak tanıyor.

Eğitimde bu yeni çağın eşiğinde dururken, boş bir müzik sayfasına bakan besteciler gibiyiz. Notalar Büyük Veri şeklinde orada duruyor. Bunları öğrencilerimizin kalplerinde ve zihinlerinde yankılanacak bir senfoni halinde düzenlemek bize kalmış. Onlara öğrenmeleri, keşfetmeleri ve büyümeleri için ilham verecek bir senfoni. Gelecek nesiller boyunca eğitim salonlarında yankılanacak bir senfoni.