Hakkında

UZEM Sanal Asistan Hakkında

1. Giriş Bu makalede UZEM Sanal Asistan'ın çalışma prensibi, teknolojisi, fonksiyonları, örnek kullanım senaryoları, veri güvenliği ve gizliliği gibi bilgiler yer almaktadır. - UZEM Sanal Asistan'ın hangi çalışma kapsamında geliştirildiği ile ilgili bilgi almak için tıklayınız. 1.2. Şeffaflık ve Kullanıcı Bilgilendirmesi Bu makale UZEM Sanal Asistan hakkında kullanıcıları şeffaf bir biçimde bilgilendirmek ve UZEM Sanal Asistanı kullanma ile ilgili olası endişeleri giderme amacıyla hazırlanmıştır. UZEM Sanal Asistan son dönemlerde öne çıkan yapay zeka uygulamalarının uzaktan eğitim süreçlerine olan etkisini anlamayı amaçlayan bir projedir. Bunun yanında UZEM Sanal Asistan, UZEM'in hizmet kalitesini arttırma ve modern teknolojilerin UZEM tarafından eğitim süreçlerine entegre edilme çabalarının bir ürünüdür. 2. Teknoloji ve Altyapı 2.1. GPT Hakkında Bilgi GPT (Generative Pre-trained Transformer), OpenAI tarafından geliştirilen bir dil modeli ailesidir. GPT modelleri, büyük miktarda veriyle önceden eğitilmekte ve ardından çeşitli dil işleme görevlerinde kullanılabilmektedir. Bu dil işleme görevleri arasında; metin üretimi, çeviri, özetleme ve soru-cevap gibi uygulamalar yer almaktadır. 2.2. Kullanılan Dil Modeli Proje kapsamında kullanılan dil modeli, GPT dil modeli ailesinin en gelişmiş dil modeli olarak kabul edilen GPT-4 Turbo'dur. GPT-4 Turbo diğer GPT modellerine kıyasla daha büyük bir veri setiyle eğitildiği için daha fazla parametre içermektedir. Bu sayede, dilin karmaşıklığını ve yapılarını daha iyi anlayabilmekte ve daha akıcı metinler üretebilmektedir. UZEM Sanal Asistan, OpenAI tarafından sunulan Asistant API sayesinde öğrencilerin sorularını ve cevaplarını GPT-4 Turbo dil modeli ile cevaplamaktadır. 2.3. Veri Setinin Hazırlanması ve Eğitim Süreci UZEM Sanal Asistan'ın eğitimi için geçmişte İLİTAM öğrencileri tarafından doldurulan memnuniyet anketleri detaylı bir şekilde analiz edilmiş, UZEM birimlerinin dönemlik faaliyet raporları incelenmiş ve UZEM birimlerinde çalışan personeller ile mülakatlar yapılarak onların görüşleri alınmıştır. Ayrıca, program koordinatörü ile yapılan mülakatlar sonucunda, öğrencilerin bilgi ihtiyaçlarına yönelik alanlar belirlenmiştir. Toplanan bu veriler nitel araştırma prensipleri çerçevesinde içerik analizine tabi tutularak elde edilen veriler UZEM Sanal Asistan'ın yorumlayabileceği formata getirilmiştir. Ayrıca, farklı dil modelleri üzerinde benchmark testleri yapılarak cevap kalitesine en uygun dil modeli tespit edilmeye çalışılmıştır. 3. Sohbet Robotunun Fonksiyonları 3.1. Temel Amacı ve İşlevleri UZEM Sanal Asistan'ın temel amacı, UZEM İlahiyat Lisans Tamamlama Eğitimi programı öğrencilerinin eğitim süreci boyunca ihtiyaç duyabilecekleri konularda onları bilgilendirmektir. Bu bilgilendirme, farklı alanlarda destek sağlamayı hedeflemektedir. Örneğin öğrencilerin canlı derslerle ilgili soruları, ders materyalleriyle ilgili problemleri, UZEM ile iletişim kurma süreçleri veya sınavlarla ilgili bilgiler gibi çeşitli konularda UZEM Sanal Asistan soruları cevaplayabilmektedir. Bu sayede UZEM Sanal Asistan anlık cevaplar vererek öğrencilerin eğitim süreçlerini daha verimli hale getirme ve zaman kayıplarını önleme görevi görmektedir. Bu sayede öğrenciler, eğitimleriyle ilgili sorularına hızlı bir şekilde cevap bulma veya rehberlik imkanına kavuşmaktadırlar. 3.2. Örnek Kullanım Senaryoları ve Diyaloglar Örneğin bir dersin geçmiş canlı dersine ait bir kayda ulaşılamadığında bu durum UZEM Sanal Asistana sorulabilir. Bu durumda öğrenci ile UZEM Sanal Asistan arasında muhtemelen şöyle bir diyalog geçecektir: Öğrenci: Hadis dersinin 12. haftasının canlı ders kaydını bulamadım. UZEM Sanal Asistan: Hadis dersinin 12. haftasının canlı ders kaydını bulamamanızın birkaç nedeni olabilir: 1. Öğretim elemanının canlı dersi kaydetmeyi unutmuş olması. 2. Canlı ders kayıtlarının ders bitiminden 2 saat sonra yansıması gerekmektedir, bu süreçte bir gecikme olabilir. 3. Kayıtların listelendiği tablonun 2. sayfasını kontrol etmeniz gerekebilir. Bu adımları kontrol etmenize rağmen kaydı bulamazsanız, dersin öğretim üyesine hatırlatmada bulunabilir veya UZEM’e bu durumu bildirebilirsiniz. veya Öğrenci canlı derslerdeki şubeler hakkında UZEM Sanal Asistandan bilgi almak isteyebilir: Öğrenci: Canlı ders şubeleri nedir? UZEM Sanal Asistan: Canlı ders şubeleri, AKTS yükü 4 ve üzeri olan dersler için oluşturulan, haftalık 2 ders şeklinde işlenen gruplardır. Bu ders şubeleri, A ve B şubesi olarak organize edilir ve her canlı ders şubesinde işlenen derslerin tarihleri ve saatleri farklıdır. İstenilen şubenin dersine katılım sağlanabilir. Bu düzenleme, derslerin daha verimli işlenebilmesi ve öğrencilere zamanlama açısından esneklik sağlamak için yapılmıştır. Verilen bu örneklerde de görülebileceği üzere UZEM Sanal Asistan eğitilmiş olduğu veri setinden gerekli bilgileri sentezleyerek öğrenci sorularına en uygun cevabı hazırlayıp anlık geri bildirim verebilmektedir. 4. Güvenlik ve Gizlilik 4.1. Veri Güvenliği ve Gizliliği UZEM Sanal Asistan üzerinde yer alan kullanıcı bilgileri ve kullanıcıların kişisel verileri 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'na uygun şekilde işlenmekte ve saklanmaktadır. Kullanıcıların kişisel verilerin korunmasında ve işlenmesinde OMÜ UZEM'in hassas olduğu bilinmelidir. - UZEM Sanal Asistan projesinin veri güvenliği ve gizliliği ilkelerini şeffaf bir şekilde açıklayan makaleye buradan ulaşılabilir. 4.2. Kullanım Koşulları ve Kısıtlamalar UZEM Sanal Asistan öğrencilerin uzaktan eğitim süreçleri konusundaki sorularına cevap vermek üzere eğitilmiştir. Bunun dışında kalan tüm konularda (siyaset, spor, ekonomi vb.) kendisine soru yöneltildiğinde bunu cevaplamaktan kaçınacak şekilde tasarlanmıştır. Bu nedenle UZEM Sanal Asistan'dan tam anlamıyla istifade edilmek isteniyorsa amacına uygun şekilde kullanılmalıdır. 4.3. Kötüye Kullanım Politikası ve Uyarılar UZEM Sanal Asistan ile yapılan konuşma kayıtları UZEM sunucularında saklanmakta, sohbet içerikleri veri analiz yöntemleri ile kötüye kullanım amacı taşıyıp taşımadığına karşı taranmaktadır. Eğer bir kullanıcının aşağıdaki nedenlerle UZEM Sanal Asistan ile sohbet etmeyi ısrarla sürdürdüğü tespit edilirse kullanıcının erişimi sınırlandırılabilmektedir. Kötüye kullanım olarak değerlendirilebilecek durumlar: 1. Uzun içerikli ve anlamsız kelimeler/cümleler ile UZEM Sanal Asistanın meşgul edilmesi 2. UZEM Sanal Asistan'ın sürekli ve kasıtlı şekilde amacına uygun olmayacak şekilde kullanılmaya çalışılması 3. UZEM Sanal Asistan'dan ısrarla küfür, cinsel içerikler, siyaset vb. içerikler hakkında konuşmasının istenmesi 4. Yukarıda bahsedilen gerekçelere benzer olan diğer istismar edici durumlar. 4.4. Kullanım Esnasında Göz Önünde Bulundurulması Gereken Hususlar Çok Önemli Hatırlatma: UZEM Sanal Asistan'ı kullanırken, onun bir yapay zeka modeli olan GPT-4 tarafından yönlendirildiği unutulmamalıdır. GPT teknolojisi bazı istenmeyen durumlar ortaya çıkartabilir. Örneğin, Sanal Asistan istenmeyen bir konuda sohbet etme eğiliminde olabilir veya bazen doğru olmayan bilgiler verebilir. Bu nedenle, Sanal Asistan'ın verdiği bilgilerin kesinliğini doğrulamak için resmi kaynaklara başvurulması önemlidir. Yani UZEM Sanal Asistanın verdiği bilgilerin resmi olarak bir bağlayıcılığı yoktur. Eğer Sanal Asistan ile ilgili herhangi bir sorun yaşanırsa veya doğrulama gerektiren bir bilgiye ihtiyaç duyulursa UZEM İçerik Geliştirme Birimine başvuruda bulunulmalıdır.

Sanal Asistan Projesi Hakkında

Giriş UZEM Sanal Asistan "Çevrimiçi Öğrenmede Sohbet Robotu Kullanımının Etkileşimsel Uzaklığa Olan Etkisi" adlı doktora tez çalışması kapsamında hayata geçirilmiş olan GPT-4o dil modelini kullanan üretken yapay zeka tabanlı bir sohbet robotudur. Bu makalede söz konusu doktora tezi hakkında bilgiler yer almaktadır. Tez Hakkında Çevrimiçi Öğrenmede Sohbet Robotu Kullanımının Etkileşimsel Uzaklığa Olan Etkisi isimli doktora tezi çalışması Öğr. Gör. Emrah ALTUN* tarafından Prof. Dr. Süleyman Sadi SEFEROĞLU** danışmanlığında 2 yıldan uzun süredir yürütülmektedir. Söz konusu tez Hacettepe Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri (BÖTE) Ana Bilim Dalı bünyesinde hazırlanmaktadır. - UZEM Sanal Asistan'ın teknik özellikleri ve yetenekleri hakkında bilgi almak için "UZEM Sanal Asistan Hakkında" makalesine bakılmalıdır. - *Öğr. Gör. Emrah ALTUN, 10 yıldan uzun süredir OMÜ UZEM'de İçerik Geliştirme Birimi koordinatörü olarak görev yapmaktadır. Yüksek lisans eğitimini OMÜ Lisansüstü Eğitim Enstitüsü bünyesinde "Eğitmenlerin Uzaktan Eğitime Yönelik Pedagojik Yeterliliklerinin Uzaktan Eğitim Ders Videoları Aracılığıyla İncelenmesi" başlıklı çalışmasıyla 2020 yılında tamamlamıştır. - **Prof. Dr. Süleyman Sadi SEFEROĞLU, Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi BÖTE bölümünde öğretim üyesi olarak görev yapmaktadır. Tez kapsamında ortaya atılan hipotezlerin doğrulanabilmesi/yanlışlanabilmesi amacıyla gerekli olan verilerin OMÜ UZEM Eğitim Portalı üzerinden toplanılması uygun görülmüştür. Bu verilerin toplanabilmesi için OMÜ Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırmaları Etik Kurulu'na başvurulmuştur. Başvuru dosyasında çalışmanın amacı ve ihtiyaç duyulan verilere ilişkin bilgiler detaylı şekilde sunulmuş ve verilerin toplanması kurulun 2024-346 sayılı kararı uyarınca uygun görülmüştür. Bunun yanında E-12566392-100-2400088844 sayılı izin yazısı ile Eğitim Portalına sohbet robotu eklenmesi için gerekli idari izinler alınmıştır. Bu makalenin devamında tez çalışmasının kuramsal detayı, kullanılan teknolojiler, amaç ve önem ile yöntem konusunda bilgiler sunulmaktadır. Kuramsal Temeller Etkileşimsel Uzaklık Etkileşimsel uzaklık kuramı yaklaşık 30 yıldır uzaktan eğitim alanına yön veren ve üzerine çok sayıda çalışma yapılmış kuramlardan biri durumundadır. Etkileşimsel uzaklık kuramının tanımında bir uzaktan eğitim sürecindeki bileşenlerin etkileşimi ile ilgili süreçlerden bahsedilmekte (Moore, 1993) ve bu süreçte öğretmen ile öğrenci arasındaki uzaklığın coğrafi bir uzaklık değil yanlış anlaşılmalara yol açabilecek psikolojik bir uzaklık olduğu belirtilmektedir (Moore & Kearsley, 1996). Etkileşimsel uzaklık kuramının vurguladığı en önemli husus öğrenme hedeflerine ulaşılabilmesi için etkileşimsel uzaklığın azaltılması gerektiğidir (Moore, 1993). Azaltılmış bir etkileşimsel uzaklık algısı öğrenenlerin; başarısı (Pettazzoni, 2008), motivasyonu (Batita & Chen, 2022), doyumu (Weidlich & Bastiaens, 2018) ve memnuniyeti (Dennen, Darabi & Smith, 2007) ile yakından ilgilidir. Yeni teknolojilerin eğitime entegre edilmesi etkileşimsel uzaklığın azaltılması için yeni fırsatlar sunmaktadır. Bu araştırmada da etkileşimsel uzaklığı azaltmada son dönemde önemli bir kullanım alanı bulan sohbet robotlarının işlevine bakılacaktır. Çalışmanın Amacı ve Önemi Sohbet robotlarının çevrimiçi bir öğrenme ortamındaki öğrenenlerin etkileşimsel uzaklık algılarını azaltma potansiyeline sahip olduğu düşünülmektedir. Bu konuda yapılan az sayıdaki çalışma sohbet robotlarının etkileşimsel uzaklığa olan etkileri konusunda bazı ön kanıtlar sunmaktadır (Diwanji vd., 2018; Huang vd., 2019). Konu hakkında yapılan çalışmalar son dönemlerde artmış olsa da hala emekleme aşamasındadır ve çok daha fazla araştırma yapılmasına ihtiyaç olduğu (Hew vd., 2021) düşünülmektedir. Bu kapsamda bu araştırmanın amacı öğrenen-arayüz etkileşimini daha da derinleştirerek farklı bir konuma yerleştiren sohbet robotlarının çevrimiçi bir öğrenme ortamında etkileşimsel uzaklığa olan etkisini araştırmaktır. Araştırmadan elde edilecek sonuçların çevrimiçi öğrenme ortamları için yeni bir etkileşim türü olan sohbet robotlarının kullanılmasını kuramsal bir çerçevede ele alma, öğrenenlerin etkileşimsel uzaklık algılarını azaltmada sohbet robotlarının işlevini anlama, sohbet robotları ve etkileşimsel uzaklık ile ilgili alanyazına katkı sunma ve ileride bu konuda yapılacak çalışmalara yol gösterici olma hususunda önemli olduğu düşünülmektedir. Kullanılan Teknolojiler Çalışma kapsamında öğrenciler ile konuşma yapacak sohbet robotunun geliştirilmesinde OpenAI firması tarafından geliştirilen bir dil modeli olan GPT-4 motoru kullanılmıştır. GPT-4 modeli önceden eğitilmiş olduğu veri setinden sentezlediği bilgileri tıpkı bir insanın konuşması gibi derleyerek sunabilmektedir. Bununla beraber bu model konuştuğu kişinin isteklerini kendi yapay zeka algoritması çerçevesinde analiz ederek anlamlandırabilmekte ve cevaplar verebilmektedir. Yöntem - Bu bölümde, araştırma henüz tamamlanmamış olduğundan, gizlilik endişeleri nedeniyle sadece özet bilgiler sunulmuştur Araştırmanın Bilimsel Yöntemi Araştırma iki aşamalı yürütülmektedir. Birinci aşamada tasarım tabanlı araştırma yöntemine göre sohbet robotu geliştirme ve entegrasyon süreçleri yer alırken ikinci aşamada ise karma araştırma yöntemleri ile süreçler yürütülmektedir. Katılımcılar Katılımcılar OMÜ UZEM İlahiyat Lisans Tamamlama programında yer alan ve çalışmaya gönüllü olarak katılmayı kabul etmiş öğrencilerdir. Bu nedenle UZEM Sanal Asistan tüm İLİTAM öğrencilerinin erişimine açık olmayacaktır. Bununla beraber sohbet robotunun geliştirilmesi aşamasında İLİTAM program koordinatörü, UZEM yöneticileri ve UZEM çalışanlarından da veriler toplanmıştır. İletişim Çalışma hakkında detaylı bilgi için araştırmacı olan Emrah ALTUN'a (emrah.altun@uzem.omu.edu.tr) e-posta gönderilebilir. Kaynakça Batita, M. S., & Chen, Y. (2022). Revisiting transactional distance theory in e-learning environment during COVID-19: Perspective from computer science students. International Journal of Information and Education Technology, 12(6), 548-555. Dennen, V. P., Darabi, A. A., & Smith, L. J. (2007). Instructor-learner interaction in online courses: The relative perceived importance of particular instructor actions on performance and satisfaction. Distance Education, 28(1), 65- 79. Diwanji, P., Hinkelmann, K., & Witschel, H. F. (2018). Enhance classroom preparation for flipped classroom using AI and analytics. Proceedings of the 20thInternational Conference on Enterprise Information Systems, 1, 477–483. Hew, K. F., Huang, W., Du, J., & Jia, C. (2021, August). Using Chatbots in Flipped Learning Online Sessions: Perceived Usefulness and Ease of Use. In International Conference on Blended Learning (pp. 164-175). Springer, Cham. Huang, W., Hew, K. F., & Gonda, D. E. (2019). Designing and evaluating three chatbot-enhanced activities for a flipped graduate course. International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research. Moore, M.G. (1993). Theory of transactional distance. Ed.: Keegan, D. Theoretical Principle of distance education. Routledge, 22-38. Moore, M. G., & Kearsley, G. (1996). Distance education: A systems view of online learning. Cengage Learning. Pettazzoni, J. E. (2008). Factors associated with attitudes toward learning in an online environment: Transactional distance, technical efficacy, and physical surroundings. The University of Southern Mississippi. Weidlich, J., & Bastiaens, T. J. (2018). Technology matters–The impact of transactional distance on satisfaction in online distance learning. International Review of Research in Open and Distributed Learning, 19(3).