01
Adaptif öğrenme
Knowledge tracing model (DKT). Her öğrencinin bilgi haritası dinamik güncellenir, içerik sıralaması otomatik.
EĞİTİM · EDTECH · KURUMSAL ÖĞRENME
KPI: +%35 BAŞARI ARTIŞI
TAMAMLAMA: %43 → %61
SÜRE: 20-32 HAFTA
Eğitim için AI çözümleri.
Adaptif öğrenme platformu, öğrenci performans tahmini, otomatik içerik üretimi, sesli/görsel asistan. K-12, üniversite ve kurumsal öğrenme için.
EĞİTİM SEKTÖRÜ · ÖZELLEŞTİRİLMİŞ ÖĞRENME
Eğitim sektörü, AI ile kişiselleştirme tanımını yeniden yazıyor.
Eğitim sektörü tarihinin en büyük kişiselleştirme dönüşümünü yaşıyor. Klasik müfredat herkese aynı hızda, aynı sırayla öğretirken — AI tabanlı adaptif öğrenme her öğrenciye kendi bilgi seviyesi ve öğrenme hızına uygun içerik sunar. Yazılım Koçu Sektörel AI Etki Endeksi (SAEE) verilerine göre EdTech'te tipik 6 ay ROI süresi, +%35 öğrenme başarısı artışı gözlemlenir.
Sektörün üç temel zorluğu: (1) "Tek beden tüm öğrenciye" yaklaşımı (ön bilgisi olan sıkılır, eksiği olan boğulur, tamamlama oranı düşük). (2) Manuel performans takibi (öğretmen her öğrenciye yeterli zaman ayıramaz, risk altındaki öğrenci tespit edilemez). (3) İçerik üretim hızı (quiz, alıştırma, açıklama yazımı manuel, müfredat genişlemesi içerik üretim hızıyla sınırlanır).
Yazılım Koçu EdTech vaka portföyünde (Vaka #044) 12K aktif öğrenci ölçeğinde +%35 öğrenme başarısı, tamamlama oranı %43'ten %61'e, tekrar oranı %22'den %9'a iyileşme gözlenmiştir. Yaklaşım: Knowledge Tracing model (DKT) + adaptive content sequencing + öğretmen dashboard'una önerme paneli. Mobil ve web paralel desteklenir.
Otomatik içerik üretimi için LLM tabanlı quiz, alıştırma, açıklama üretimi standart kullanılır. Ancak Yazılım Koçu yaklaşımında öğretmen onayı zorunludur — LLM çıktısı doğrudan öğrenciye verilmez, öğretmen tarafından review edilir. Bu yaklaşım: (1) Halüsinasyon riskini sıfırlar. (2) Marka tonu öğrenilir (öğretmen düzeltmeleri sistemi geliştirir). (3) Pedagojik kalite kontrolü garanti edilir.
VoiceNomi entegrasyonu ile öğrenci sesli soru sorabilir (özellikle dil öğreniminde kritik). VideoNomi ile öğretmen avatarı ders anlatabilir (esnek zaman, esnek dil, esnek hız). Bu entegrasyonlar Nomi ekosisteminin EdTech'te birleşik kullanım gücünü gösterir — tek modalite yetmediğinde dört modalite birlikte değer üretir.
KARŞILAŞILAN ZORLUKLAR
Eğitim sektörünün üç temel zorluğu.
ZORLUK 01
Tek beden tüm öğrenciye
Klasik müfredat herkese aynı hızda. Ön bilgisi olan sıkılır, eksiği olan boğulur. Tamamlama oranı düşük.
ZORLUK 02
Manuel performans takibi
Öğretmen her öğrenciye yeterli zaman ayıramaz. Risk altındaki öğrenci tespit edilemez.
ZORLUK 03
İçerik üretim hızı
Quiz, alıştırma, açıklama yazımı manuel. Müfredat genişlemesi içerik üretim hızıyla sınırlanır.
BİZİM YAKLAŞIMIMIZ
Bizim yaklaşımımız.
02
Performans tahmini
Risk altındaki öğrenci 3-4 hafta önceden tespit. Öğretmen dashboard'una proaktif uyarı.
03
Otomatik içerik üretimi
LLM tabanlı quiz, alıştırma, açıklama üretimi. Öğretmen onayı zorunlu, marka tonu öğrenilir.
04
Sesli/görsel asistan
VoiceNomi entegre — öğrenci sesle soru sorar. VideoNomi ile öğretmen avatarı ders anlatır.
BEKLENEN ETKİ · TEMSİLİ
Beklenen etki · temsili değerler.
+%35
ÖĞRENME BAŞARISI
adaptif sıralama
%42
TAMAMLAMA ARTIŞI
%43 → %61
%60
İÇERİK HIZI
AI üretim + onay
%59
TEKRAR AZALMASI
%22 → %9
TEKNOLOJİ YIĞINI
Bu sektörde kullandığımız açık kaynak öncelikli araçlar.
PyTorch DKTBERTLLM (LLaMA, Mistral)Next.jsWebSocketPostHogPostgreSQLRedisVoiceNomi (entegre)VideoNomi (entegre)SCORM uyumlu çıktı
EĞITIM SEKTÖRÜ · SIK SORULAN SORULAR
Bu sektöre özgü sorular.
Genel SSS sayfasındaki sorulara ek olarak, bu sektör özelinde en sık aldığımız sorular.
01Mevcut LMS (Moodle, Blackboard, Sakai) entegre olur mu?
Evet. SCORM ve xAPI standartları üzerinden tüm yaygın LMS'lerle entegrasyon mümkündür: Moodle, Blackboard, Sakai, Canvas, kendi özel LMS. Adaptif öğrenme modülü LMS'in yerini almaz, üzerine eklenir. Tipik entegrasyon süresi 3-4 hafta. Mevcut müfredat ve öğrenci kayıtları korunur.
02K-12 ve üniversite için aynı yaklaşım mı kullanıyorsunuz?
Çerçeve aynı (Yazılım Koçu 4VS Yöntemi), uygulama farklıdır. K-12 için: ebeveyn iletişim katmanı kritiktir, içerik üretiminde MEB müfredat uyumu zorunludur, ekran süresi yönetimi entegre. Üniversite için: araştırma platform entegrasyonu (Scopus, ORCID), akademik intihal tespiti, çoklu uzmanlık alan modelleri. Kurumsal öğrenme için: yetkinlik haritası, performans değerlendirme entegrasyonu, sertifikasyon yönetimi.
03KVKK ve KOÇU veri koruma konusunda nasıl ilerliyorsunuz?
Öğrenci verisi (özellikle 18 yaş altı) KVKK'nın özel koruma kategorisindedir. Yazılım Koçu yaklaşımı: (1) Veri minimizasyonu — sadece gerekli alanlar toplanır. (2) Anonimleştirme — model eğitimi sürecinde kimlik bilgileri ayrılır. (3) Ebeveyn onayı (K-12 için zorunlu) — açık rıza formu standart. (4) Veri silme talebi prosedürü (30 gün içinde tamamlanır). (5) On-premise tercih edilebilir — okul içi sunucu konuşlanma.
Konuyla ilgili diğer içerikler
EĞİTİM ÖZEL DEĞERLENDİRME
Sektörünüze özel çözüm haritası.
30 dakikalık keşif görüşmesi · sektörünüze, ölçeğinize ve önceliklerinize uygun çözüm haritası birlikte çıkarılır.
Keşif Görüşmesi