Öğrenme deneyimlerinin yönetiminde yaşam deneyimlerini yakalamak için çok katmanlı bir model

Yıl 2018, Cilt: 4 Sayı: 3, 23 - 57, 31.07.2018

Mehmet Emin Mutlu

Öz

Yaşam günlüğü teknolojileri bireylerin yaşam deneyimlerini kendiliğinden ve sürekli olarak yakalamayı amaçlayan donanım ve yazılımlardır. 2000’li yıllar boyunca giyilebilir teknolojiler ve algılayıcılarda gözlenen gelişmeler yaşam günlüğü araçlarının çeşitliliğini artırmıştır. Bu çalışmada yaşam deneyimlerinin yakalanmasından yeniden canlandırılmasına kadar olan süreçte kullanılan donanım, yazılım ve hizmetlere ait teknolojiler iç içe geçmiş çok katmanlı bir modelde bir araya getirilerek yaşam deneyimi yakalama olgusuna daha geniş ve bütünleşik bir bakış açısı kazandırılmaya çalışılmıştır. Ardından elde edilen modeldeki teknolojilerin “öğrenme deneyimlerinin yönetimi” yaklaşımında kullanımlarının sağlayacağı olanaklar tartışılmıştır. Çalışmanın sonuç bölümünde yaşam deneyimleri yakalayıcısına ait çok katmanlı modelin öğrenme deneyimlerini yakalama ve işleme sürecinde sağladığı olanaklara ait çıkarımlardan yararlanılarak geliştirilebilir yeni öğrenme teknolojileri için önerilerde bulunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Öğrenme Deneyimleri Yönetimi, Yaşam Günlüğü, Deneyim Yakalama, Algılayıcılar, Giyilebilir Teknolojiler

Kaynakça

• Bell, C. (2014). Beginning sensor networks with Arduino and Raspberry Pi. Apress.
• Bennett, E. (2012). A Four-Part Model of Informal Learning: Extending Schugurensky’s Conceptual Model. In the Proceedings of the Adult Education Research Conference. Saratoga Springs, NY: AERC.
• Bush, V. (1945). As We May Think, Atlantic Monthly. 176 (1), 101–108.
• Catherwood, P. A., Finlay, D. D., & McLaughlin, J. A. D. (2015, November). Subcutaneous body area networks: A SWOT analysis. In Technology and Society (ISTAS), 2015 IEEE International Symposium on, IEEE, 1-8.
• Catherwood, P. A., Finlay, D. D., & McLaughlin, J. A. D. (2016). Intelligent Subcutaneous Body Area Networks: Anticipating Implantable Devices. IEEE Technology and Society Magazine, 35(3), 73-80.
• Chan, M., Estève, D., Fourniols, J. Y., Escriba, C., & Campo, E. (2012). Smart wearable systems: Current status and future challenges. Artificial intelligence in medicine, 56(3), 137-156.
• Chen, C., Jafari, R., & Kehtarnavaz, N. (2017). A survey of depth and inertial sensor fusion for human action recognition. Multimedia Tools and Applications, 76(3), 4405-4425.
• Chourabi, H., Nam, T., Walker, S., Gil-Garcia, J. R., Mellouli, S., Nahon, K., ... & Scholl, H. J. (2012). Understanding smart cities: An integrative framework. In System Science (HICSS), 2012 45th Hawaii International Conference on, IEEE, 2289-2297.
• Dagdag, R. (2016). HoloLens + Cognitive Services = Object Recognition. https://www.hackster.io/RONDAGDAG/hololens-cognitive-services-objectrecognition-870bae, Erişim tarihi: 19.02.2018.
• Fadel, E., Gungor, V. C., Nassef, L., Akkari, N., Malik, M. A., Almasri, S., & Akyildiz, I. F. (2015). A survey on wireless sensor networks for smart grid. Computer Communications, 71, 22-33.
• Gemmell, J., Bell, G., Lueder, R., Drucker, S. & Wong, C. (2002). MyLifeBits: Fulfilling the Memex Vision, Proceeding of the tenth ACM International Conference on Multimedia, 235-238.
• Gemmell, J., Williams, L., Wood, K., Lueder, R., & Bell, G. (2004). Passive capture and ensuing issues for a personal lifetime store. In Proceedings of the the 1st ACM workshop on Continuous archival and retrieval of personal experiences, 48-55.
• Gravina, R., Alinia, P., Ghasemzadeh, H., & Fortino, G. (2017). Multi-sensor fusion in body sensor networks: State-of-the-art and research challenges. Information Fusion, 35, 68- 80.
• Grefenstette, G., & Muchemi, L. (2016). On the Place of Text Data in Lifelogs, and Text Analysis via Semantic Facets, iConference 2016 SIE on Lifelogging, Mar 2016, Philadelphia, United States. 1-3.
• Gurrin, C., Smeaton, A. F., & Doherty, A. R. (2014). LifeLogging: Personal Big Data. Foundations and Trends in Information Retrieval, 8(1), 1–125.
• Hodges, S., Berry, E. & Wood, K. (2011). SenseCam: A Wearable Camera That Stimulates and Rehabilitates Autobiographical Memory, Memory, 19 (7), 685-696.
• Jacquemard, T., Novitzky, P., O’Brolcháin, F., Smeaton, A. F., & Gordijn, B. (2014). Challenges and opportunities of lifelog technologies: A literature review and critical analysis. Science and engineering ethics, 20(2), 379-409.
• King, J., & Perry, C. (2017). Smart Buildings: Using Smart Technology to Save Energy in Existing Buildings. Report A1701, American Council for an Energy-Efficient Economy, http://www.ourenergypolicy.org/wp-content/uploads/2017/02/a1701.pdf, Erişim tarihi: 19.02.2018.
• Kortuem, G., Kawsar, F., Sundramoorthy, V., & Fitton, D. (2010). Smart objects as building blocks for the internet of things. IEEE Internet Computing, 14(1), 44-51.
• Laadan, O. (2011). A personal virtual computer recorder. Yayınlanmamış doktora tezi. Columbia University. https://core.ac.uk/download/pdf/27289868.pdf, Erişim tarihi: 19.02.2018.
• Mann, S. (2004). Continuous lifelong capture of personal experience with EyeTap, Proceedings of the the 1st ACM workshop on Continuous archival and retrieval of personal experiences, 1-21.
• Mutlu, M.E. (2014). Kişisel Bilgi Yönetimi İçin Bütüncül Bir Yaklaşım – Kişisel Bilgi Çalışması Ortamlarındaki Deneyimlerin Yönetimi. AB'14 - XVI. Akademik Bilişim Konferansı, 5-7 Şubat, Mersin Üniversitesi. 505-516.
• Mutlu, M.E. (2016). Öğrenme Deneyimlerinin Yönetiminde Üstbilişsel Düzenleme, Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 5 (2),265-288.
• Mutlu, M.E. (2017). Bir Öğrenme Teknolojisi Olarak Dış Korteks (Exocortex), 6th World Congress on Educational and Instructional Studies - WCEIS 2017, 26-28 Ekim 2017, Antalya
• Okamoto, M. (2014). Topic-by-topic activity estimation for knowledge work lifelog. In International Conference on Collaboration Technologies , 29-39. Berlin, Heidelberg: Springer
• Pitt, J., Perakslis, C., & Michael, K. (2014). Drones humanus [introduction to the special issue]. IEEE Technology and Society Magazine, 33(2), 38-39.
• Selke, S. (2016). Lifelogging—Disruptive Technology and Cultural Transformation—The Impact of a Societal Phenomenon, in Selke, S. (Ed.). Lifelogging: Digital self-tracking and Lifelogging-between disruptive technology and cultural transformation. 1-24, Springer.
• Si-Mohammed, H., Argelaguet, F., Casiez, G., Roussel, N., & Lécuyer, A. (2017). BrainComputer Interfaces and Augmented Reality: A State of the Art. In Graz BrainComputer Interface Conference. http://dx.doi.org/10.3217/978-3-85125-533-1-82.
• Stojmenovic, I. (2014). Fog computing: A cloud to the ground support for smart things and machine-to-machine networks. In Telecommunication Networks and Applications Conference (ATNAC), 2014 Australasian, IEEE. 117-122.
• Suarez-Tangil, G., Tapiador, J. E., Peris-Lopez, P., & Ribagorda, A. (2014). Evolution, detection and analysis of malware for smart devices. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 16(2), 961-987.
• Swan, M. (2012). Sensor mania! the internet of things, wearable computing, objective metrics, and the quantified self 2.0. Journal of Sensor and Actuator Networks, 1(3), 217-253.
• Swan, M. (2013). The quantified self: Fundamental disruption in big data science and biological discovery. Big Data, 1(2), 85-99.
• Vujović, V., & Maksimović, M. (2015). Raspberry Pi as a Sensor Web node for home automation. Computers & Electrical Engineering, 44, 153-171.
• Zafra, D., Medina, J., Martinez, L., Nugent, C., & Espinilla, M. (2016, April). A Web System for Managing and Monitoring Smart Environments. In International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering, 677-688. Springer International Publishing.
• Zappa, M. (2012). Envisioning emerging technology for 2012 and beyond. https://www.envisioning.io/, Erişim tarihi: 19.02.2018.
• Bonaci, T., Herron, J., Matlack, C., & Chizeck, H. J. (2014, June). Securing the exocortex: A twenty-first century cybernetics challenge. In Norbert Wiener in the 21st Century (21CW), 2014 IEEE Conference on, IEEE. 1-8.