Prof. Dr. Turan TEMUR
Biyografi
Prof. Dr. Turan Temur, Anadolu Üniversitesi Eğitim Fakültesi Temel Eğitim Bölümü’nde öğretim üyesi olarak görev yapmaktadır. Lisans eğitimini Gazi Üniversitesi, yüksek lisansını Ankara Üniversitesi, doktora eğitimini ise Gazi Üniversitesi bünyesinde tamamlamıştır. Doktora sonrası araştırmalarını Iowa State University ve State University of New York College at Cortland’da yürütmüştür.
Temur, okunabilirlik, söz varlığı ve okuma-yazma becerilerinin gelişimi alanlarında çalışmalarını sürdürmektedir. Çalışmaları özellikle okuma becerisinin ölçülmesi, analizi ve geliştirilmesine yönelik veri temelli yaklaşımlar üzerine yoğunlaşmaktadır. Bu kapsamda, yapay zekâ destekli okuma analitiği platformu OkusFokus’un kurucusu ve genel müdürü olarak, öğrencilerin okuma performansını çok boyutlu olarak değerlendiren ve öğretim süreçlerine bilimsel veri sunan sistemler geliştirmektedir.
Okuma Becerisinin Ölçülmesinde ve Geliştirilmesinde Yapay Zekâdan Nasıl Yararlanılabilir?
Yapay Zekâ vs. Öğretmen
Çalıştayın Amacı
Bu çalıştayın amacı, öğretmenlere ve araştırmacılara okuma becerisinin performans (akıcılık, hata türleri) ve anlama (çok katmanlı bilişsel süreçler) boyutlarının yapay zekâ destekli sistemlerle nasıl analiz edilebileceğini uygulamalı olarak göstermektir. Katılımcılar, geleneksel okuma değerlendirme süreçlerinin zaman ve emek maliyetini deneyimleyecek ve aynı süreçlerin yapay zekâ temelli sistemlerle çok daha kısa sürede nasıl gerçekleştirilebildiğini gözlemleyeceklerdir. Ayrıca yapay zekânın okuma öğretiminde teşhis, analiz ve müdahale döngüsünü nasıl dönüştürdüğü pedagojik açıdan tartışılacaktır.
Hedef Kitle
- Sınıf öğretmenleri
- Türkçe öğretmenleri
- Okul yöneticileri
- Okuma eğitimi alanında çalışan araştırmacılar
- Türkçe ve sınıf öğretmeni adayları
- Eğitim teknolojileri ve yapay zekâ uygulamaları ile ilgilenen eğitimciler
Öğrenme Kazanımları
- Okuma performansını (akıcılık, hız, hata türleri) analiz edebilme
- Okuduğunu anlama becerisini çok katmanlı biçimde çözümleyebilme
- Geleneksel değerlendirme süreçlerini eleştirel olarak değerlendirebilme
- Yapay zekâ destekli sistemlerle veri analizi yapabilme
- Veriye dayalı öğretimsel müdahale stratejileri geliştirebilme
Süre ve Format
Toplam Süre: 60 dakika
- Kuramsal Çerçeve ve Problem Durumu
- Geleneksel Uygulama Deneyimi
- Yapay Zekâ Destekli Analiz
- Veri Temelli Yorumlama ve Müdahale
- Tartışma, Geri Bildirim ve Değerlendirme