Bu baĢlık altında BiliĢsel yük kuramı, biliĢsel yükün eğitsel yazılımlarla iliĢkisi ve ölçme teknikleri hakkında literatür ıĢığında bilgi verilmiĢtir.
2.4.1. BiliĢsel Yük Kuramı
BiliĢsel Yük Kuramı, zihnin yeni bir bilgi ile karĢılaĢtığında onu yapılandırma konusunda sınırlı bir kapasiteye sahip olan çalıĢan belleğe sahip olduğumuzu öne sürmektedir (Paas, Renkl, Sweller, 2004). Sınırlı kapasiteye sahip olan çalıĢan belleğin, aynı anda yaklaĢık yedi birim bilgi taĢıma gücüne sahip olduğu belirtilmektedir (Miller, 1956). Bilgileri akılda tutmanın yanı sıra karĢılaĢtırma, örgütleme, bütünleĢtirme, ĢemalaĢtırma gibi iĢlemler yapıldığında çalıĢan belleğin üzerindeki iĢlem yükünün daha da artması ve aynı zamanda çalıĢan bellekte en fazla iĢlenebilecek bilgi miktarının yedi birimden çok daha aza düĢmesi söz konusudur (Sweller v.d. 1998). Bu bağlamda çalıĢan belleğin kapasitesini göz önüne almayarak hazırlanan tasarımlar etkili öğrenmeyi elde etmede baĢarıĢız olabilirler.
Kurama göre, daha önce tanıĢılmıĢ bir bilgi ile karĢılaĢıldığında çalıĢan belleğin sınırları ortadan kalkmaktadır ve devreye uzun süreli bellek girmektedir. Uzun süreli bellekte daha önce karĢılaĢılan bilgiler gerçek hayatta kullanılabilecek biçimde örgütlenip saklanarak Ģemalar halinde getirilmektedir. Uzun süreli belleğin kapasitesi çalıĢan belleğe oranla
22
kıyaslanamayacak kadar fazladır. Örgütlenen bilgi Ģemalarının iĢe koĢulmasıyla çalıĢan belleğin yeni bilgi ile karĢılaĢtığında yeterince alanı olmakta ve yükü hafifletmektedir. ġemaların oluĢumu ve yeterince pekiĢtirme sonucunda otomatikleĢmeler meydana gelmektedir. Bu açıdan iyi bir tasarım Ģeme oluĢumlarını ve otomatikleĢtirmeyi destekler nitelikte olmalıdır (Sweller v.d. 1998; Paas v.d. 2004).
Yapılan araĢtırmalarda üç tür biliĢsel yükten bahsedilir: asıl yük (intrinsic load), konu dıĢı yük (extranous load/ineffective load) ve etkili yük (germane load/effective load) (Sweller v.d. 1998).
Asıl biliĢsel yük, materyalin sahip olduğu karmaĢıklık düzeyidir ve materyali iĢlemek için gerekli Ģema bileĢenleri arasındaki etkileĢimin oranı ile ölçülmektedir. DüĢük öğe etkileĢime sahip olan materyalde az sayıda yeti iĢe koĢulurken, yüksek öğe etkileĢimine sahip materyalde daha çok sayıda yeti devreye girmektedir. BaĢka bir ifadeyle bilgi zor ve karmaĢık olduğunda asıl biliĢsel yük yüksek olacaktır.
Konu dıĢı yük, bilginin aktarılma biçimindeki yanlıĢlıklar yada kalitesiz tasarımlar nedeniyle oluĢan biliĢsel yüktür. KarmaĢık bir tasarım öğreneni gereksiz yere yormakta ve oluĢan konu dıĢı biliĢsel yük Ģema oluĢturma ve otomatikleĢtirme sürecini olumsuz yönde etkilemektedir (Paas v.d. 2003). Bu bağlamda tasarımın biliĢsel mimarinin özellikleri dikkate alınarak hazırlanması son derece önemlidir. Etkili biliĢsel yük, materyali anlamlandırmak; yani Ģemaların oluĢturulması için
harcanması gereken biliĢsel çabadır. Etkili biliĢsel yükü, Konu dıĢı biliĢsel yüke benzer bir biçimde öğretim tasarımcısının kontrol etme Ģansı vardır (Paas v.d. 2003). Kılıç Çakmak‟ın (2007) makalesinde, bu üç yük arasındaki iliĢkinin asimetrik olduğu, öğretim tasarımı sürecinden etkilendiği belirtilen konu dıĢı yükün yüksek olmasının öğrenmeyi engellerken etkili yükün öğrenmeyi artırdığı ifade edilmiĢtir.
Bütün bu bilgiler ıĢığında biliĢsel yükün oynanamaz bölümünün asıl biliĢsel yük olduğunu dikkate alarak hareket etmek gereklidir. AĢırı biliĢsel yüklenmenin olmaması için asıl yük, konu dıĢı yük ve etkili yükün toplamının çalıĢan belleğin kapasitesini aĢmaması gerekir (Kılıç Çakmak, 2007). Etkili bir öğretim tasarımı ile konu dıĢı biliĢsel yükün en aza indirilmesi, etkili biliĢsel yüke Ģeme oluĢumu ve otomatikleĢtirme iĢlemleri için yeterince alan açacaktır. Hatta bu sürece düzenli olarak devam edildiği taktirde Ģema oluĢumu ve otomatikleĢtirme karmaĢık materyaller için daha kolay hale gelecek ve asıl biliĢsel yükte de azalmalar oluĢacaktır. Bu da çalıĢan bellekte etkili biliĢsel yük için daha fazla kullanılabilir alan ortaya çıkaracaktır (Paas v.d. 2003).
23
Mayer ve Moreno (2003) çalıĢmalarında, aĢırı biliĢsel yükün ortaya çıktığı 5 ayrı senaryo ortaya koymuĢ ve bu 5 durum için biliĢsel yükü azaltmaya yönelik toplam 9 çözüm önerisi sunmuĢtur. Mayer, çoklu ortamlarda sunulan içeriklerin, aĢırı biliĢsel yüklenmeye mahal vermemek için bu çözüm önerileri ıĢığında tasarlanmasını söylemiĢ, bu maddelerin aynı zamanda baĢarıyı arttıran faktörler olduğu ve biliĢsel yük ile baĢarı arasında da yakın bir iliĢki olduğu belirtmiĢtir.
Mayer ve diğerleri (1999) tarafından yapılan bir araĢtırmada ise, aĢırı biliĢsel yüklenmenin akademik baĢarıyı engelleyeceği sonucuna ulaĢılmıĢtır. AraĢtırmada ĢimĢeğin oluĢumunu ve otomobil fren sistemini anlatan animasyonlar kullanılmıĢ ve bunların öğrencilerin hatırlama ve transfer testlerindeki baĢarılarına etkilerine bakılmıĢtır.
2.4.2. BiliĢsel Yük – Eğitsel Yazılım ĠliĢkisi
BiliĢsel yük kuramı sınırlı kapasiteye sahip olan çalıĢan belleği ve çalıĢan belleğe göre nispeten sınırsız kapasiteye sahip uzun süreli bellek üzerinde durmaktadır. ÇalıĢan belleğinin kapasitesinin sınırlı olmasından dolayı, var olan alanın istenmeyen biliĢsel yükle doldurulmaması çoğunlukla öğretim tasarımcılarına bağlıdır. Çünkü bilgilerin sunulduğu çoklu ortamların tasarımı ve içeriğinin düzenlenmesi öğretim tasarımcılarının kontrolündedir.
Öğrencilerin sunulan bilgileri uzun süreli belleğe aktarmalarını kolaylaĢtıracak adımlar atmak, böylece konu dıĢı biliĢsel yükü azaltarak etkili biliĢsel yükü arttırmaya çalıĢmak öğretim tasarımcıları için önemli bir noktadır. Akbulut'a göre (2011) duyu organlarımızla algıladığımız yeni bilgiler, biliĢsel doğamız uygun bir biçimde örgütlenmemiĢse ağır bir konu dıĢı yük yaratır. O halde bilginin öğrenilmesinin kolaylaĢtırması, onu öğrenenlere, biliĢsel doğalarına uygun biçimde sunmakla mümkündür. Mayer'e göre (2001) iyi tasarlanmıĢ bir materyalde konu dıĢı biliĢsel yük, en aza indirilmiĢtir. AraĢtırmacılar konu dıĢı yükü azaltmak için hazırlanan tasarımlarda dikkat edilmesi gereken her biri deneysel araĢtırmalara dayandırılmıĢ ilkelerin varlığından söz etmiĢlerdir (Sweller v.d. 1998).
1) Hedeften Bağımsız Etkisi (The Goal-Free Effect) 2) Çözümlü Örnek Etkisi (Worked Example Effect)
3) Problemin Tamamlanması Etkisi (Completion Problem Effect) 4) Dikkatin Dağılması Etkisi (Split-Attention Effect)
24
5) Kanal Etkisi (Modality Effect) 6) Fazlalık Etkisi (Redundancy Effect) 7) DeğiĢkenlik Etkisi (Variability Effect)
Sweller'in bu ilkelerine ek olarak Mayer de geliĢtirmiĢ olduğu Çok Ortamlı Öğrenmede BiliĢsel Kuram (2001) çerçevesinde öğretim tasarımcılarına ıĢık tutması için bir takım ilkeler önermiĢtir.
Tablo 1.Mayer' inÇok Ortamlı Öğrenmede BiliĢsel Kuram Tasarım Ġlkeleri
Asıl biliĢsel yük ile baĢa çıkma ilkeleri
Konu dıĢı biliĢsel yükü azaltma ilkeleri
Etkili biliĢsel yükü istenilen düzeyde tutma ilkeleri
Konuyu kullanıcı tarafından
takip edebilecek parçalara bölme
Öğrenmeyle ilgili olmayan
çoklu ortamları eleme.
Yalnızca Sözcükler yerine
sözcüklerle birlikte
resimlerden yararlanma.
Temel kavramlar hakkında
öğrencilere ön bilgiler verme
Görsel-ses-altyazı üçlemesi
yerine görsel ses ikilisine baĢvurma
Resmi bir dil yerine günlük
sohbet dili kullanma.
Animasyonların yanında
altyazı yerine sesli anlatım kullanma
Öğrenciye materyalin
örgütleniĢ biçimine ve
yapısına iliĢkin ipuçları
sunma
Mekanik bir ses yerine insan
sesi kullanma
Tasarımda birbiriyle ilgili
resim ve metinleri birbirine yakın yerleĢtirme
Öğreticinin resmini tasarım
ekranında bulundurmama.
Birbiriyle iliĢkili resim ve
metinleri arka arkaya verme yerine aynı anda verme
Mayer'in çoklu ortam tasarım ilkeleri (Akbulut, 2011)
Çoklu ortam uygulamalarının yaygın formatı olan eğitsel yazılımlar hazırlanırken, öğretim tasarımcılarının yukarıdaki ilkeleri dikkate almaları etkili öğrenmenin gerçekleĢmesi için son derece önemlidir. Bu ilkeler doğrultusunda hazırlanan eğitsel yazılımlar çalıĢan bellekte, biliĢsel yükün istenilen düzeyde tutulmasını sağlayarak yeni bilginin öğrenilmesini kolaylaĢtıracaktır. Yapılan araĢtırmalarda bunu destekler niteliktedir (Mayer ve Moreno, 2002, 2003; Schar ve Zimmermann, 2007; Kılıç, 2007; Sezgin, 2009; Katırcı, 2010; TaĢkın, 2011).
Karadeniz‟in 2006 da yaptığı alanyazın incelemelerinde; kaybolmanın nedenleri arasında çoklu ortamın doğrusal olmayan karmaĢık yapısından dolayı çok fazla bağlantı ve bilgi olması nedeni ile aĢırı biliĢsel yüklenmesi ve bu ortamlarda kullanıĢlılığın arttırılabilmesi için ise kullanıcıların aĢırı biliĢsel yüklenmelerini engelleyecek sade arayüz tasarımları yapılması önerilmektedir.
25
2.4.3. BiliĢsel Yükün Ölçülmesi
BiliĢsel yüklenme, insanın bilgi iĢleme kapasitesi ile ilgili olduğu için ölçümlerinin de yapılması çoklu ortamlarda bazı sorunların belirlenmesi ve çözümlenmesinde önemli rol oynamaktadır. BiliĢsel yükü belli bir performans ortaya koyarken daha fazla biliĢsel çaba harcayarak istenilen düzeyde tutabiliriz. Bu nedenle biliĢsel yük tespiti oldukça güç ve hassas ölçümlere dayanmaktadır.
Tasarlanan çoklu ortam materyallerinin biliĢsel yükleme durumlarını gözlemlemek çeĢitli yöntemlerle yapılmaktadır. BiliĢsel yük genel olarak analitik ve deneysel olmak üzere iki yönteme dayalı olarak ölçülmektedir. Analitik yöntem kullanıldığında zihinsel yükü belirlemek amacıyla uzman görüĢü alınmakta ya da matematiksel modellemeler ve iĢ analizi gibi veri toplama teknikleri kullanılmaktadır. Deneysel yöntemlerde biliĢsel yük düzeyinin belirlenmesinde zihinsel çabaya çeĢitli teknikler üzerinden ulaĢılmaya çalıĢılmaktadır. BiliĢsel yükün ölçülme iĢlemi için üç farklı zihinsel çaba ölçüm tekniği bulunur (Paas, Tuovinen, Tabbers ve Van Gerven, 2003). Bunlar;
1. Bireysel veya Öznel (Subjective), 2. Fizyolojik (Physiological),
3. Görev ve Performans Temelli Ölçüm (Task and Performance Based Ġndices).
Öznel ölçümler, bireyin bir materyalle çalıĢırken yada görevleri yerine getirirken kendi biliĢsel süreçlerini dikkate alarak, ne kadar çaba harcadığını bildirmesiyle yapılmaktadır. Bu yöntem bireyin kendi biliĢsel sürecini, zihinsel çabasını kendisinin değerlendirmesine dayanmaktadır. Öznel tekniklerin çıkıĢ noktası bireylerin kendi biliĢsel süreçlerinin farkında oldukları inancıdır (Sweller v.d. 1998). Öznel ölçümlerde genellikle bu konuda geliĢtirilmiĢ ölçekler kullanılmaktadır. Bu tekniğe dayanan zihinsel çaba ölçümü ilk defa Paas ve Merrienboer tarafından gerçekleĢtirilmiĢtir. Paas ve Merrienboer hazırlamıĢ oldukları öznel tekniklere dayalı ölçekte Bratfish, Borg ve Dornic (1972) tarafından geliĢtirilen ve verilen iĢin zorluk derecesini belirlemeye yarayan ölçeği zihinsel çaba ölçümüne uyarlamıĢlardır. Ölçekte deneklerin zihinsel çaba algılarını yansıtmaları için 1‟den 9‟a; çok düĢük zihinsel çabadan, çok yüksek zihinsel çabaya kadar seçenekler mevcuttur. Daha sonraki yıllarda Paas‟ın (1992) zihinsel çaba ölçeğini, Marcus, Cooper ve Sweller (1996) 7 kategori olarak uyarlamıĢtır. Sonradan uyarlanan ölçek, öğrencinin zihinsel çaba algı düzeyini öğretim biçimi ya da öğretim materyalinin zorluk derecesine dayalı olarak ölçmektedir. Bu araĢtırmada da biliĢsel yükün ölçülmesinde Paas ve
26
Merrienboer (1993) tarafından geliĢtirilmiĢ olan 9‟lu derecelendirme ölçeği (Subjective Rating Scale) kullanılmıĢtır.
Fizyolojik ölçümler, biliĢsel iĢlevlerdeki değiĢikliklerin bireyin bir takım fizyolojik etkinliklerine yansıyacağı varsayımı temelinde yapılmaktadır. Bu ölçümler, kalp hızı ve değiĢimleri, beyin etkinliklerinin ölçülmesi (EEG gibi) ve göz etkinlikleridir (Göz kırpma oranı, göz bebeğindeki değiĢimler gibi).
Görev-performans temelli ölçümler, iki farklı görevin aynı anda verilmesi ile öğrenenin performansındaki değiĢiklikleri ortaya koymak amacıyla yapılmaktadır. Öğrenenin doğru ya da yanlıĢ sayısı, öğrenmede harcadığı süre ya da sınavda harcadığı süre incelenmektedir bu tekniklerde ise baĢarı testleri harcanan süre göz önüne alınarak değerlendirilmektedir (Sweller v.d. 1998).
Yapılan bu araĢtırmada biliĢsel yük düzeyini ölçmek için en uygun yol seçilmeye çalıĢılmıĢtır