Yazılım Mühendisliği Profesyonellerinin Kişisel
Öğrenmesi: Türkiye’den bir İnceleme
Selami Bagriyanik1, Adem Karahoca2
1 Dijital Servisler ve Çözümler Teknoloji Bölümü, Turkcell, İstanbul, Türkiye selami.bagriyanik@turkcell.com.tr
2 Yazılım Mühendisliği Bölümü, Bahçeşehir Üniversitesi, İstanbul, Türkiye adem.karahoca@eng.bau.edu.tr
Özet. Günümüzde, özellikle makine öğrenmesi, yapay zeka ve bulut bilişim gibi teknolojilerdeki çok hızlı gelişmeler üniversitelerin Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği ve diğer ilgili bölümlerinden mezun olan-ların yetkinlikleri ile endüstri beklentileri arasında bir yetenek açığı yaratmaya başlamıştır. Üretilen mesleki bilgilerin kullanım ömrünün her geçen gün kısal-ması, bu açığı sürekli büyütmeye devam etmektedir. Bahsedilen teknolojilerin tüm sektörler içerisinde kullanımının gitgide artıyor olmasından dolayı söz ko-nusu açık diğer meslek grupları için de geçerli hale gelmiştir. Bu nedenle, yüksek öğrenim sonrası yaşam boyu kişisel öğrenme her zamankinden daha önemli hale gelmiştir. Bu çalışmada, Türkiye’deki büyük bir Teknoloji ve hizmet sağlayıcısı firma ve ekosistemindeki firmalarda çalışan 166 Bilgi ve İletişim Teknolojileri çalışanı ile kişisel öğrenmeleri konusunda gerçekleştirilmiş olan bir anket ve sonuçları ele alınmıştır. Anket sonucunda katılımcıların kişisel öğrenme sü-reçlerinde hangi mecraları ve içerikleri kullandıkları, yaşadıkları güçlükler ve var olan kısıtları, işyerlerindeki durum ve dramatik teknolojik gelişmelerin sunduğu fırsatlar gibi bilgiler ortaya çıkarılmıştır. Çalışmanın, üniversitelere, öğrencilere, firmalara ve profesyonellere faydalı bilgiler sağlayacağı düşünülmektedir. Anahtar Kelimeler: Kişisel Öğrenme, Yetenek Açığı, BİT, Anket, Yazılım Mühendisliği, BİT Çalışanları
Personal Learning of Software Engineering
Professionals: A Survey From Turkey
Selami Bagriyanik1, Adem Karahoca2
1 Digital Services and Solutions Technology Department, Turkcell, İstanbul, Turkey selami.bagriyanik@turkcell.com.tr
2 Software Engineering Department, Bahcesehir University, İstanbul, Turkey adem.karahoca@eng.bau.edu.tr
Abstract. Today, very rapid advances, especially in technologies such as ma-chine learning, artificial intelligence and cloud computing have started to create a skills gap between the competencies of the graduates of Computer Science, Software Engineering, Computer Engineering and other related departments of the universities and the expectations of the industry. The shortening of the life-time of the produced professional knowledge continues to widen this gap. As the use of the mentioned technologies is increasing in all sectors, this deficit has be-come valid for the other occupational groups as well. Therefore, lifelong personal learning after higher education has become more important than ever. In this study, a survey has been conducted with 166 Information and Communication Technologies (ICT) professionals working in a large technology and services company and companies in its ecosystem in Turkey. The survey aimed to identify their personal learning perspective. As a result of the questionnaire, information such as which media and content the participants used in their personal learning processes, the difficulties they experienced and their constraints, the situation in the workplace and the opportunities offered by the dramatic technological devel-opments were revealed. It is considered that the study will provide useful infor-mation to universities, students, companies and professionals.
Keywords: Personal Learning, Skills Gap, ICT, Survey, Software Engineering, ICT Professionals
1
Giriş
Yapay Zeka alanında yakın geçmişte yaşadığımız dramatik gelişmeler ulaşım, sağlık, bilim, askeri ve finans gibi alanları yeniden şekillendirerek modern hayatı dö-nüştürmeye başlamıştır [1]. Büyük ölçekli firmalarda çalışanlar veya kendi işlerini büyütmeye çalışan girişimciler artık sadece diğer şirket ve bireylerle rekabet et-memektedir; Nesnelerin Endüstriyel Interneti gibi Yapay Zeka destekli teknolojik yak-laşımlar iş modellerine ve mesleklerine potansiyel tehditler oluşturmaya başlamıştır [2]. Söz konusu gelişmeler henüz otomasyonu görece daha kolay olan meslek gruplarını daha temelden etkiler gibi görünse de bilişim teknolojileri ve etrafındaki disiplinleri de önemli şekilde etkilemeye başlamıştır. Bu gelişmelere koşut olarak mesleki bilgilerin sürekli değişime uğraması veya kullanımdan kalkıp yerini başka bilgilere bırakması döngüsü bilişim alanında özellikle kısalmaya başlamış, üniversitelerin dört senelik me-zun verme periyodu endüstri ihtiyaçlarının gerisinde kalmaya başlamış ve bir yetenek açığı oluşmaya başlamıştır. Toffler’in “Geleceğin okuma yazma bilmeyenleri okuya-mayanlar değil öğrendiklerini unutmayı ve yeniden öğrenmeyi bilmeyenler olacaktır.” [3] sözü bilişim profesyonelleri için her zamankinden daha fazla geçerli hale gelmiştir. Bu nedenle, yüksek öğrenim sonrası yaşam boyu kişisel öğrenme ve yeni bilgilerle sü-rekli güncellenme profesyoneller için bir zorunluluk halini almıştır. Bu çalışmada, kişisel öğrenme ile ilgili olarak Türkiye’deki durum incelenmiştir. Bu kapsamda, İstan-bul merkezli büyük ölçekli bir Teknoloji ve hizmet sağlayıcısı firma ve birlikte çalıştığı tedarikçi ve iş ortağı firmalarda çalışan 166 bilişim profesyoneli ile kişisel öğrenmeye bakış açıları, pratikleri, yaşadıkları güçlükler, gördükleri fırsatlar ve demografik bilgil-erine yönelik bir anket gerçekleştirilmiştir. Sözü edilen büyük ölçekli firma, yurt içi ve
yurt dışında faaliyet gösteren, 1000 kişinin üzerinde BİT çalışanı bulunan ve tele-komünikasyonun yanısıra finans, sağlık, eğitim gibi bir çok farklı alanda da teknolojik hizmetler ve ürünler geliştiren bir firmadır. Yakın tarihli literatür incelendiğinde Tü-rkiye’de BİT çalışanlarına yönelik bir kişisel öğrenme anket araştırmasına rastlanmamıştır. Çalışmanın bundan sonrasında sırasıyla Anket çalışmasında kullanılan yöntem, anketin araştırma soruları, tasarımı, anketin detaylı sonuçları ve son olarak da araştırmanın sonuçları ve kısıtları verilecektir.
2
Anket
Bu bölümde araştırmada kullanılan yöntem, anketin amacı, tasarımı ve gerçeklen-mesine ilişkin bilgiler sunulmuştur.
2.1 Yöntem
Bu anket araştırmasında hedef/soru/metrik paradigması [4] kullanılmıştır. Anketin amacı, Türkiye'deki Bilgi ve İletişim Teknolojisi uygulayıcılarının temel kişisel öğrenme uygulamalarını, zorluklarını ve ihtiyaçlarını anlamaktır. Bu amaç, daha önce yapılmış olan öncül bir mülakat çalışmasının [2] çıktıları kullanılarak türetilmiştir. An-ket, sözü edilen çalışmanın mülakatlarından elde edilen içgörülerle tasarlanıp soruların oluşturulmasında da faydalanılmıştır. Sözü edilen çalışmada, 10 bilgi ve iletişim teknolojileri çalışanı ile 45’er dakikalık kişisel öğrenme konulu yarı yapılandırılmış mülakatlar yapılmıştır; sonrasında, kayıt edilen mülakatlar tematik analiz yöntemi [5] ile analiz edilmiştir [2]. Bahsedilen çalışmada elde edilen temalar ve kodlar Tablo 1’de verilmiştir.
Tablo 1. Mülakat İçeriğinin Tematik Analizi Sonrası Tema ve Kodlar.
Temalar Kodlar Frek
ans
Değerlendirme & Ölçüm
Ölçüm, Yetenek Açığı, Gelişim Analizi, Öğreneni Takdir, Öğrenene Geribildirim
3
İşbirliği ve Sosyal
Öğrenme Sosyal Platformlar, Forumlar, Stackoverflow, Topluluk, Katkı, yansıtma, İtibar, Bloglar, Twitter, Öğretme, Katkı, Soru Sorma, Etkileşimli, Başarının Yayılması, Başarısızlık Pratikleri, Facebook, Whatsapp, BİP (Bir mesajlaşma platformu), Skype, Sosyal Çevre
25
Kısıtlar Zaman Kısıtı, Çevresel Kısıtlar, Kısıtlar, Güvenlik Kısıtları 5
Etik, Gizlilik ve Teori Etik, Gizlilik Endişeleri, Pedagoji, Androgoji, Sağlık, Teknoloji Dengesi, Bağımlılık
3
Dış Öğrenme Ortamı Google, Udemy, Coursera, Internet Kaynakları, Amazon, Dijital Öğrenme, Ted, Youtube, Üniversite, Yüksek Öğrenim, Java-codegeeks, Okuyarak Öğrenme, Kindle, W3schools, HBR, Quora, Dice.com, futurism.com, mashable.com, techcrunch.com, Hobi
51
Birlikte Çalışabilirlik RSS, Entegrasyon 2
Formal Öğrenme Kurumsal Öğrenme, Zorunlu Öğrenme, Sınıf, Öğretimsel Öğrenme, K12
7
Öğrenme Kaynağı Video İçeriği, Basılı Kaynak, Bilgi Yönetimi, Hafif Doküman-tasyon, Kitap, PDF, Kütüphane, İngilizce Dil Yeterliliği, Problem,
İhtiyaç Tanımı, Powerpoint, Ücretli İçerik, Kodlama Mülakatı, Kitap İncelemesi, Etkileşimli İçerik, Ders İçeriği
Öğrenme İçeriğinin
Güvenilirliği Kaynak Kredibilitesi, Güvenilirlik, Kalite, Çöp Bilgi, Yazar Kalitesi, uzmanlık, En İyi Uzman, Marka, Kaliteli İçerikler, İçerik Yeterliliği, Güncel İçerik
11
Öğrenme İçeriğinin Aranması
Arama, Sorgu Tasarımı, Kaynaklara Hızlı Erişim, Etiketleme, Uy-gun Kaynak
18
Mentorluk, Koçluk,
Öğretmenlik Mentor, Koç, Uzman, Öğretmen, Kariyer Planlama, Önyargılı Öğretmen, Uzmanların Bilgi Paylaşımı, Ego 16
Motivasyon Motivasyon, Oyunlaştırma, Sertifika, Teşvik edici, Ödül, İş-Özel Hayat Dengesi, Yapılacaklar Listesi, Öğrenilecekler Listesi, Basit-lik
20
Öğrenme Yolculuğu
Tasarımı Kişiselleştirilmiş Kurumsal Öğrenme, Artımlı Seviye, Aşamalı Öğrenme, Öğrenme Yolculuğu Örüntüleri, Müfredat 5
Pratik & Simülasyon Pratikle Öğrenme, HackerRank, Problemle Öğrenme, Vaka, Proje,
Pluralsite, Pratik, Simülasyon, Sanal, IAAS Ortamlar, Deneysel, Keşfederek Öğrenme
12
Öğrenme Teknolojileri Öğrenme Asistanı, Sanal Gerçeklik, Yüz yüze, Videokonferans Öğrenmesi, Mobilite, Artırılmış Gerçeklik, Yapay Zeka (YZ), Kişisel ve Kurumsal, Öğretimsel Öğrenme Dengesi, Büyük Veri, Gerçek Zamanlı Öğrenme, Dikey ve Yatay Öğrenme, uzmanlaşma, İnsan vs YZ’ye karşı, Anlık Öürenme, Adaptif, Bağlamsal
37
İşe alım Platformları LinkedIn, Geçim 3
İşyerinde Öğrenme İşyerinde Öğrenme, Çalışırken, Gömülü Öürenme, Mavi yaka öü-renmesi, Formal Öğrenme, Formal Olmayan Öğrenme, Yüksek Öğrenim, Destek, İşyeri Öğrenmesine Paralel Faydalar, Ağ Öğren-mesi
13
2.2 Araştırma Soruları
Bir önceki alt bölümde oluşturulan araştırma amacını baz alarak aşağıdaki altı araştırma sorusu (AS) oluşturulmuştur:
AS 1: Anket katılımcılarının profilleri ve demografileri nelerdir?
AS 2: Kişisel öğrenme için ne tür yerler, kanallar ve içerik kullanılmaktadır? AS 3: Kişisel öğrenme sürecinde ne tür zorluklar ve kısıtlamalar yaşanmaktadır? AS 4: Örgün öğrenmenin şimdi algılanan önemi nedir ve gelecekte ne olacaktır? AS 5: İşyerinde kişisel öğrenim desteklenmekte midir?
AS 6: Hangi tür teknolojiler kişisel öğrenme için fırsatlar sunmaktadır? 2.3 Anket Tasarımı
Bu çalışmada, anketlere geliştiricilerin katılım oranlarının arttırılmasıyla ilgili bir çalışmadaki görüş ve önerilerden [6] faydalanılmıştır. Bu çalışmadaki durumda pratikte mümkün olmadığı için olasılıklı bir örnekleme yöntemi [7] kullanılmamıştır. Anket soruları, alt bölüm 3.1'deki tematik analizden oluşturulan temalar ve kodlar dikkate alınarak türetilen araştırma sorularından elde edilmiştir. Anket soruları türleri ile birlikte Tablo 2'de gösterilmektedir. Anket, Survey Monkey (www.survey-monkey.com) adlı çevrimiçi bir anket sitesinde yayınlanmıştır. Katılım oranını artırmak için, şirketin ekosistemindeki ilgili bölümlere ve diğer iş ortağı ve tedarikçi firmalara e-posta davetiyesi gönderilmiş ve linkedin gibi sosyal mecralardan duyurular
yapılmıştır. Katılım oranını arttırmak için ankete katılanlara anket henüz yayın-lanmadan sonuçlarının kabaca paylaşılacağı bildirilmiştir. Bu amaçla isteyen katılımcılar e-posta adreslerini anket içerisinden paylaşabilmişlerdir. Anket, 2017 ortalarında iki ay boyunca katılımcılara açılmıştır. Ankete katılan bilgi ve iletişim teknolojileri uzmanlarının toplam sayısı 166 olarak gerçekleşmiştir.
Tablo 2. Anket Soruları.
AS Soru No & Soru Tek
Yanıt Çoklu Yanıt Likert Skalası Sayı Serbest Metin
1 S1. Hangi seçenekler çalışma alanınızı en iyi
şekilde tanımlar? x x
1 S2. Hangi seçenekler rolünüzü en iyi şekilde
tanımlar? x x
1 S3. Yazılım endüstrisinde kaç senelik tecrübeniz bulunmaktadır?
x 1 S4. Aldığınız en yüksek Akademik derece
nedir?
x 1 S5. Hangi Lisans dereceleriniz
bulunmak-tadır? x x
1 S6. Hangi şehirlerde yaşıyorsunuz? x x
1 S7. Şirketiniz hangi sektörde faaliyet göstermektedir?
x x
1 S8. Şirketinizde kaç kişi çalışmaktadır? x
1 S9. Cinsiyetiniz nedir? x
2 S10. Mesleki gelişiminiz için hangi siteleri ziyaret edersiniz?
x x
2 S11. Mesleki gelişiminiz için hangi tipteki öğrenme içeriklerini kullanırsınız?
x x
2 S12. Sosyal ve işbirliğine dayalı (Fikir alışverişi veya öğrenilenlerin yansıtıldığı or-tamlar, blog’lar, vb.) öğrenmeyi kullanır mısınız?
x
3 S13. Kişisel öğrenme sürecinizde
yaşadığınız en önemli güçlükler nelerdir? x x
2 S14. Kişisel öğrenmenizi en çok nerelerde
gerçekleştirirsiniz? x x
4 S15. Sizce Örgün Eğitim önemli midir? x
5 S16. Firmanız tarafından sağlanan öğrenme imkanları kişisel öğreniminizi ne derece desteklemektedir?
x
3 S17. Kişisel öğrenme sürecinizde bir men-tor/koç/danışman/öğretmen sahibi olmak sizce önemli midir?
x
6 S18. “Yeni gelişen teknolojilerle ve E-Öğrenme ile desteklenen kişisel öğrenme
gelecekte geleneksel/örgün eğitimin yerini alacaktır.” ifadesine ne ölçüde katılırsınız? 6 S19. Hangi yeni gelişen teknolojiler kişisel
öğrenme için fırsatlar sunmaktadır? x x
6 S20. “Büyük veri ve Yapay Zeka kişisel öğrenme için en büyük potansiyele sahiptir.” ifadesine ne ölçüde katılırsınız?
x
S21. Kişisel öğrenme sürecinizle ilgili olarak eklemek istediğiniz yorumlarınız var mı? Açıklayabilir misiniz?
x
S22. Araştırma sonuçlarını sizinle paylaşmamızı isterseniz e-mail adresinizi paylaşabilir misiniz?
x
3
Anket Sonuçları
Bu bölümde anket sonuçları grafiklerle verilmiş ve gözlemler paylaşılarak yorumlanmıştır.
3.1 Katılımcıların Çalışma Alanları (S1)
Bir yazılım pratisyeni şirketinde çeşitli sorumluluklara sahip olabileceğinden, bu soru çoklu cevap sorusu olarak tasarlanmıştır. Şekil 1’den görüleceği gibi Yazılım Geliştirme ve İhtiyaç Analizi katılımcıların en fazla bulundukları alanlardır.
Şekil 1. Çalışma Alanları Şekil 2. Roller
3.2 Katılımcıların Rolleri (S2)
Bu da çok cevaplı bir sorudur. Roller Şekil 2’de gösterilmiştir. Ankete katılanların çoğu Uzman rolünde bulunmaktadır. Bir katılımcının birden fazla rol seçtiği vakaların sıklığını da ölçtük. Ankete katılanların % 11'i aynı anda hem Uzman hem de Mimar olarak çalışmaktadır. İlginç bir şekilde, anket katılımcılarının % 2'si Uzman, Mimar ve Yönetim rollerinin tümünü aynı anda gerçekleştirmektedir.
3.3 Katılımcıların Deneyimleri (S3)
Katılımcıların iş tecrübelerinin dağılımı (yatay eksende yıl olarak) Şekil 3’te histogram olarak gösterilmektedir. Ortanca ve ortalama değerler sırasıyla 9 ve 10'dur. Bu, ankete
katılan genç ve tecrübeli BİT uzmanlarının büyük ölçüde dengeli bir dağılımının olduğunu göstermektedir.
Şekil 3. Deneyimler Şekil 4. Akademik Dereceler
3.4 Katılımcıların Akademik Dereceleri (S4)
Şekil 4’ten görüldüğü gibi katılımcının en yüksek akademik derecelerinin çoğunluğu Lisans ve Yüksek Lisans’tır. Katılımcılar arasında lise veya altı okul mezunu yoktur.
3.5 Katılımcıların Lisans Dereceleri (S5)
Lisans derecelerinin dağılımı Şekil 5’ten incelenebilir. Bilgisayar Mühendisliği, beklendiği gibi, katılımcıların Lisans derecelerinde en yüksek orana sahiptir. Yazılım Mühendisliği az bir oran ile göze çarpmaktadır. Kayda değer bir bulgu daha gözlen-mektedir. “Diğer” kategorisinin % 20 gibi görece yüksek bir değerde olması ilginçtir. Diğer kategorisinde Makine Mühendisliği gibi diğer mühendislik disiplinleri ve Hukuk gibi sosyal bilimler alanları da bulunmaktadır. Bu sonuç, farklı mesleklerde eğitilmiş birçok kişinin yazılım endüstrisinde çalıştığını göstermektedir.
Şekil 5. Lisans Dereceleri Şekil 6. Lokasyonlar
3.6 Katılımcıların Bulundukları Yerler (S6)
Katılımcıların çoğunluğu İstanbul ve Ankara'da yaşamaktadır. Bu durumun iki nedeni bulunmaktadır. İlk olarak, BİT şirketleri ağırlıklı olarak bu iki şehirde bulunmaktadır. İkincisi, yazarların yeri İstanbul'dur ve ağlarındaki kişiler de çoğunlukla İstanbul'dadır. Diğer bazı yerlerden minimal katılımlar Şekil 6’dan görülebilir.
3.7 Şirket Sektörü (S7)
Bilgi ve İletişim Teknolojileri, katılımcıların çalıştığı şirketlerin en popüler sektörüdür. Bu beklenen bir sonuçtur zira anket bir Teknoloji ve hizmet firmasında ve onun ekosis-teminde gerçekleştirilmiştir.
3.8 Şirket Büyüklüğü (S8)
Anket katılımcılarının çalıştığı şirketler genellikle orta (% 51,8) ve büyük (% 32,5) ölçekli şirketler arasındadır.
3.9 Katılımcıların Cinsiyetleri (S9)
Anket katılımcıları çoğunlukla (% 72,3'ü) erkektir (Şekil 7). Çalışma alanları değiştiğinde dağılımların da önemli ölçüde değişebildiği de gözlenmiştir. Örneğin, yazılım geliştirici katılımcılar arasında erkeklerin oranı % 85 seviyesine çıkmaktadır.
3.10 Ziyaret Edilen Web Siteleri (S10)
Ziyaret edilen sitelerin dağılımlarına Şekil 9’dan bakıldığında Google, öğrenmek için
Şekil 7. Cinsiyetler Şekil 8. Web Siteleri
kullanılan en popüler sitedir. Katılımcıların yaklaşık % 90'ı kullanmaktadır. Bu durum, bir arama aracının kişisel öğrenmede bulunması gereken olmazsa olmaz bir şey olduğu anlamına gelir. Burada altı çizilmesi gereken bir konu Google’ın doğrudan öğrenme içeriği olan bir web sitesi olarak kullanımından ziyade öğrenme içeriğine erişim için kullanılan bir arama imkanı olarak kullanılmasıdır. Stackoverflow, YouTube ve LinkedIn yazılım uzmanları tarafından % 50'den fazla ziyaret edilmektedir. Geliştiriciler için Stackoverflow oranı % 81'e ulaşmaktadır. Diğer seçeneği için belir-tilen bazı siteler de Google Scholar, ResearchGate, Udacity ve Linda gibi platformlar olmuştur.
3.11 Öğrenme İçeriği Türleri (S11)
PDF'ler gibi E-Belgeler, katılımcılar tarafından kullanılan en popüler içeriktir (Şekil 9). Bu sonuç şaşırtıcıdır çünkü videolar MOOC’lerde, LMS’lerde ve diğer öğrenim
sitelerinde en yaygın kullanılan içeriktir. Ayrıca, bazı deneysel öğrenme içeriğinin katılımcıların % 40'ından fazlası tarafından kullanılması da dikkat çekicidir.
Şekil 9. İçerik Türleri Şekil 10. Sosyal ve İşbirliğine Dayalı Öğrenme
3.12 Sosyal ve İşbirliğine Dayalı Öğrenme (S12)
Şekil 10'deki pasta grafik grafiklerinden görülebileceği gibi, katılımcıların önemli bir kısmı (~% 66) sosyal ve işbirlikçi öğrenme toplulukları kullanmaktadır.
3.13 Karşılaşılan Zorluklar (S13)
Katılımcıların kişisel öğrenme süreçlerinde karşılaştıkları en önemli iki zorluk, uygun içerik arama süreci (% 47,6) ve öğrenme için zaman eksikliğidir (% 48,2). Şekil 11’ten diğer zorluklar görülebilir. Üçüncü önemli unsur, bulunan içeriğin kalitesi ve güvenil-irliğidir. Bu sonuçlar, S10'daki arama motoru gereksinimiyle oldukça uyumlu görünmektedir. Katılımcılar, güncel, kaliteli ve makul derecede alakalı içeriğe hızla erişmek istemektedir.
3.14 Öğrenme Yeri (S14)
Kişisel öğrenme hala ofislerde, evlerde ve eğitim kurumlarında gerçekleşmektedir. Ek olarak, mobil durumlarda önemli miktarda öğrenme gözlenmektedir. Öğrenme yerleri Şekil 12’te gösterilmektedir.
Şekil 11. Zorluklar Şekil 12. Öğrenme Yeri
3.15 Örgün Eğitim (S15)
Şekil 13’te görüldüğü gibi, Formel Öğrenme, katılımcıların neredeyse tümü için önemli olmaya devam etmektedir. Anketteki diğer cevaplar göz önüne alındığında, bu kişisel öğrenmeye duyulan ihtiyaçla çelişmediğini, aksine geleneksel öğrenmenin kişisel öğrenmeyi tamamlaması gerektiğini göstermektedir. Örneğin, öğrencinin kişisel öğrenme ortamında biriktirdiği bilgiler, endüstri tarafından kabul gören sertifika pro-gramları ile sertifikalandırılabilir.
Şekil 13. Örgün Eğitim Şekil 14. Şirket Desteği
3.16 Şirketin Çalışan Öğrenmesine Desteği (S16)
Firmalar genellikle çalışanlarının kişisel öğrenimlerine yatırım yapar gibi görünmekte-dir. Şekil 14’ten görülebilecek bu durum, çalışanların kişisel öğrenme süreçlerini ve şirketteki iş başında öğrenmeyi bir araya getirerek yaşam boyu öğrenme için bir fırsat yaratmaktadır.
3.17 Mentor Sahibi Olma (S17)
Şekil 15’den görüldüğü gibi hemen hemen tüm katılımcılar, S15'teki Örgün Öğren-im'deki duruma benzer şekilde bir danışman, koç veya öğretmen bulunmasının gerekli olduğu konusunda hemfikirdirler. Bu ihtiyaç daha önce 13. Soruda iki zorluk olarak ortaya çıkmıştı: mentor eksikliği ve motivasyon eksikliği. Bu unsur geleneksel öğrenme ve kişisel öğrenme yaklaşımları için bir başka sinerji alanı olarak dikkat çekmektedir.
3.18 Örgün Eğitimin Geleceği (S18)
Katılımcıların büyük bir kısmı, gelişen teknolojilerle donatılmış Kişisel Öğrenmenin gelecekte geleneksel öğrenmeyi büyük ölçüde değiştireceğine inanmaktadır. Şekil 16’de gösterildiği üzere katılımcıların sadece ~% 5'i bu görüşe katılmamaktadır.
3.19 Gelişmekte Olan Teknolojiler (S19)
Şekil 15. Mentor Sahipliği Şekil 16. Örgün Eğitim
Şekil 17. Teknolojiler Şekil 18. Büyük Veri ve Yapay Zeka
teknolojiler gibi görünmektedir. Şekil 17’dan görüldüğü üzere Sanal ve Artırılmış Gerçeklik ve Konuşmalı Arayüz teknolojilerinin de önemli bir etkisi olacağını düşünmektedirler.
3.20 Büyük Veri Analizi ve Yapay Zeka (S20) ve İlave Yorumlar (S21)
Bu soruda özellikle Yapay Zeka ve Büyük Veri Analizinin Kişisel Öğrenme üzerindeki etkisi katılımcılara sorulmuştur. Katılımcılar çoğunlukla büyük bir etki beklemekte-dirler (Şekil 18). Katılımcılardan sadece birkaç ekstra yorum yapılmıştır. Yorum sayısı çok sınırlı olduğundan ve yorumlar genel olarak önceki anket yanıtlarının tekrarı olduğu için ek bir tematik analiz yapılmamıştır.
4
Sonuçlar ve Kısıtlar
Bu çalışmada, Türkiye’deki bilgi ve iletişim teknolojileri profesyonellerinin kişisel öğrenmeye dair bakış açıları, pratikleri, yaşadıkları güçlükler ve demografik bilgile-rinin anlaşılması amaçlanmış ve bu amaçla 21 soruluk bir anket tasarlanarak uygu-lanmıştır. Anket amacı ve soruları tasarlanırken daha önce aynı firmada yapılmış olan bir mülakat saha çalışması [2] baz alınmıştır. Ankette öne çıkan konular şöyle özetlene-bilir: 1) Bilişim profesyonellerinin büyük bir kısmı erkeklerden oluşmakta, çoğunluğu bilgisayar mühendisliği mezunu olsa da çok farklı bölümlerden de bir çok mezun sektörde çalışmaktadır. 2) Çalışanların kişisel öğrenme farkındalıkları yüksektir ve çeşitli kaynaklardan ve mecralardan edindikleri içeriklerle gelişim süreçlerini sürdürmektedirler. Bu gözlem, yakın zamanda yapılmış olan bir çalışmadaki [8] sadece
teknik yeteneklerin yeterli olmadığı, bunun yanısıra teknik olmayan davranışsal yeteneklerin de (soft skills) çalışma hayatında çok önemli olduğu ve bu yeteneklerden birinin de kişisel öğrenme olduğu sonucu ile örtüşmektedir. 3) Yeni teknolojilerin sunduğu fırsatlarla eğitimin önemli ölçüde dönüşüme uğramakta olduğunu düşünmektedirler. Benzer sonuç, yetenek açığını irdeleyen bazı çalışmalarda da [9] sü-rekli öğrenme ve güncellenme şeklinde raporlanmıştır. Ek olarak geleneksel yöntem-lerin mentorluk gibi güçlü yanlarıyla bir sinerjinin gerekliliğini belirtmektedirler. Çalışmada ortaya çıkan sonuçlar değerlendirildiğinde üniversitelerin, eğitim program-larını ve eğitsel yaklaşımprogram-larını güncel gelişmelere ve endüstri ihtiyaçlarına göre daha dinamik düzenlemeleri, öğrencilerin kişisel öğrenme konusundaki farkındalıklarını eğitim hayatları devam ederken arttırmaları ve kişisel öğrenme patikalarını oluşturma-ları, firmaların kurumsal merkezli geleneksel sınıf eğitimlerinin yanısıra kişisel öğren-meyi destekleyici adımlar atmaları (Örneğin, Udemy veya Udacity gibi platformlardaki bazı güncel içeriklere ücretsiz erişimlerini sağlamak ve eğitimleri başarılı bir şekilde tamamlayanları ödüllendirmek, bir sonraki kariyer hareketleri ile ilişkilendirmek gibi.) ve bu yaklaşımı benimseyen çalışanları için uygun ortamı sağlamaları önerilebilir. An-ket tasarımı ve uygulanması, özellikle İstanbul’da bulunan büyük bir Teknoloji fir-masının ekosistemindeki katılımcılarla yürütülen saha çalışmaları kullanılarak yapılmıştır. Bu nedenle, çalışmanın Türkiye’deki BİT profesyonellerinin tamamının görüşlerini temsil etmemesi kısıt olarak belirtilebilir.
Referanslar
[1] K. Grace, J. Salvatier, A. Dafoe, B. Zhang, O. Evans, When Will AI Exceed Human Performance ? Evidence from AI Experts, Arxiv.Org. (2017) 1–21.
[2] S. Bagriyanik, A. Karahoca, D. Karahoca, A New Proposal Architecture for Reference Ple: Refple, Int. J. Mech. Eng. Technol. 10 (2019) 1814–1822.
[3] Wikipedia, Alvin Toffler, (2017). https://en.wikipedia.org/wiki/Alvin_Toffler. [4] V.R. Basili, Software modeling and measurement: the Goal/Question/Metric paradigm,
1992.
[5] V. Braun, V. Clarke, Using thematic analysis in psychology, Qual. Res. Psychol. 3 (2006) 77–101.
[6] E. Smith, R. Loftin, E. Murphy-hill, C. Bird, Improving developer participation rates in surveys, in: Coop. Hum. Asp. Softw. Eng. (CHASE), 2013 6th Int. Work., IEEE, 2013: pp. 89–92.
[7] B. Kitchenham, S.L. Pfleeger, Principles of survey research part 5 : populations and samples, ACM SIGSOFT Softw. Eng. Notes. 27 (2002) 17–20.
[8] V. Garousi, G. Giray, E. Tuzun, C. Catal, M. Felderer, Closing the gap between software engineering education and industrial needs, IEEE Softw. (2019).
[9] J. Liebenberg, M. Huisman, E. Mentz, Software: university courses versus workplace practice, Ind. High. Educ. 29 (2015) 221–235.
