8# Liven Up Your Training Programs With Infographics

Brain is capable of absorbing 36,000 images every minute and almost 90% of the information absorbed by the brain comes through the eyes. Stemming from these facts, today visual information such as pictures, drawings or dynamic videos is often designed to facilitate learning and instruction. These visuals improve cognition by utilizing information, enhance the effectiveness of the learning process and make it easier for the users to remember the details of the subject.

 

Infographics, in other words information graphics, are a new form of visual representation that intends to represent complex data in a simple and clear way. In the recent years, I have seen many good examples of infographics and can say that it will become an essential tool for training programs.

 

Infographics have been around for many years and recently the proliferation of a number of easy-to-use, free tools have made the creation of infographics available to a large segment of the population. Today individuals use the social media to spread the ones they prepare. In newspapers, infographics are commonly used to show the weather and graphs for statistical data. For information on the history of this tool please see the infographics below or visit the following link http://bit.ly/16TpmAo

 

For successful infographics there are two main dimensions that we need to consider: Content & Design. For a successful design; Jason Oberholtzer suggests the following in his article broadcasted at Forbes’ website:

• The infographics should have a structured content with a beginning, middle and end.
• Pick relevant images to your content.
• Simplify the text and the illustrations.
• Limit the focus to just one area.
• Label time sensitive data to make it credible.

If you would like to design your own infographics, there are many web-based tools available on the internet. My favorite tool is http://piktochart.com/ For a more comprehensive list of free tools to make infographics please see Angela Alcorn’s article

 

Infographics is a good tool to break the training content into parts and then visualize it. In a sense; they are like PowerPoint slides but more colorful and structured ones. Please see the following two examples which are on learning and learning methods.

http://bit.ly/xXwHLF

http://bit.ly/17rboJq

You should consider using these visuals in your training documents, slides and trainings developed for e-learning to enhance learning and to color up your programs. You can prepare student notes of a training program you deliver as infographics or you can prepare your slides especially that contain intense data by using this method.  

 

Resources
 

E-learning blogs. Retrieved 09 25, 2013, from Articulate:  
http://www.articulate.com/rapid-elearning/how-can-infographics-produce-better-e-  learning-courses/   

Hyerle, D. (2000). Thinking Maps: Visual Tools for Activating Habits of Mind. In D. Hyerle,
Learning and Leading with Habits of Mind (pp. 150-153).

Infographic. Retrieved 09 27, 2013, from Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Infographic

Kumar, S. Infographics and Learning. Retrieved 09 26, 2013, from Learnnovators:

http://learnnovators.com/infographics-learning/

Oberholtzer, J. Retrieved 09 28, 2013, from Forbes:
http://www.forbes.com/sites/jasonoberholtzer/2012/09/18/today-in-horrible-infographics-5-keys-to-creating-successful-infographics/ 

7# İnsan Kaynakları için Büyük Fırsat: Büyük Veri Analizi

Her gün çok sayıda yeni veri üretiyoruz. Zettaset’in* tahminine göre günde ortalama 2,5 kentilyon* veri üretiliyor ve bugün dünyada var olan verinin %90’ı geçtiğimiz iki yıl içinde oluştu. Bu büyük hacimli veri ve onu depolamak için kullanılan teknoloji “Büyük Veri” olarak adlandırılıyor. “Büyük Veri” aslında çok yeni bir kavram değil; günümüzde sözü edilmeye başlanan ve moda haline gelen asıl önemli konu bu verinin analizi yoluyla anlamlı sonuçlara ulaşılması.

Büyük veri analizi çalışmaları kapsamında bahsedilen veriler; yapılandırılmış ve yapılandırılmamış olmak üzere iki ana gruba ayrılır. Yapılandırılmış veri ile belirli bir düzene göre sınıflandırılmış ve kolaylıkla analiz edilebilen veriler kastedilir. Verdiğiniz bir iş ilanı için başvuru yapanların isimlerinden ve başvuru tarihlerinden oluşan liste yapılandırılmış veriye örnek olarak verilebilir. Yapılandırılmamış veri ise, metin şeklindeki yazılardan, görsellerden, şemalardan oluşur ve analizi yapılandırılmış veriye göre daha zordur. Verdiğiniz iş ilanına başvuran adayların ilettikleri özgeçmişler ve kapak yazıları yapılandırılmamış veriye örnek olabilir.

 

Büyük verinin analizi günümüzde; pek çok alanda süren rekabetin belirleyici unsurlarından biri haline geldi. Yapılan analiz çalışmaları sayesinde başarıya ulaşan örnekler iş hayatında ve politik hayatta görülmeye başlandı. Bu alanlara ek olarak büyük veri analizinden fayda sağlanabilecek alanlardan biri de İnsan Kaynakları (İK). Şirketler yapacakları analizler ile çalışan yönetimi konusundaki politikalarına yön verebilir ve iş sonuçlarına doğrudan katkıda bulunabilirler. Örneğin belirledikleri alanlarda başarılı iş sonuçları alan çalışan profillerini analiz edebilir ve bu profilden yapacakları yeni alımlar için faydalanabilirler. Veya şirketin yedekleme planını oluşturmak, şirkete bağlılığı arttırmak ve gelecekte oluşması muhtemel işgücü kayıplarını azaltmak için yapacakları analiz çalışmalarından faydalanabilirler. Günümüzde İK alanında bu kapsamda çalışmalar yapılmaya ve başarılı sonuçlar alınmaya başlandı. Bu örneklerden bazılarını paylaşmak istiyorum.

 

Bugün bazı şirketler büyük veri analizini yüksek performanslı çalışanlarını belirlemek için kullanıyor. Bersin* tarafından yayınlanan bir rapora göre, şirketin danışmanlık hizmeti verdiği finans sektöründeki bir müşterisi iyi üniversitelerden yüksek not ortalamasıyla mezun olmuş çalışanların işe alımına öncelik veriyordu. Bu özelliğe sahip çalışanların yüksek performans sergileyeceklerine inanıyor, şirketin işe alım ve şirket içi terfi politikalarında akademik başarıyı esas alıyordu.

 

Bundan birkaç yıl önce bir şirket analisti, şirketin satış rakamları ile şirket çalışanlarının çalışma süreleri arasındaki ilişkiye dayalı istatistiki bir analiz yaptı. Bu çalışmada analist, şirket çalışanlarının işe başladıkları ilk iki yıl içerisindeki toplam performanslarını göz önüne alarak çalışanın toplam performansının ve şirkete bağlılığının nelere bağlı olduğunu ortaya koydu. Sonuçlar oldukça şaşırtıcıydı.

 

Analiz sonucuna göre 6 temel unsur satış çalışanlarının performansları ile doğrudan ilişkiliydi. Bu şirketteki en başarılı satış çalışanları:

 

1*Şirkete işi başvurusu için verdikleri özgeçmişlerinde hiçbir yazım veya dilbilgisi hatası yapmamıştı.

2*Belirli bir seviyede (lise, üniversite gibi) mezuniyet derecesi almadan okulu bırakmamıştı.

3*Geçmişte emlak veya araç satışı alanında çalışmıştı.

4*Önceki işlerinde kayda değer başarılar sergilemişti.

5*Belirsizlik altında başarıyla çalışma becerisine sahipti.

6*Etkin zaman yönetimi yapabiliyor ve aynı anda birden fazla görevi yürütebiliyordu.

 

Bu analize göre satış çalışanın hangi okula gittiğinin, hangi notla mezun olduğunun ve referans kalitesinin performansı üzerinde doğrudan bir etkisi yoktu. Analiz sonuçları, şirketin inandığı sistemden çok daha farklı bir sonuç ortaya koyuyordu.

 

Bu sonuçlar şirket tarafından dikkate alındı ve yeni bir işe alım sistemi hayata geçirildi. Bu değişikliği takip eden ilk mali dönemde şirket gelirlerinde 4.000.000 $ üzerinde artış oldu.

 

eQuest* tarafından verilen başka bir örnekte ise, şirketin danışmanlık hizmeti verdiği finansal bir kuruluşun işe alım süreci performansının arttırılması hedeflendi. eQuest, yaptığı analiz sonucunda şirketin 48 farklı kariyer sitesinde iş ilanı yayınladığını ve bu siteler için yılda ortalama 175,000$ harcama yaptığını tespit etti. Danışmanlar yaptıkları veri analizi ile bu sitelerin 45 tanesinin şirket ilanları konusunda etkin olmadığı ve yeterli sayıda iyi adayı yönlendirmediği sonucuna vardılar. Bu nedenle şirkete bu sitelerden 3 tanesi ile devam etmesini ve diğer sitelerle olan anlaşmasını iptal etmesini önerdiler. Danışmanlar bu araştırmayla aynı zamanda adayların iş ararken sıklıkla kullandıkları kelimeleri de tespit ettiler ve şirketin ilanlarını buna uygun olarak revize etmesini sağladılar. Bu çalışmaların sonucunda şirket ilanlarına başvuru yapan aday sayısı %175 oranında arttı ve ilanlar için yapılan yıllık harcama miktarı %50 oranında azaldı.

 

Bu örneklere ek olarak, büyük veri analizini eğitim programlarının etkinliğini ölçmek ve eğitim ihtiyaçlarını analiz etmek için de kullanmak mümkün. Günümüzde eğitim etkinliği genellikle Kirk Patrick ve Jack Phillips’in modellerine bağlı olarak ölçümleniyor ve bu modellerdeki en büyük vurgu çalışanların işteki performansları üzerine yapılıyor. Bu metotlara ek olarak büyük veri analizini eğitim programı ve iş performansı arasındaki ilişkiyi göstermemize imkân verecek bir yöntem olarak kullanabiliriz. Büyük veri analizinden eğitim ihtiyaçlarını belirlerken de yararlanmak mümkün. Örneğin müşteri şikâyetleriyle ilgili verileri veya çalışanların kullandıkları sistemlere ilişkin hata loglarını alarak en fazla hata yapılan noktaları tespit edebilir, bu konulara yönelik eğitimler planlayabiliriz.

 

Büyük veri analizinin İK alanında önemli bir potansiyeli var. Bu alanda yapılacak analizler iş sonuçlarının geliştirilmesi, işe alım sürecinin ve eğitim programlarının etkinliğinin arttırılması için kullanılabilir. İK bu fırsatı mutlaka kullanmalı ve şirketin stratejik ortağı olarak konumunu güçlendirmeli.  

 

*Katkıları için iş arkadaşım Mehmet Hamdi Özçelik’e teşekkürlerimle

Ek Bilgi

Zettaset*: Amerika’da kurulu yazılım geliştirme şirketi

Quintillion*: 10¹⁸
Bersin*: İK Danışmanlığı şirketi
eQuest*: Amerika’da kurulu kariyer sitesi

Kaynaklar:

2012: The First Big Data Election. Retrieved 09 02, 2013, Harvard Business Review Blogu: http://blogs.hbr.org/hbr/hbreditors/2012/11/2012_the_first_big_data_electi.html

Bernstein, D. eQuest. 08 30, 2013, Büyük Veri ile Bugün Başarabilirsin!:

http://www.equest.com/floating-point/you-can-do-big-data-today/

Bersin, J. Forbes. 09 01, 2013, İnsan Kaynakları'nda Büyük Veri

http://www.forbes.com/sites/joshbersin/2013/02/17/bigdata-in-human-resources-talent-analytics-comes-of-age/

Chand, S. venturebeat.com. 08 31, 2013, How big data will impact employment and human resources:

http://venturebeat.com/2013/08/06/how-big-data-will-impact-employment-and-human-resources/

Giuffrida, M. (2013, 06 28). http://talentmgt.com/. İK Büyük Veriyi Görmezden Gelemez:

http://talentmgt.com/articles/view/hr-can-t-ignore-big-data  

 

7# Big Opportunity for Human Resources: Big Data Analysis

Every day we are producing mass amount of information. According to the estimation of Zettaset*, we create 2.5 quintillion* bytes of data every day and 90% of the data in the world today has been created in the last two years alone. This massive volume of information and the technology required to store it is called with the term Big Data. Even though big data is not such a new phenomenon, the concept of Big Data is one of the new hypes of the recent years. Indeed the real new thing is the analyses of the big data and the meaningful results as a result of the analyses. 

 

One of the main classifications of big data is structured data versus unstructured data. Structured data refers to information which is classified with a high degree of organization and is readily searchable by simple search operations. An excel sheet which shows the applicants of a job post is an example of structured data. Unstructured data is essentially the opposite of structured data. It refers to information which is not organized in a pre-defined manner. Unstructured information is typically text-heavy, but may contain data such as dates, numbers, and facts as well. The content of job post applicants’ CVs and accompanying cover letters are examples of this kind of data. Analyzing structured data is easy whereas analyzing unstructured data is complicated. New technologies are evolving to help the analysis of unstructured data.

 

Analyzing big data has already become a basis of competition in various fields. There are many examples of critical insights and successes being realized in business, politics, and government. In addition to these fields, Human Resources (HR) also has the opportunity to use Big Data in the company’s people strategies. By using analytics tools and techniques; organizations can develop a "people model" for their teams, and understand precisely how these people-related factors directly relate to business results. They can use this data to assess leadership pipeline, engagement factors, and potential workforce gaps in the future.

 

Today there are growing numbers of success stories emerging in the HR field. I would like to share some of these examples to give insight into the subject.

Big Data is used by some companies to analyze the profile of high performers in the company. In an example cited by Bersin and Associates*, one of their clients that operated in the finance sector, operated under a belief system that employees with good grades who came from highly ranked colleges would make good performers. So the company’s recruitment and promotion process was based on these academic drivers.

 

Several years ago one of their analysts performed a statistical analysis of sales productivity and turnover. The analyst and the company looked at sales performance over the first two years of a new employee and correlated total performance and retention rates against a variety of demographic factors. What they found was really surprising.

 

According to the results of the analysis 6 things were highly correlated with success of the sales employees. Best sales professionals in this company;

1*Had no typing errors or grammatical mistakes on their resumes

2*Did not quit school before obtaining some degree

3*Had previous experience of selling real-estate or autos

4*Demonstrated success in their prior jobs

5*Had the ability to succeed under uncertain conditions

6*Managed time effectively and ran multiple tasks at the same time

According to the results of this study what did not have an impact on the performance of the sales employees was;

*Where they went to school

*What grades they had

*The quality of their references

 

Data analysis showed a different fact than the belief system of the company. The results were taken into consideration and the recruitment process was modified accordingly. In the fiscal period following the new recruitment process, the company had more than $4,000,000 improvement in revenues.

 

In another example cited by eQuest*, they provided consultancy service to a financial institution with the aim to increase recruitment process performance. The firm made an analysis of the existing process and realized that the company was utilizing 48 different job boards and spending almost $175,000 per year for those. The consultants aimed to utilize the job posting service and after big data analysis they found that 45 of these sites showed no response within a reasonable time frame. Only 3 of the current boards were producing reasonable candidate response rates. In addition to this, they also found the words and phrases candidates were searching and the company improved their job posting titles and descriptions. In the end the candidate traffic soared by 175% and annual spending for recruitment advertisement decreased by 50%.

 

In addition to the utilization areas in the above examples, big data analysis can also be used to measure effectiveness of training programs and to identify training needs for future programs. Today training effectiveness is generally measured according to KirkPatrick’s and Jack Phillips’s evaluation models and the biggest emphasize is on the training program’s impact on job performance. In addition to the mentioned evaluation methods, big data analysis is also a promising way to see the correlation between job performance and a training program. We can use the information of training participation and post exam results following a training program to investigate the correlation between the program and job performance of the participants, hence we can evaluate the effectiveness of the program. Additionally big data analysis can be used to determine training needs. Data regarding application logs, reversal transaction logs and customer complaints can be analyzed to determine training needs.

 

Big data analysis has a remarkable potential in the field of human resources and such analysis can be used to improve business results, performance of recruitment processes and the effectiveness of training programs. HR should seize this valuable opportunity to reinforce its position as a strategic partner of the company.

 

*Special thanks to my workfellow Mehmet Hamdi Özçelik for his contributions

Additional Information

Zettaset*: Software development company based in the USA

Quintillion*: A thousand raised to the power of six (10¹⁸)
Bersin and Associates*: Consultancy company providing services in corporate HR
eQuest*:Job posting delivery company based in the USA

 

Resources:

2012: The First Big Data Election. Retrieved 09 02, 2013, from Harvard Business Review Blog:

http://blogs.hbr.org/hbr/hbreditors/2012/11/2012_the_first_big_data_electi.html

Bernstein, D. eQuest. Retrieved 08 30, 2013, from You Can Do Big Data, Today! :

http://www.equest.com/floating-point/you-can-do-big-data-today/

Bersin, J. Forbes. Retrieved 09 01, 2013, from Big Data in Human Resources:

http://www.forbes.com/sites/joshbersin/2013/02/17/bigdata-in-human-resources

Chand, S. venturebeat.com. Retrieved 08 31, 2013, from How big data will impact employment

and human resources:

http://venturebeat.com/2013/08/06/how-big-data-will-impact-employment-and-human-resources/

Giuffrida, M. (2013, 06 28). http://talentmgt.com/. Retrieved from HR Can’t Ignore Big Data:

http://talentmgt.com/articles/view/hr-can-t-ignore-big-data

6# Arttırılmış Gerçeklik Uygulamalarının Eğitim Alanında Kullanımı

Arttırılmış Gerçeklik (AG) gerçek dünyadaki ortam ve nesnelerin; bilgisayar tarafından üretilen ses, video ve grafik verileriyle zenginleştirilmesi yoluyla meydana getirilen fiziksel görünümdür. AG sistemleri, gerçek veri ve görüntülerle bilgisayar tarafından üretilen sanal görünümleri birleştirirler ve böylece gerçek ortamı ekledikleri yeni ögelerle zenginleştirirler.

1990'lı yıllara kadar AG, bilim adamlarının bazı deneylerinde ve çalışmalarında kullandığı fantezi bir yöntemden ibaretti. AG'ye dayalı sistemler oldukça karmaşık yazılımlara sahipti, donanım malzemeleri hem pahalı, hem de taşıma zorluğu yaratacak derece ağırdı. Günümüzde kullandığımız mobil cihazlar ve akıllı telefon teknolojisi sayesinde ise AG'nin kullanım maliyeti hem çok azaldı hem de bulunduğumuz tüm ortamlara kolaylıkla taşıma imkanına kavuştuk. Bugün AG teknolojisi sağlık alanından üretim sektörüne, reklamcılıktan eğlence sektörüne kadar pek çok alanda kullanılıyor. 

 

AG'nin en fazla bilinen ve günümüzde en çok konuşulan uygulamalarından biri "Google Glass". Ürün henüz son halini almamış ve satışa sunulmamış olmasına rağmen neredeyse tüm dünya hakkında bilgi sahibi. Gözlük görünümünde olan ürün için akıllı telefonların takılabilen formatı diyebiliriz. "Google Glass" ona vereceğiniz "Okay Glass" komutunun ardından fotoğraf çekme, mesaj gönderme, video kaydetme, internette araştırma yapma gibi konulardaki sesli komutlarınızı yerine getiriyor. Çok yakın bir gelecekte çevremizde bu ve benzeri gözlüklerle dolaşanları göreceğiz ve bu durum belki de akıllı telefon kullanımı gibi oldukça normal bir durum halini alacak. Google Glass

Google Glass ve benzeri ürünlerin hayatımızı nasıl etkileyeceğini öngörmemiz oldukça zor. Ama kesin olan bir şey var ki o da yaşamamızın teknoloji sayesinde geri dönüşü olmayan bir şekilde değişmekte olduğu. "Sight" isimli kısa film teknolojinin gelecekte hayatımızı nasıl değiştireceği fikri üzerinde hazırlanmış ve kesinlikle izlemeye değer bir çalışma. Sight

Daha önce de belirttiğim gibi AG uygulamaları eğlence sektöründe şov amaçlı olarak da kullanılıyor. Bazı sanatçılar AG uygulamalarını gösterilerinin parçası olarak kullanıyor ve oldukça başarılı işlere imza atıyorlar. Bu alanda gördüğüm en iyi örneklerden biri illüzyonist Marco Tempest'ın gerçekleştirdiği bir kart numarası. Tempest'in Google Glass benzeri bir gözlük ve bir kart destesiyle yaptığı gösteriyi izlemenizi öneririm. Marco Tempest Magic Show 

 

Günümüzde AG sağlık alanında ve askeri alanda da eğitim amaçlı olarak kullanılıyor. AG uygulamaları ile yapılan eğitimler gerçek hayat uygulamalarına çok yakın olma özelliği taşıyor ve aynı zamanda bu uygulamaların herhangi bir hata maliyeti bulunmuyor. Uçak kullanma ve ameliyat yapma gibi uygulamalarda bu özelliklerin ne kadar önemli olduğu tartışılmaz. 

Bahsettiğim eğitim uygulamaları pek çok alana yaygınlaştırılabilir. Büyük olasılıkla gelecekte AR yönteminin e-eğitim ve mobil eğitim yöntemleri gibi yaygınlaştığını ve hayatımızın bir parçası haline geldiğini göreceğiz. Örneğin BMW şirketi AR teknolojisini eğitim amaçlı olarak kullanmaya başladı bile. Şirkette görev yapan mühendisler AR teknolojisinin yüklü olduğu gözlükleri takıyorlar; montaj, tamir gibi süreçlerde gözlük tarafından verilen ve gösterilen komutları takip ederek işlemleri gerçekleştiriyorlar. BMW Training

Bir diğer uygulama örneği ise Audi'den. Audi; kullanıcılarını eğitmek için AR teknolojisinden yararlanıyor. Audi'nin akıllı telefonlar için geliştirdiği uygulama ile; telefon Audi marka aracın herhangi bir bölümüne doğru tutulduğunda uygulama o bölümle ilgili bilgi vermeye başlıyor. Bu uygulama için bir nevi kullanım kılavuzu diyebiliriz.

Eğer siz de kendi AG deneyiminizi yaratmak isterseniz, Aurasma isimli oldukça başarılı bir akıllı telefon uygulamasını öneririm. Hem şirketlere hem de bireysel kullanıcılara yönelik hazırlanan uygulama kendi AG uygulamanızı tasarlamanızı ve aynı zamanda çevrede gizlenmiş olan AG tasarımlarını görüntülemenize imkan veriyor. Okullar ve öğretmenler uygulamayı en fazla kullanan kitleyi oluşturuyor. Örneğin Texas'taki Heritage İlköğrenim Okulu, öğrencilerinin bitkileri tanıması için oluşturduğu botanik bahçesinde bu uygulamayı kullanıyor. Uygulama sayesinde öğrenciler bahçedeki bitkiler hakkında daha detaylı bilgi alabiliyor, bahçede olmayan bitkilere ilişkin videoları izleyebiliyorlar. Bir diğer örnek British Columbia Üniversitesi'nin hazırladığı tanıtım kitapçığı. Üniversitenin hazırladığı kitapçığın içinde gizlenmiş AG uygulamalarını Aurasma yardımıyla görüntülemek mümkün. Auarasma ve uygulamaları hakkında daha detaylı bilgi sahibi olmak için TED talk by Matt Mills videosunu izleyebilirsiniz.

AG uygulamaları eğitim ve öğrenim alanında oldukça büyük bir potansiyele sahip. Verdiğim örnekler henüz bu işin başlangıç aşamasında olduğunu gösteriyor. Daha almamız gereken çok yol var. Türkiye'de de benzeri uygulamaların örneklerini en kısa sürede görmeyi ve ilerdeki yazılarımda bahsedebilmeyi umuyorum.

 

Resources

 

Aurasma. Retrieved 08 22, 2013, from http://www.aurasma.com/category/education/

eLearnMagazine. Retrieved 08 22, 2013, from 
http://elearnmag.acm.org/featured.cfm?aid=2380717 

Mashable. Retrieved 08 20, 2013, from http://mashable.com/category/augmented-reality/  

TED. Retrieved 08 22, 2013, from Aurasma:
http://www.ted.com/talks/matt_mills_image_recognition_that_triggers_augmented_reality.html 

Youtube. Retrieved 08 20, 2013, from Google Glass: 
http://www.youtube.com/watch?v=v1uyQZNg2vE

Youtube. Retrieved 08 21, 2013, from Sight: http://www.youtube.com/watch?v=lK_cdkpazjI  

6# Using Augmented Reality for Learning

Augmented Reality (AR) is an enhanced version of reality created by the use of technology to overlay digital information on an image of something being viewed through a device like a smartphone or a camera. An AR system generates a composite view for the user that is the combination of the real scene viewed by the user and a virtual scene generated by the computer that augments the scene with additional information. The goal of Augmented Reality is to create a system in which the user cannot tell the difference between the real world and the virtual augmentation of it.

 

In the past, until 1990s, this technology was like a fantasy of scientists. The software was complicated; the equipment was expensive and heavy. Now with the usage of mobile devices and smartphones, there are many applications of AR and is used in many areas. Today augmented reality is used in many fields such as medicine, manufacturing, advertising, military and entertainment.  One of the well-known applications of AR is the “Google Glass”. Even though it is not finalized and offered for sale yet, Google has started to promote the product. Google Glass is a wearable computer with an optical head-mounted display. It displays information in a smartphone-like hands-free format that it can interact with the Internet via voice commands. In the near future we will see people wandering around with these glasses.  Google Glass

 

 

It is hard to forecast how Google glass and similar tools will affect our lives but it is for sure that they will change the way we live. A short film called “Sight” comments on this rising technology’s potential impact on our lives and it is worth watching. Sight

 

As mentioned above AR is also used for entertainment. Some performers use AR technology during their shows. One of the best examples of such usage I have seen is a magic show performed by Marco Tempest, who is a magician and loves to use technology in his shows. He performs his trick with a deck of card and his illusion glasses. Marco Tempest Magic Show 

Today AR is also used for learning especially in the fields of medicine and military. With AR learning there are no costs for making mistakes and errors, as they are not real. This is particularly promising in the training of flying a plane or doing a surgery. 

These training experiences could be enlarged to many other fields. In the future AR can be a more widely used training method like e-learning or mobile learning and this process has already begun. For instance BMW Company uses augmented reality for training purposes. Engineers are equipped with eyewear that overlays virtual information specific to procedure used in the construction or repair of their automobiles. BMW Training

 

As another example; Audi uses augmented reality to train its buyers. By using Audi’s application you can aim your iPhone camera at various parts of your Audi car. The application then identifies the parts in augmented reality and offers relevant information for that particular part. In other words the application converts your smartphone into a detailed user manual.

If you want to create your own AR experience, there is a great smartphone application called “Aurasma”.  Both businesses and users use Aurasma to create and share their own AR experiences as well as discover hidden digital content around them. Teachers and schools are among the most active users of the platform. For instance the Heritage Elementary School in Texas uses Aurasma for their teaching garden. There are various points around the garden where students can unlock additional digital information and learn more about the plants in the garden. Another example is the University of British Columbia (UBC) who integrated Aurasma into the official UBC application. While reading the printed UBC viewbook you can use the application to unlock the images and videos hidden in the document. For a detailed demonstration of Aurasma you can watch the TED talk by Matt Mills.

Augmented Reality has great potentials in education and training. The examples in this post only represent the beginning. We have a long way to go.

Resources
 

Aurasma. Retrieved 08 22, 2013, from Education:
http://www.aurasma.com/category/education/

eLearnMagazine. Retrieved 08 22, 2013, from http://elearnmag.acm.org/featured.cfm?aid=2380717

Mashable. Retrieved 08 20, 2013, from http://mashable.com/category/augmented-reality/  

TED. Retrieved 08 22, 2013, from Aurasma:
http://www.ted.com/talks/matt_mills_image_recognition_that_triggers_augmented_reality.html

Youtube. Retrieved 08 20, 2013, from Google Glass: http://www.youtube.com/watch?v=v1uyQZNg2vE

Youtube. Retrieved 08 21, 2013, from Sight: http://www.youtube.com/watch?v=lK_cdkpazjI

5# Kendi Kendine Öğrenmek ve İnternetteki En Başarılı Gelişim Kaynakları

 

Hakkında hiç bir bilgimizin olmadığı bir konuyu, sadece kendi başımıza yapacağımız çalışmayla öğrenebilir miyiz? Bence öğrenmemiz mümkün ve bunun mümkün olduğunu gösteren en güzel örneklerden biri Profesör Sugata Mitra’nın gerçekleştirdiği “Duvardaki Delik” deneyi.

 

Prof. Sugata Mitra, İngiltere’deki Newcastle Üniversitesinde görev yapıyor ve kendisinin pek çok farklı disiplinde çalışmaları ve araştırmaları bulunuyor. Mitra; “Duvardaki Delik” ismiyle bilinen deneyini, 1999 yılında Delhi’de Kalkaji’deki bir gecekondu mahallesinde gerçekleştirdi. Çalıştığı ofisin komşu olduğu gecekondu mahallesine bakan duvarına bir bilgisayar yerleştirdi ve mahalledeki çocukların bu bilgisayarı istedikleri gibi kullanmalarına izin verdi. Deneyin amacı; çocukların herhangi bir öğretici olmadan bilgisayar kullanmayı kendi kendilerine kolaylıkla öğrenebileceklerini kanıtlamaktı. Kalkaji’deki bu deney oldukça başarılı oldu. Kısa bir süre içerisinde çocuklar internete girmeyi, internette oyun oynamayı ve araştırma yapmayı öğrendiler. Üstelik bilgisayarın ve girdikleri sitelerin dili olan İngilizceyi hiç biri bilmiyordu.  Kalaji’deki bu ilk çalışmanın ardından aynı deney pek çok farklı yerde tekrar edildi. Tüm deneylerin sonucu; gruplar halindeki çocukların,  bilmedikleri bir dildeki bilgisayarı kendi kendilerine kullanmayı öğrendiklerini gösterdi. Adım adım daha da zorlaştırılan bu deneylerde çocuklar bilgisayar kullanmanın yanı sıra kendi başlarına; İngilizce konuşmayı, Google kullanarak ödevlerini hazırlamayı ve hatta biyoteknoloji alanındaki bazı konuları öğrendiler.

 

Çocuklar bu deneylerde hiç bilmedikleri bir dilde, pek çok konuyu kendi başlarına öğrenebildiler. Günümüzde elimizin altında yüzlerde gelişim kaynağı var. Bu kaynakları kullanarak biz de yeni konular öğrenebilir ve mevcut bilgilerimizi derinleştirebiliriz. Bu yazımda sizinle internette ücretsiz olarak içerik sağlayan ve başarılı olduğunu düşündüğüm web sitelerini paylaşmak istiyorum. Umarım bu siteleri siz de yararlı bulursunuz.

 

Coursera

Coursera ortaklık yaptığı yüzlerce üniversite ve kurumun desteğiyle, herkes için ücretsiz ve kaliteli eğitim imkânı yaratmayı hedefleyen bir eğitim şirketi. Web sitesi üzerinden sosyal bilimlerden bilişim teknolojilerine, iş yönetiminden ekonomiye kadar pek çok konuda hazırlanmış eğitimlere ulaşmak mümkün. Sitede yer alan kurslar dönemsel olarak açılıyor, ödev ve sınav uygulamalarıyla destekleniyor. Kursların süreleri 4 ila 20 hafta arasında değişiyor.

 

TED

Günde ortalama 340,000 kullanıcının www.ted.com adresi üzerinden görüntülediği TED konferansları son yılların fenomeni haline geldi.  Çoğunluğu 18 dakikadan kısa süren konuşmalara yer veren platformda, çok sayıda etkili ve bilgilendirici sunum bulunuyor. Tüm videolara ücretsiz erişim imkânı veren site eşsiz bir gelişim kaynağı. Sitedeki çok sayıda videonun Türkçe altyazısı bulunuyor.

 

Quora

Soru ve cevaplardan oluşan web sitesinin içeriği kullanıcıları tarafından oluşturuluyor. Sorular ve cevaplar ilgili oldukları konu başlıkları altında gruplanıyor böylece kullanıcılar ilgi alanlarına yönelik içeriklere ulaşabiliyorlar. Kullanıcılar aynı zamanda verilen cevapları oylayabiliyor ve cevaplar hakkında yorumda bulunabiliyorlar. Bu özellikleriyle güncel ve zengin bir içeriğe sahip olan siteyi ziyaret etmenizi öneririm.

EdX

EdX; Harvard ve MIT tarafından kurulmuş, kar amacı gütmeyen bir oluşum. Site, dünyanın en kaliteli yükseköğrenimini tüm dünyadaki kullanıcılara ulaştırmayı hedefliyor. Herkesin kullanımına açık çevrimiçi eğitimler ve interaktif sınıflar sunan sitede hukuk, tarih, mühendislik, sosyal bilimler, fizik, kamu sağlığı ve yapay zekâ gibi konularda eğitimler bulunuyor.

Khan Akademi

Khan Akademi, MIT ve Harvard Business School mezunu Salman Khan tarafından, 2006 yılında kar amacı gütmeyen bir eğitim sitesi olarak kuruldu. Sitede 4500’ün üzerinde eğitim videosu yer alıyor ve tüm içerikler ücretsiz olarak kullanıma sunuluyor. Matematik, tarih, sağlık, finans, fizik ve bilişim teknolojileri konularında içeriklerin yer aldığı site üzerinde kendiniz için bir eğitim planı oluşturmanız ve dersleri sitenin size önerdiği sıralama ile almanız mümkün.

Resources

Coursera. Retrieved 08 16, 2013, from https://www.coursera.org/#courses

EdX. Retrieved 08 16, 2013, from https://www.edx.org/

Khan Academy. Retrieved 08 16, 2013, from http://en.wikipedia.org/wiki/Khan_Academy   

Quora. Retrieved 08 16, 2013, from www.quora.com

TED. Retrieved 08 16, 2013, from http://www.ted.com/talks/sugata_mitra_build_a_school_in_the_cloud.html   

Wikipedia. Retrieved 08 16, 2013, from http://en.wikipedia.org/wiki/Sugata_Mitra