Öğrenen profilleri, yerleştirme testleri, öneriler ve ilerleme takibi kullanarak kişiselleştirilmiş öğrenme yolları oluşturan bir mobil uygulamayı nasıl planlayacağınızı, tasarlayacağınızı ve inşa edeceğinizi öğrenin.
Ekran taslağı çizmeden veya bir algoritma seçmeden önce, uygulamanızın hangi öğrenme işini yaptığını netleştirin. “Kişiselleştirilmiş öğrenme yolları” birçok şeyi ifade edebilir—ve net bir hedef yoksa akıllı görünen ama öğreneni sonuçlara güvenilir şekilde götürmeyen özellikler inşa edersiniz.
Birincil kullanım durumunu basit bir dille tanımlayın:
Bir mobil öğrenme uygulaması, “X öğrenmek istiyorum” ile “X yapabiliyorum” arasındaki pürüzleri kaldırdığında başarılı olur. Bir cümlelik bir vaat yazın ve her özellik isteğini buna göre filtreleyin.
Hedef kitleniz tüm öğrenme yolu tasarımını değiştirir. K–12 öğrencileri daha kısa oturumlar, daha fazla rehberlik ve veli/öğretmen görünürlüğü isteyebilir. Yetişkin öğrenenler genellikle özerklik ve hızlı alaka ister. Kurumsal öğrenenler için uyumluluk takibi ve açık ustalık kanıtı gerekebilir.
Ayrıca kullanım bağlamını belirleyin: işe gidip gelirken, düşük bant genişliği, öncelikle çevrimdışı kullanım, paylaşılan cihazlar veya sıkı gizlilik gereksinimleri. Bu kısıtlar içerik formatını, oturum uzunluğunu ve hatta değerlendirme tarzını şekillendirir.
"İşliyor"un ne demek olduğunu tanımlayın. Uyarlanabilir öğrenme için yararlı metrikler şunlardır:
Metrikleri yalnızca etkileşimle değil, gerçek çıktılarla ilişkilendirin.
Hangi ayarları kişiselleştireceğinizi belirginleştirin:
Bunu bir ürün kuralı olarak yazın: “Biz ___'yi ___ temelinde kişiselleştiririz, böylece öğrenenler ___'ye ulaşır.” Bu, eğitim uygulaması geliştirmeyi odaklı ve ölçülebilir kılar.
Kişiselleştirilmiş öğrenme yolları, kimin öğreniyor, neden öğrendiği ve neyin yoluna girdiğini net anladığınızda işe yarar. Uygulamanın ilk versiyonunda gerçekçi şekilde destekleyebileceğiniz sınırlı sayıda öğrenen profili tanımlayarak başlayın.
Gerçek motivasyonları ve bağlamları yansıtan 2–4 persona hedefleyin (sadece demografi değil). Örneğin:
Her persona için: birincil hedef, başarı metriği (ör. bir sınavı geçmek, bir proje tamamlamak), tipik oturum uzunluğu ve pes etmelerine neden olan durumu kaydedin.
Kişiselleştirme girdiler gerektirir, ancak değer sunmak için gereken minimumu toplayın. Yaygın, kullanıcı dostu veri noktaları:
Her öğenin neden istendiğini açıkça belirtin ve önemsiz soruları atlanabilir yapın.
Kısıtlar, hedefler kadar yolu şekillendirir. Tasarım yapmanız gerekenleri belgeleyin:
Bu faktörler ders uzunluğundan indirme boyutuna ve bildirim stratejisine kadar her şeyi etkiler.
Ürününüzde eğitmenler, yöneticiler veya veliler varsa, izinleri baştan tanımlayın:
Net roller gizlilik sorunlarını önler ve sonraki ekranlar ile panoları tasarlamanıza yardımcı olur.
Kişiselleştirilmiş öğrenme yolları, içeriğiniz öğrenenin ne yapabilmesi gerektiğine göre düzenlendiğinde işe yarar—sadece ne okuyacağına göre değil. Başlangıç olarak net çıktılar tanımlayın (ör. “temel bir konuşmayı sürdürebilmek”, “lineer denklemler çözmek”, “bir SQL sorgusu yazmak”) ve ardından her çıktıyı becerilere ve alt-becerlere bölün.
Kavramların nasıl bağlandığını gösteren bir beceri haritası oluşturun. Her beceri için önkoşulları not edin (“oranlar için önce kesirleri anlamalı”), böylece mobil öğrenme uygulamanız güvenle ileri atlayabilir veya remediasyon yapabilir.
Aşağıdaki basit yapı öğrenme yolu tasarımı için iyi çalışır:
Bu harita uyarlamalı öğrenmenin omurgası olur: uygulamanızın bir sonraki adımı neye önereceğini belirler.
Her şeyi sadece "ders" olarak inşa etmekten kaçının. Pratik, öğrenen yolculuğunun farklı anlarını destekleyen bir karışım sunar:
En iyi kişiselleştirilmiş yollar genellikle uygulamaya dayanır; öğrenen zorlandığında açıklamalar sunulur.
İçerik önerilerini mümkün kılmak için her içerik parçasını tutarlı şekilde etiketleyin:
Bu etiketler arama, filtreleme ve ilerleme takibini de iyileştirir.
Eğitim uygulaması geliştirme asla tamamen bitmez. İçerik hatalarını düzeltirken, standartlara uyarırken veya açıklığı iyileştirirken değişir. Versiyonlamayı erken planlayın:
Bu, kafa karıştırıcı ilerleme sıfırlamalarını önler ve kütüphaneniz büyürken analizlerin anlamlı kalmasını sağlar.
Değerlendirmeler, kişiselleştirilmiş öğrenme yolunun direksiyonudur: bir öğrenenin nereden başlayacağını, ne üzerinde pratik yapacağını ve ne zaman ilerleyebileceğini belirler. Amaç sınav için sınav yapmak değil—bir sonraki adımı daha iyi seçebilmek için yeterli sinyal toplamaktır.
Yerleştirme değerlendirmesini öğrenenleri doğru giriş noktasına yerleştirecek şekilde kısa tutun. Deneyimi dallandıran becerilere odaklanın (önkoşullar ve temel kavramlar), öğretmeyi planladığınız her şeyi test etmeyin.
Pratik bir desen 6–10 soru (veya 2–3 kısa görev) ve farklı zorluk seviyelerini kapsayan bir akıştır. Öğrenen erken maddeleri doğru yanıtlarsa ileri atlayabilirsiniz; zorlanırsa erkenden durup daha nazik bir başlangıç önerin. Bu “uyarlanabilir yerleştirme” hayal kırıklığını ve değere ulaşma süresini azaltır.
Onboarding sonrası, büyük sınavlar yerine hızlı, sık kontrollere güvenin:
Bu kontroller uygulamanızın yolu sürekli güncellemesine yardımcı olur—öğrenenin akışını kesmeden.
Çok fazla quiz uygulamayı cezalandırıcı hissettirebilir. Değerlendirmeleri kısa tutun ve mümkünse bazılarını isteğe bağlı yapın:
Bir öğrenen bir kavramı kaçırdığında, yol öngörülebilir şekilde yanıt vermelidir:
Kısa bir remediasyon adımına yönlendir (daha basit bir açıklama, örnek veya hedefe yönelik alıştırma)
Küçük bir yeniden değerlendirme ile kontrol et (genellikle 1–2 soru)
Hâlâ zorlanıyorsa alternatif bir yol sun (daha fazla pratik, farklı açıklama tarzı veya gözden geçirme modülü)
Bu döngü deneyimi destekleyici tutar ve ilerlemenin varsayılmadan kazanılmasını sağlar.
Kişiselleştirme “başlangıçta temeli göster”den tamamen uyarlanabilir ders dizilerine kadar her şeyi ifade edebilir. Mobil öğrenme uygulaması için ana karar, bir öğrenen için bir sonraki adımı nasıl seçeceğinizdir: açık kurallarla mı, önerilerle mi yoksa karışık mı.
Kural tabanlı kişiselleştirme if/then mantığı kullanır. İnşa etmesi hızlıdır, QA kolaydır ve öğrenenlere ve paydaşlara açıklaması basittir.
Erken gönderebileceğiniz örnekler:
Kurallar öngörülebilirlik istediğinizde özellikle kullanışlıdır: aynı girdiler her zaman aynı çıktıyı üretir. Bu, gerçek kullanım verilerini toplarken MVP için idealdir.
Yeterli sinyal (değerlendirme sonuçları, görev başında geçirilen süre, tamamlama oranları, güven puanları, tekrar edilen konular) topladığınızda, bir “bir sonraki en iyi ders” önerecek bir öneri katmanı ekleyebilirsiniz.
Pratik bir orta yol, kuralları koruyucu sınırlar olarak tutmak (ör. önkoşullar, düşük puandan sonra gereken pratik) ve bu sınırlar içinde önerilerin en iyi öğeleri sıralamasına izin vermektir. Bu, öğrenenleri hazır olmadan ileri göndermeyi engellerken yine de kişiselleştirilmiş hissettirir.
Kişiselleştirme veri zayıf veya karışık olduğunda bozulur. Şunlara hazırlanın:
Bir şey önerildiğinde nedenini anladıklarında güven artar. Küçük, dostça açıklamalar ekleyin:
Ayrıca basit kontroller ekleyin (ör. “İlgisiz” / “Farklı konu seç”) ki öğrenenler hissetmeden yollarını yönlendirebilsin.
Kişiselleştirilmiş bir öğrenme uygulaması, deneyim zahmetsiz olduğunda “akıllı” hisseder. Özellikleri inşa etmeden önce, öğrenenlerin her gün dokunacağı ekranları taslaklayın ve uygulamanın 30 saniyelik bir oturum ile 10 dakikalık bir oturumda ne yapması gerektiğine karar verin.
Basit bir akışla başlayın ve sonra genişletin:
İlerleme menülerde gizlenmemeli, kolay taranabilir olmalı. Kilometre taşları, nazik seriler (streaks) ve “Yeni → Pratikte → Kendine Güvenen” gibi basit ustalık seviyeleri kullanın. Her göstergede ne değiştiği, sonraki adım ve nasıl gelişileceği bağını kurun.
Mobil oturumlar sık kesintiye uğrar. Belirgin bir Devam Et butonu ekleyin, son ekran ve oynatma pozisyonunu hatırlayın ve “1 dakikalık özet” veya “Sonraki mikro-adım” seçenekleri sunun.
Dinamik yazı boyutlarını, yüksek kontrastı, net odak durumlarını, ses ve video için altyazı/transkriptleri ve başparmaklara uygun dokunma hedeflerini destekleyin. Erişilebilirlik geliştirmeleri genellikle herkes için kullanılabilirliği artırır.
İlerleme takibi, kişiselleştirilmiş öğrenme yollarının diğer direksiyonudur: öğrenene nerede olduğunu söyler ve uygulamaya bir sonraki adımı ne önereceğini bildirir. Anahtar, deneyimi hem motive edici hem de doğru hissettirecek şekilde birden fazla seviyede izlemektir.
Basit bir hiyerarşi tasarlayın ve UI'da görünür yapın:
Öğrenen dersleri bitirmiş olabilir ama bir beceriyle hala zorlanıyor olabilir. Bu seviyeleri ayırmak uygulamanızın yanlış “%100 tamamlandı” anlarını önlemesine yardımcı olur.
Ustalık sisteminizin tutarlı hesaplanabilir olması gerekir. Yaygın seçenekler:
Kural anlaşılır olsun: öğrenen uygulamanın neden ustalığa ulaştığını bildiğini anlamalı.
Kişiselleştirme, öğrenenlerin niyet sinyali verebildiğinde gelişir:
Öğrenenlerin haftalık isteğe bağlı hedefler koymasına izin verin ve bildirimleri kolay kontrol edilebilir yapın (sıklık, sessiz saatler, duraklatma). Hatırlatmalar destekleyici hissetmeli, baskı yapmamalı—ve net bir sonraki adıma bağlanmalı (ör. “5 dakika gözden geçir” yerine sadece “Geri dön”).
Kişiselleştirilmiş öğrenme uygulamaları yalnızca güvenilir olduğunda “akıllı” hisseder. Bu, zayıf bağlantılarda çalışmak, hassas verileri korumak ve insanların giriş yapmasını (ve geri dönmesini) kolaylaştırmak demektir.
Hiç başarısız olmaması gereken anları listeleyin: uygulamayı açmak, bugünkü planı görmek, bir dersi tamamlamak ve ilerlemeyi kaydetmek. Ürün için çevrimdışı destek nasıl görünecek karar verin—tam kurs indirimi, yakın zamanda kullanılan içeriğin hafif önbelleğe alınması veya sadece çevrimdışı ilk dersler gibi.
Pratik bir desen, öğrenenlerin bir modülü indirmesine izin vermek (videolar, okumalar, quizler) ve çevrimdışıyken yapılan eylemleri (quiz yanıtları, ders tamamlamaları) daha sonra eşlemek üzere sıraya almaktır. UI'da ne indirildiğini, neyin eşlenmeyi beklediğini ve ne kadar depolama kullandığını açıkça gösterin.
Öğrenme verileri çocuk bilgileri, performans geçmişi ve davranış sinyalleri içerebilir—varsayılan olarak hassas kabul edin. Kişiselleştirme için gerekenleri toplayın ve neden gerektiğini soruyu sorduğunuz anda sade bir dille açıklayın.
Verileri güvenli saklayın: mümkünse aktarımda (HTTPS) ve beklemede şifreleme kullanın, gizli bilgileri uygulama ikilisine koymayın. Analitik veya hata raporlama kullanıyorsanız kişisel içerik yakalanmasını engelleyecek şekilde yapılandırın.
Çoğu eğitim uygulaması rol tabanlı erişime ihtiyaç duyar: öğrenen, veli, öğretmen ve admin. Her rolün neyi görebileceğini ve ne yapabileceğini netleştirin (ör. veliler ilerlemeyi görebilir ama diğer öğrenenlerle mesajlaşamaz).
Son olarak insanlar bekler: parola sıfırlama, e-posta/telefon doğrulama uygun olduğunda ve cihaz değiştirme. İlerlemenin cihazlar arasında senkronize olmasını sağlayın ve temiz bir “oturumu kapat” ve “hesabı sil” yolu sunun.
Teknoloji seçimleriniz inşa etmek istediğiniz MVP ile eşleşmelidir—gelecekte olabilir diye değil. Amaç kişiselleştirilmiş öğrenme yollarını güvenilir şekilde desteklemek, yinelemeyi hızlı tutmak ve pahalı yeniden yazımlardan kaçınmaktır.
Mobil deneyimi nasıl sunacağınıza karar verin:
Kişiselleştirme push bildirimleri, arka plan senkronizasyonu veya çevrimdışı indirmelere bağlıysa seçiminizin bunları iyi desteklediğinden erkenden emin olun.
Basit bir öğrenme uygulaması bile birkaç yapı taşı gerektirir:
İlk sürümü az tutun, ama büyüdükçe taşıyabileceğiniz sağlayıcıları seçin.
Kişiselleştirilmiş yollar için backend genellikle şunlara ihtiyaç duyar:
Basit bir veritabanı artı küçük bir servis katmanı başlangıç için sıklıkla yeterlidir.
Hızlandırmak isterseniz (özellikle MVP için), Koder.ai gibi bir platform başlangıçta web yönetim panosu (içerik + etiketleme), bir backend servis (Go + PostgreSQL) ve basit bir öğrenen web deneyimi oluşturmanıza yardımcı olabilir. Ekipler bunu veri modellerini ve API şekillerini erkenden doğrulamak için kullanır, sonra kaynak kodu dışa aktararak tam kontrolle ilerler.
API'leri ekranlar yerine kararlı "nesneler" (Kullanıcı, Ders, Deneme, Öneri) etrafında tasarlayın. Faydalı uç noktalar genellikle şunlardır:
GET /me ve PATCH /me/preferencesGET /content?skill=… ve GET /lessons/{id}POST /attempts (cevap/sonuç gönder)GET /recommendations/nextBu, yeni özellikler ekledikçe uygulamanızı esnek tutar.
Kişiselleştirilmiş bir öğrenme uygulaması geribildirim döngüleriyle değil, büyük lansmanlarla gelişir. MVP'niz bir şeyi kanıtlamalı: öğrenenlerin hızlı başlayabildiği ve "bir sonraki en iyi ders"in mantıklı hissettirdiği.
20–40 derslik sıkı bir içerik seti ve sadece 1–2 öğrenen personası ile başlayın. Vaadi net tutun: bir beceri alanı, bir öğrenme hedefi, bir yol mantığı. Bu, kişiselleştirmenin işe yarayıp yaramadığını görmek için işleri basitleştirir.
İyi bir MVP kural seti basit olabilir:
Her şeyi kodlamadan önce en önemli iki anı prototipleyin:
onboarding (hedef + seviye + zaman uygunluğu)
“sonraki ders” ekranı (neden bu ders, sonra ne var)
Persona başına 5–8 kişiyle hızlı kullanılabilirlik testleri yapın. Bırakılma noktalarını, tereddütleri ve “Bu ne demek?” anlarını izleyin. Eğer öğrenenler neden bir ders önerildiğini anlamıyorsa güven hızlı düşer.
Hızlı ilerliyorsanız, tıklanabilir prototipler ve hafif bir backend için Koder.ai gibi araçlar kullanarak kullanılabilirlik testlerini üretime yakın bir davranışla yapabilirsiniz.
MVP'yi, tamamlama oranı, yeniden deneme oranı, geçirilen süre ve değerlendirme sonuçları gibi öğrenme sinyalleriyle izleyin. Bu verileri kuralları ayarlamak için kullanın; karmaşıklık eklemeden önce kuralları düzelttiğinizden emin olun. Basit kurallar, doğrusal bir yoldan daha iyi performans göstermiyorsa, öneriler tek başına bunu düzeltmez.
Kişiselleştirmenin kalitesi etiketlemeye bağlıdır. Her test döngüsünden sonra "beceri", "zorluk", "önkoşul", "format" ve "tahmini süre" gibi etiketleri rafine edin. Hangi etiketlerin eksik veya tutarsız olduğunu takip edin—içerik meta verisini düzeltmeden yeni özellikler eklemeyin.
Eğer denemeler ve sürüm takvimi için bir yapıya ihtiyacınız varsa, hafif bir plan ekleyin: blog/mvp-testing-playbook.
Kişiselleştirme öğrenenleri daha hızlı ilerletebilir, ama aynı zamanda yanlış bir yola itme veya orada tutma riski de vardır. Adalet ve şeffaflığı bir ürün özelliği olarak ele alın, yasal bir sonradan düşünce gibi değil.
Basit bir kuralla başlayın: gerçekten gerekli olmadıkça hassas özellikleri tahmin etmeyin. Sağlık durumu, gelir seviyesi veya aile durumu gibi şeyleri davranıştan çıkarmaktan kaçının. Yaşın önemli olduğu durumlarda (çocuk koruması için) bunu açıkça toplayın ve nedenini açıklayın.
Yumuşak sinyallere de dikkat edin. Örneğin, gece geç saatlerde çalışma alışkanlığı bir öğrenenin "motivasyonsuz" olduğunu göstermez. Öğrenme sinyallerinde (doğruluk, geçirilen süre, tekrar sıklığı) kalın ve yorumları minimal tutun.
Öneri sistemleri içerikteki veya verideki kalıpları güçlendirebilir. İnceleme alışkanlığı oluşturun:
İnsan tarafından yazılmış kurallar da önyargılı olabilir—onları da test edin.
Uygulama yolu değiştirdiğinde kısa bir neden gösterin: “Bu, kesirlerde hata yaptığınız için önerildi” veya “Sonraki adım: ‘Konuşma temelleri’—hedefinize ulaşmak için”. Düz ve tutarlı bir dil kullanın.
Öğrenenler hedefleri değiştirebilmeli, yerleştirmeyi tekrar yapabilmeli, bir ünitenin ilerlemesini sıfırlayabilmeli ve bildirimlerden çıkabilmeli. “Planımı ayarla” ekranında bu seçenekleri ve "Bu öneri yanlış" raporlama yolunu sağlayın.
Çocukların uygulamayı kullanma ihtimali varsa, varsayılan olarak daha sıkı gizlilik, sosyal özellikleri sınırlama, zorlayıcı seri baskısını azaltma ve uygun olduğunda veli/vasinin kontrolünü sağlama gibi önlemler alın.
Kişiselleştirilmiş bir öğrenme uygulaması hiçbir zaman "tamamlanmış" olmaz. İlk sürümün kanıtlaması gereken: öğrenenlerin hızlı başladığı, kalıcı olduğu ve gerçekten uygun bir yolda ilerlediğidir. Lansmandan sonra işiniz özellik inşa etmekten ziyade geribildirim döngüleri kurmaya döner.
Analitiği onboarding → ilk ders → 1. hafta tutma gibi basit bir öğrenen yolculuğu etrafında kurun. Sadece indirmeleri izlerseniz gerçek hikayeyi kaçırırsınız.
Aşağıdaki desenleri arayın:
Kişiselleştirilmiş yollar sessizce başarısız olabilir: kullanıcılar tıklamaya devam eder ama kafaları karışıktır veya takılmıştır. Yol sağlığı sinyallerini izleyin: bırakılma noktaları, ders-zorluk uyumsuzlukları ve aynı kavramda tekrarlı denemeler. Nicel metrikleri hafif nitel girdilerle ("Bu çok kolay/çok zor muydu?" gibi tek soruluk kontrol) birleştirin.
Büyük sistemleri yeniden inşa etmeden önce küçük değişiklikleri A/B test edin: onboarding metnini, yerleştirme testinin uzunluğunu veya hatırlatma zamanlamasını. Deneyleri öğrenme fırsatı olarak görün—gönderin, ölçün, işe yarayanı tutun.
Kullanıcıları bunaltmadan değeri derinleştirecek iyileştirmeler planlayın:
En iyi sonuç, kişisel ve öngörülebilir bir yol: öğrenenler neden bir şeyi gördüklerini anlar ve hafta hafta kendilerini nasıl geliştirdiklerini görebilirler.
Kişiselleştirme ancak net şekilde öğrenme çıktısını iyileştirdiğinde işe yarar. Pratik bir ürün kuralı şudur:
Bunu erken yazın ve sadece "akıllı" görünen ama zaman-kazanımı sağlamayan özellikleri reddetmek için kullanın.
Etkileşim yerine gerçek öğrenme sonuçlarına bağlı metrikler kullanın. Yaygın olanlar:
MVP için 1–2 ana metrik seçin ve izlediğiniz her etkinliğin bu metrikleri iyileştirmeye hizmet ettiğinden emin olun.
2–4 persona ile başlayın; motivasyon ve kısıtları temel alın, sadece demografiyi değil. Her biri için toplayın:
Bu, ilk öğrenme yollarınızı herkese hizmet etmeye çalışmak yerine gerçekçi tutar.
Değer sunmak için gereken en az veriyi toplayın ve nedenini o anda açıklayın. Yüksek sinyal, kullanıcı dostu girdiler:
Önemsiz soruları atlanabilir yapın ve hassas özellikleri davranıştan tahmin etmekten kaçının.
Bir beceri haritası oluşturun: çıktı → beceriler → önkoşullar → kanıt. Her beceri için tanımlayın:
Bu harita kişiselleştirmenin omurgası olur: güvenli atlamaları önler ve “sonraki ders” kararlarını açıklanabilir kılar.
Kısa, uyarlanabilir ve dallanma noktalarına odaklı bir yerleştirme akışı iyi çalışır:
Amaç hızlı doğru yerleştirmedir; kapsamlı bir sınav değil.
Evet—öngörülebilirlik ve temiz geri bildirim almak için önce kuralları gönderin. Faydalı MVP kuralları:
Veri arttıkça, bu koruyucu kurallar içinde öneriler ekleyin.
İlk günden itibaren eksik veya kirli veriler için plan yapın:
Her zaman güvenli bir varsayılan “Sonraki adım” sağlayın ki öğrenenler çıkmazla karşılaşmasın.
Öneriyi anlaşılır ve kontrol edilebilir yapın:
Öğrenenler yön verebildiğinde, kişiselleştirme destekleyici hissedilir, manipülatif değil.
Çevrimdışı çalışma ve ilerleme senkronizasyonunu tanımlayın:
Gizlilik için: öğrenme verilerini varsayılan olarak hassas kabul edin; toplayacağınızı azaltın, aktarımda şifreleme kullanın ve analizlerde kişisel içerik yakalamaktan kaçının.