TürkÖnde : Türkiye Tarımsal Öğrenme Nesneleri Deposu

Transkript

1 TürkÖnde : Türkiye Tarımsal Öğrenme Nesneleri Deposu Prof.Dr. Zeynel Cebeci Çukurova Ünirsitesi, Ziraat Fak. Biyometri-Genetik Anabilim Dalı Adana zcebeci@cukurova.edu.tr Yoldaş Erdoğan Çukurova Ünirsitesi, Enformatik Bölümü Adana yerdogan@cukurova.edu.tr Murat Kara Çukurova Ünirsitesi, Enformatik Bölümü Adana mkara@cukurova.edu.tr ÖZET Türkiye Tarımsal Öğrenme Nesneleri Deposu (TürkÖnde), çok disiplinli, çok dilli, IEEE LOM taslak standardına uyumlu bir öğrenme nesneleri üstri deposudur. TürkÖnde, tarım, gıda, teriner, çevre orman disiplinleri başta olmak üzere ilgili fen mühendislik öğretimi yapan kurumlardaki öğretim elemanları, öğretmenler öğrencilerin sayısal öğrenme nesnelerini depolaması, taraması, deneyim görüşlerini paylaşabilmelerini sağlama amacındadır. Depo, yaşam bilimleriyle ilgili öğrenme nesnelerinin hakem incelemesinden geçirilerek teknik eğitsel kalitelerinin belirlenmesini, yayınlanmasını e-öğrenme sistemlerinde kullanılmasını sağlayacak araç altyapının oluşturulmasını hedeflemektedir. Anahtar sözcükler: e-öğrenme, e-öğrenme sistemleri, öğrenme nesneleri, öğrenme nesnesi depoları, tarım, gıda SUMMARY TrAgLor: Turkish Agricultural Learning Objects Repository. The Turkish Agricultural Learning Objects Repository (TrAgLor) is a multilingual, interdisciplinary, and IEEE LOM Draft Standard compatible learning objects and learning objects metadata repository. TrAgLor primarily aims to store digital learning objects produced for agriculture, terinary, food, environmental and forestry sciences as well as all other related basic and applied sciences such as biology, botany, zoology, genetics and bioinformatics etc. The repository also enables the stored objects and metadata are easily accessible, searchable and sharable. The TrAgLor s content is provided and enriched by member users contributions, discussions and evaluations. All the objects and metadata contributions are peer reviewed by disciplines editors, and classified and refined on their general, educational and technical properties and then published in the datawarehouse of the repository. Although TrAgLor is one of the LOM-based frontier repositories for agriculture and related disciplines it will also ser as a base model to future repositories in other disciplines. Keywords: e-learning, e-learning systems, reusable learning objects, learning objects repositories, agriculture, food GİRİŞ Öğrenme nesneleri, son yıllarda e-öğrenme tasarım geliştirme alanlarında yoğun olarak sözü edilen yeni kavramlardan biridir. Bir yandan bu yeni kavram için tanımlama standart geliştirme çalışmaları sürdürülürken bir yandan da uygulamaya aktarılması için birçok çalışmanın gerçekleştirildiği görülmektedir. Öğrenme teknolojileri üzerinde standartlar geliştirmek yaygınlaştırmak amaçlarıyla faaliyet gösteren bir organ olan IEEE Öğrenme Teknolojisi Standartları Komitesi (IEEE Learning Technology Standards Committee ya kısaca LTSC) ne göre "Teknoloji destekli öğrenme sırasında kullanılabilen, yeniden kullanılabilen ya referense edilebilen sayısal ya sayısal olmayan herhangi bir varlık olarak tanımlanmaktadır. [ 5]. Bu çok genel ya çok geniş kapsamlı tanım sayısal olmayan ortamları da kapsamaktadır. Bu nedenle, basit bir müzik ya metin parçasından tam anlamıyla bütün bir derse, hatta kurumsal bir dersler havuzuna kadar büyük daha karmaşık yapıların da öğrenme nesnesi sayılmasına izin rmektedir. Ancak uygulamada akla gelen daha çok sayısal tipteki nesnelerdir. Bu nedenle, Wiley "Öğrenme nesnesi, öğrenmeyi desteklemek için kullanılabilen herhangi bir sayısal kaynaktır. şeklinde daha basit bir tanım yapmıştır [11]. Ancak bu tanım da, Web üzerinde terrabaytlarca riyi kapsayacak kadar geniş, ancak kullanışlı olacak kadar da yeterli olan bir tanım gibi görülebilmektedir.

2 Bir başka tanıma göre, öğrenme nesnesi, belli bir konuya odaklanmış bir dosya ya küçük dosyalar koleksiyonudur. Örneğin, bir süreci ya bir işlemi gösteren kısa bir animasyon ya video filmi (bir bitkinin büyüme evreleri, yapay tohumlama animasyonu, gen klonlama simülasyonu, patates hasadı filmi vs gibi); bir metin parçası, bir görüntü ya diyagram, etkileşimli bir bilgisayar simülasyonu; bir ses dosyası, örnek riler, bir laboratuvar deneyinin açıklaması vb. gibi belli bir konu ya eğitsel amaçların biri ya birkaçını karşılamak amacıyla kullanılabilen bir bilgisayar dosyasıdır [6]. Günümüzde nesnelerin genellikle Adobe Flash animasyonları biçiminde hazırlanması nedeniyle, öğrenme nesnesi denildiğinde çoklu-ortam teknolojileriyle eğitsel amaçlarla geliştirilen görüntü, film, ses ya animasyon tasarımları biçimindeki sayısal nesneler olarak görülmektedir [4]. Sonuç olarak yukarıdaki tanımlamalardan da görüleceği üzere, üzerinde tam olarak uzlaşılan bir tanım olmamakla birlikte bir kitabın bölümleri, bir harita, bir etkileşimli bilgisayar yazılımı, bir video, bir şematik çizim bir simülasyon gibi herhangi bir konuyu öğretmek ya öğrenmek için kullanılabilen ayrışık ya bağımsız sayısal bilgi parçaları birer öğrenme nesnesidirler. Öğrenme nesnelerinin eğitsel uygulamalarda yaygın şekilde kullanılmasını sağlamak için temel olarak iki gereksinim söz konusudur. Bunlardan ilki, öğrenme nesnelerinin tasarımı kullanıma hazır hale getirilmesidir. İkincisi ise kullanıcıların nesnelere kolay erişebilmelerini sağlamaktır. Bu amaçla gerekli depolama, indeksleme arama mekanizmalarına ihtiyaç vardır Öğrenme Nesnesi Depoları (ÖND) öğrenme nesneleri için bu hizmetleri yürüten sistemlerdir. Bazen ÖND ların arama motorları /ya portaller gibi algılandıkları görülebilmektedir. Bu yanlış algılama söz konusu sistemlerin indeksleme arama hizmetlerinin benzerliğinden kaynaklanmaktadır. Ancak öğrenme nesnelerinin arama motorları /ya portallerden aranması durumunda aşağıdaki sorunlar güçlükler ortaya çıkmaktadır: Gerçekten istenilen şeyleri bulma güçlüğü, Bulunan nesnelerde kalite günce eksikliği, İçeriğin amaçlara uyumluluk ölçütlerinin belli olmayışı, Yardım için başvuruların bulunmayışı, Eğitsel amaçlarla tasarlanılmış olmaması Oysa ÖND ları öğrenme nesnelerini genel özellikler, teknik eğitsel özellikler, kullanım hakları uzman değerlendirmeleriyle birlikte depolayan, arama kullanmayı kolaylaştıran sistemlerdir. Bu kolaylık öğrenme nesnelerinin üstri kayıtlarından ileri gelmektedir. Nesne üstri depoları, nesnelerin aranması sadece belli bir amaç için ilgili içeriği filtreleyerek seçme yoluyla içerik yönetimini kolaylaştırmaktadır. MERLOT ( CAREO ( Maricopa MLX Learning Exchange ( ARIADNE ( BIOME ( SMETE ( AskEric ( ESCOT ( öğrenme nesnesi depolarının başarılı örneklerinden birkaçıdır. Bu depoların çoğu genel amaçlı olup her disiplinden nesne depolamaktadır. Tarım, gıda, çevre ormancılık için özel öğrenme nesnesi depolarının sayısı ise yok denecek kadar azdır. Ancak EcoLearnIt ( DELOR ( tarım da dahil yaşambilimleri disiplinlerine özel nesne içeriği yoğun depolardır. EcoLearnIt ABD Florida Unirsitesi [2]; DELOR ise Mısır da Mansoura Ünirsitesi tarafından geliştirilmiştir [1]. Bunların dışında Wisconsin Ünirsitesi nin WisconsinOnline deposu ( da muhtelif tarımsal öğrenme nesneleri bulunmasına karşın tarıma özel değildir. Bununla birlikte son yıllarda LOM tabanlı tarımsal nesne depoları kullanımına ilişkin bazı çalışmalar yapıldığı da görülmektedir. CGIAR ın ARIADNE ile desteklenen CGIAR CG-Online Learning Resources. ( sistemi tarımsal amaçlı üretilmiş, LOM tabanlı depo olması yanında eğitim sistemi (LCMS) özelliği de taşımaktadır [7]. Atina Tarım Ünirsitesi liderliğinde bir AB Çerçe 6 Projesi olarak geliştirilen Bio@gro ise ( organik tarım içeriğini depolayan ilk tarımsal nesne deposu örneklerinden bir başkasıdır [8]. Tzikopoulos arkadaşlarının 2005 yılında yaptıkları bir çalışmada [9] yaklaşık 60 depo çeşitli açılardan incelenmiştir. Araştırıcılar bu depolarda sunulan kaynaktan ancak nün doğrudan tarımla ilgili olduğunu bildirmişlerdir. Mevcut depolar arasında özel tarımsal amaçlı nesne depolarının olmayışı, özellikle informal yaşamboyu öğrenme ihtiyacının çok fazla olduğu tarım, gıda ilgili disiplinlerde nesneleri depolayacak erişimi kolaylaştıracak nesne depolarına gereksinim olduğunu göstermektedir. Bu çalışmada, çok disiplinli, çok dilli, IEEE LOM taslak standardına uyumlu bir öğrenme nesneleri üstri deposu olan Türkiye Tarımsal Öğrenme Nesneleri Deposu (TürkÖnde) adındaki nesne deposu tanıtılmaktadır. TürkÖnde, tarım, gıda, teriner, çevre orman disiplinleri başta olmak üzere ilgili fen mühendislik öğretimi yapan kurumlardaki

3 öğretim elemanları, öğretmenler öğrencilerin sayısal öğrenme nesnelerini depolaması, taraması, deneyim görüşlerini paylaşabilmelerini sağlama amacındadır. SİSTEM MİMARİSİ VE İŞLEYİŞ MODELİ Yazılım Mimarisi TürkÖnde, istemci katmanı, depo yazılımları katmanı depo ri katmanı olmak üzere üç katmanlı bir mimariye sahiptir (Şekil 1). İstemci Katmanı Web tabanlı istemci katmanı, kullanıcıların sistemle iletişimini sağlayan arayüzlerden oluşmaktadır. TürkÖnde yazılımları sunucu taraflı geliştirildiği için istemci tarafında herhangi bir tarayıcı kısıtlaması söz konusu değildir. TürkÖnde de kullanıcılar, üyeler, üye olmayan kullanıcılar, editörler, içerik sistem yöneticileri olmak üzere 4 gruba ayrılmaktadır. Üye olmayan kullanıcılar sistemde nesne arama, tarama, listeleme indirme yapabilmekte, ayrıca yorum mesaj ekleyebilmektedir. Üye kullanıcılar ise bunlara Veri Katmanı nesne deposu Uygulama Katmanı nesneler nesne & üstri yönetimi üyeler üyelik & oturum yönetimi üstrile r diller arama-taramalisteleme işlemleri haberler etkinlikler internet nesne dışı içerik yönetimi Roller Yönetici Editör Üye kullanıcı Üye olmayan Kullanıcı galeriler e-posta bülten,rss TürkÖnde sitesine bağlanıldığında kullanıcı tarayıcısının diline özgün içerik görüntülenmekte, ancak kullanıcı istediği dili seçebilmektedir. Şu an için Türkçe, İngilizce Almanca dil seçenekleri mevcut olup Fransızca İspanyolca üzerinde çeviri çalışmalarına da başlanacaktır. Böylece TürkÖnde nin yerel bir sistem değil küresel ölçekte bir depo sistemi olması da amaçlanmaktadır. Eğitimciler Öğrenciler Yayımcılar Çiftçiler İçerik sağlayıcılar Tasarımcılar iletişim-etkileşim yönetimi yorumlar TürkÖnde ana sayfasına ulaşan kullanıcılar rastgele seçilen TürkÖnde nesneleri, popüler nesneler, yeni nesneler, editörün seçtiği nesneler rastgele nesnelerin listelerini görmektedir. Bundan başka anasayfada güncel haber başlıkları etkinlikler takvimini yakın 3 etkinliği de izleyebilmektedir. Şekil 2 den de izleneceği üzere üst şeritte zengin bir görüntü arşivinden rastgele seçilen her sayfa erişiminde değişen tematik fotoğraflar görüntülenmektedir. Bu fotoğraf kesitleri açıklamaları ile görüntülenerek görsel rahatlatma etkisi yapmakta öğretici de olmaktadır. İstemci Katmanı nesneler <lom> <lom> ilaten nesne ekleme yorum yapabilmekte depo özel içeriğinden (nitelikli TürkÖnde nesneleri gibi) yararlanabilmektedir. Web Servisleri Diğer Depolar Şekil 1. TürkÖnde sistem mimarisi Şekil 2. TürkÖnde giriş sayfasının ekran görüntüsü Uygulama Katmanı TürkÖnde nin orta katmanı olan uygulama katmanı üye olan olmayan kullanıcıların nesne deposunda (ritabanı katmanı) arama, tarama, listeleme iletişim işlemlerini yürüten yazılım bileşenleri kapsamaktadır (Şekil 1). Yazılımlar kullanıcıların öğrenim nesnelerine ait bağlantılar açıklamaları içeren üstrileri araması, nesneleri incelemesi yüklemesini sağlayan arayüzlerden oluşmaktadır. Şekil 1 den de görüleceği üzere uygulama katmanı: Nesne üstri yönetimi, Üyelik oturum yönetimi, Nesne arama, tarama listeleme işlemleri, Nesne dışı içerik yönetimi, İletişim etkileşim yönetimi Web servisleri gibi yazılım gruplarından oluşmaktadır. Nesne üstri yönetimi yazılımları üye kullanıcılar, editörler yöneticilerin depoya nesne eklemesi eklenen nesneleri yönetmesini sağlayan yazılımlardır. Nesne üstri ekleme 4 yöntemden biri ile gerçekleştirilebilmektedir: Nesne ekleme (basit yöntem), Üstri ekleme (klasik yöntem), Üstri ekleme (TreeLom yöntemi) Üstri yükleme (yükleme yöntemi) Şekil 3 de görülen ekran görüntülerinden de anlaşılacağı üzere nesne üstri ekleme TürkÖnde içeriğinin oluşturulması zenginleştirilmesini sağlayan arayüzler,

4 denetleyiciler editörlerden oluşmaktadır. Basit nesne ekleme, öğrenme nesnesi üstri standartları hakkında yeterli bilgi sahibi olmayan üye kullanıcıların hızlı basit biçimde nesne eklemesini sağlamaktadır. Nesne ekleme işlemi ile nesneye ait genel bilgiler (başlık, anahtar sözcükler, nesne dili açıklama metni), temel teknik riler (nesne lokasyonu, nesne logosu/ekran görüntüsü, dosya formatı, işletim platformu tarayıcı gereksinmeleri), temel eğitsel özellikler (hedef kitle, yaş grubu, öğrenme kaynağı türü, kullanıcı rolü); nesne yaşam döngüsü rileri (katkı sağlayan rolü adı, sürüm bilgisi), kullanım hakları (telif, ücret, kaynak kodu mevcudiyeti) gibi rilerin girişi yapılmaktadır. Bu bilgiler kullanıcı girişleriyle sağlanmakta ancak eklenen nesneye ait üstri üstrileri (ekleyen, ekleyen rolü, ekleme tarihi, üstri dili gibi) sistem tarafından üye profilinden otomatik olarak yaratılmaktadır. Klasik yöntem ile üstri ekleme işleminde ise genel özellikler, teknik özellikler, eğitsel özellikler, yaşam döngüsü rileri, bilgi notları, sınıflama rileri, üstri üstrileri, kullanım hakları ilişkiler gibi LOM standardında yer alan tüm üstrilerin girişi yapılabilmektedir. TreeLom yöntemi ile üstri girişi, LOM standardındaki tüm rilerin ağaç yapısında hızlı, anlaşılabilir esnek girişini sağlayan bir yöntemdir. Bu yöntemde, yukarıda açıklanan basit klasik yöntemlerle yapılamayan çoklu eleman yaratımı da sağlanabilmektedir. Şöyle ki, bir nesnenin aynı anda hep grafik tasarımcısı hem de editörünü gösteren üstrilerin girişi söz konusu olduğunda LOM un yaşam döngüsünde yer alan katkı ren (lifecyclecontributor) elemanından iki tane yaratmak gereklidir. TreeLom editörü, aynı XML elemanından çok sayıda parça eklenmesini sağlayabilen bir editör olduğundan LOM standardına tam uyumlu ri girişine olanak sağlamaktadır. TürkÖnde ye nesne üstri eklemek için kullanılan diğer bir yöntem ise üstri yükleme yöntemidir. Herhangi bir editör kullanılarak yerel sistemde oluşturulmuş nesne üstri dosyaları TürkÖnde deposuna yüklenebilmektedir. Depoya gönderilen üstriler LOM XML denetleyicisi tarafından LOM tasarımına uygunluk bakımından kontrol edilmekte eğer geçerli bir LOM dosyası ise içerik denetimi için editör incelemesine sunulmaktadır. Şekil 3. Nesne üstri ekleme yöntemleri (a-basit, b-klasik, c-treelom, d-yükleme) Klasik yöntem TreeLom editörü aracılığıyla üstri kaydı yapabilmek için LOM standardı hakkında yeterli bilgi deneyim sahibi olunması gerekli olabilmektedir. Bu yöntemlerin TürkÖnde

5 editörleri yöneticileri tarafından kullanılması düşünülmüştür. Üyelik oturum yönetimi, depo üyeleri rollerinin girişi, depoya giriş depodan çıkış işlemleri ile kullanıcı tercihlerinin yönetimini sağlayan yazılımlardan oluşmaktadır. TürkÖnde deposunda nesne arama, listeleme inceleme indirme işlemleri için herhangi bir kısıtlama söz konusu değildir. Ancak üyelik halinde nesne üstri ekleme bazı özel servislerinden (e-bülten, haber, etkinlik rss leri gibi) yararlanma söz konusudur. Üye kullanıcılar, editör yöneticiler sisteme giriş yaptıklarında kendi nesnelerini yorumlarını yönetmek için gerekli üyelik alanı yazımlarını (nesne yorum güncelleme, silme vb) kullanabilmektedirler. Nesne arama, tarama, listeleme görüntüleme bileşenleri deponun merkezi yazılımlarıdır. TürkÖnde deposunda bulunan nesneler: Basit arama, Gelişmiş arama, LOM alanlarında arama Tam metin araması olmak üzere aranabilmektedir. Şekil 4 ten görüleceği üzere basit arama, girilen sözcük ya sözcükleri nesne başlığında arayan bir arama biçimidir. Bu arama türünde aranacak sözcükler Ve, Veya Deyimsel arama biçiminde birleştirilebilmektedir. Gelişmiş arama, nesne başlığı, nesne açıklaması, anahtar sözcükler, disiplinler, katkı sağlayıcılar (yazar, editör, tasarımcısı vb), teknik format (görüntü, uygulama, sunu vb), son kullanıcı rolü (öğrenci, öğretmen vb) alanları üzerinde arama yapabilmeyi sağlayan bir arama türüdür. Bu arama türünde, yukarıdaki alanların biri, birkaçı ya tümünde girilen rilere göre filtreleme yapılarak arama gerçekleştirilir. Alanların hiçbirine ri girmeden arama yapılırsa tüm nesnelere ait üstriler listelenmektedir. LOM alanları üzerinde arama çok güçlü bir arama türüdür. Kullanıcıya nesne üstrilerinden herhangi birinde arama olanağı sunmaktadır. Üzerinde arama yapılacak alanlar seçildikten sonra arama yapılacak sözcükler Ve, Veya Deyimsel arama seçenekleriyle eşlenerek arama gerçekleştirilmektedir. Son olarak tam metin aramasında girilen sözcük ya sözcükler herhangi bir alan türü kısıtlaması olmaksızın tüm üstri elemanlarında aranmakta depoda arama ölçütüne uyan üstri dosyaları listelenmektedir. Şekil 4. Nesne arama işlemleri (a-basit, b-gelişmiş, c-üstri alanlarında, d-tam metin)

6 Nesne tarama, Şekil 5 ten görüleceği üzere nesnelere disiplin ya kategori temelli erişmeyi mümkün kılan bir nesne bulma seçeneğidir. Bu seçenekte nesnelerin ait oldukları üst disiplinlerden alt disiplinlere doğru ilerleme yaparak üstrilerin bulunması sağlanmaktadır. TürkÖnde nin mevcut beta 1.0 sürümünde nesne disiplinlerinin oluşturulmasında AGRICOLA [10] tarımsal sınıflaması uygulanmış, ayrıca nesneler üstrilere AGRICOLA kategori haritası üzerinden erişmek için gerekli yazılımlar da geliştirilmiştir. Böylece üst disiplin-alt disiplin navigasyonu yerine doğrudan istenilen disipline kategori haritası üzerinden kolay erişim olanağı da oluşturulmuştur. TürkÖnde yalnızca bir nesne deposu değil aynı zamanda hafif bir portal mimarisiyle geliştirilmiştir. Bu nedenle depoda haberler etkinlikler de yayınlanmaktadır. Tarım, terinerlik, gıda, çevre, orman disiplinleri başta olmak üzere yaşambilimleri ile ilgili günlük haberler etkinliklerin taranması, yayınlanması yönetimini sağlayan yazılımlar diğer depoların bağlantıları gibi nesne dışı içeriğin yönetilmesini sağlayan yazılımlar da TürkÖnde deposunun mimari bileşenlerden biridir. İletişim etkileşim yazılımları, TürkÖnde nin ebültenleri, rss yemleri, konuk defteri, tartışma yorumlar ile kullanıcılarla e-posta iletişimlerini sağlamaktadırlar. Beta 2.0 aşamasında devreye alınacak olan e-bültenler ile rss yemleri üye kullanıcılara günlük olarak e-posta haber rss leri şeklinde günlük olarak ulaştırılması planlanmaktadır. TürkÖnde nin diğer depolarla federatif çalışması da öngörülmüştür. Üstri değişimini yürüten TürkÖnde Web servisleri diğer nesne üstri depolarında bulunan kayıtları toplamakta ya hasat etmektedir. Beta 2.0 aşamasında hizmete konulacak olan Web servisleri uluslararası kabul görmüş iletişim kurallarıyla temel uyumluğa dikkat edecek şekilde temel haritalama çapraz-adımlama fonksiyonlarını da dikkate alacaktır. İşbirliği yapılan diğer depolara TürkÖnde deposundaki üstri kayıtlarını transfer edilecektir. Şekil 5. Nesne dizinleri kategori haritası (a- Nesne üst dizinleri, b-kategori haritası) TürkÖnde de nesnelere erişmek için disiplinler, nesne başlıkları, depoya kayıt tarihleri, popülerite (erişim sayıları) editöryel puanlarına göre muhtelif listeleme seçenekleri de sunulmaktadır. Gerek arama, gerek tarama gerekse listeleme yöntemlerine bulunan nesnelere üstrilerine farklı yöntemlerle ulaşmak mümkündür. Şekil 6 dan da görüleceği üzere nesneler üstrileri form görünümümde xml dosyası biçiminde izlenebilir. Veri Katmanı TürkÖnde nin üçüncü katmanı ri katmanıdır. Veri katmanı 4 bileşenden oluşmaktadır: Veritabanı Nesne ambarı Üstri ambarı Translasyon sistem rileri TürkÖnde ritabanı nesneler, yorumlar, haberler, etkinlikler, konuk defteri, üyeler roller gibi tablolar, depolanmış işlemler sorguları içermektedir. TürkÖnde ye kayıt edilen nesneler depo nesneleri harici nesneler olmak üzere iki gruptan oluşmaktadır. TürkÖnde nesneleri depo içerik sağlayıcılarca oluşturulan özgün nesnelerdir. TürkÖnde nesneleri TürkÖnde yönetimi üye içerik tasarımcıları tarafından geliştirilmekte TürkÖnde nesne ambarında depolanmaktadır. Bu nesneler listelendiğinde yerel nesne olarak işaretlenmektedir.

7 Şekil 6. Nesne listeleme görüntüleme (a-nesne listesi, b-özet üstri, c-üstri, d-üstri XML) Gerek yerel gerekse uzak nesne olsun TürkÖnde ye kaydedilen nesne üstrileri LOM şemasına göre oluşturulan nesne üstri ambarında depolanmakta nesne listelerinden erişilebilmektedir. TürkÖnde deposu çok dilli olduğundan arayüzler, kategoriler, LOM standart vokabülerlerine ait translasyonları içermektedir. Translasyon dosyaları kullanıcının dillerine ait sözlükleri içeren XML biçimli belgelerdir. TürkÖnde deposunun ri katmanında ayrıca tasarım arayüzlerde kullanılan muhtelif görüntü, video ikon galerileri de bulunmaktadır. Geliştirme Araçları Teknolojiler TürkÖnde de iş mantığının kodlanması uygulamaların geliştirilmesinde MS.NET, XML DOM, AJAX teknolojileri kullanılmıştır. Sistem uygulamaları C# dili istemci betikleri ise JScript ile geliştirilmiştir. Web bileşenlerinin geliştirilmesinde XHTML, DHTML, CSS XSLT teknolojileri standartlarına başvurulmuştur. Sistem, MS Windows Serr platformunda IIS Web sunucu yazılımı ile çalışmaktadır. Sistem ritabanı olarak MS SQL Serr 2000 kullanılmıştır. Editöryel İşleyiş Kalite Ölçütleri TürkÖnde'ye kaydedilen üstriler için inceleme denetim işlemleri yapılmaktadır. İnceleme işlemleri şimdilik proje yönetimince yapılıyor olmasına karşın ilerde konu editörleri alan uzmanlarınca yapılması planlanmaktadır. İnceleme işlemi bilimsel dergilerde yapılan inceleme işlemine benzerlik göstermektedir. TürkÖnde sistem yöneticileri üye kullanıcılar tarafından sisteme iletilen üstrileri ilgili disipline göre bir konu uzmanı editöre yönlendirmektedir. Konu uzmanları kendine atanan değerlendirme görevleri için e-posta ile de haberdar edilirler. Editörler sisteme giriş yaptığında gönderilen nesnelere ait üstrileri görür. Konu editörleri gerekli gördüğü yerlerde teknik düzeltmeler yapabilirler nesnenin kalitesine göre bir arasında bir puan rirler. Editöryel puanı 5/10 olan üstriler depo üstri ambarına transfer edilerek yayınlanır. Editörün seçtiği nesneler her görüntülendiğinde görüntülenme sayısı arttırılmakta editöryel puana ulaşıldığında ise editöryel tercihli gösterimi sonlandırılmaktadır. TürkÖnde de yayınlanan nesneler için aşağıdaki ilkeler temel ilkeler olarak dikkate alınmaktadır:

8 İçerik: İçerik eğitim amaçlı güncel olmalıdır. İmla gramer hataları içermemelidir. Eğitsel düzey: Nesnenin eğitsel kalitesi öğrenciyi teşvik edici olmalıdır. Öğrenmeyi kolaylaştırıcı olmalıdır. Yaygın kullanılabilirlik: Nesne yaygın bilgisayar yazılım donanımı ile kullanılabilir olmalıdır. Yeniden kullanılabilirlik: Nesne farklı işletim platformları amaçları için kolayca kullanılabilir erişilebilir olmalıdır. Mümkün olduğunca birinci düzeyde (atomik yapıda) olmalıdır. Tasarım kalitesi: Nesneler hatasız çalışmalı, izleme için gerekli dümen (navigasyon), etkileşim kolay anlaşılabilirlik tasarımına sahip olmalıdır. Standartlara uyumluluk: Nesne üstrileri LOM standardında oluşturulmalıdır. İşletme Sürdürülebilirlik Deponun örgütlenme işleyiş modeli üzerinde çalışmalar sürdürülmektedir. Deponun çekirdeğini oluşturan donanım TÜBİTAK proje desteği ile sağlanmış yazılım proje ekibince geliştirilmiştir. Ancak, bilgi sistemlerinin sürdürülebilirliği için kurumsal finansal desteğe ihtiyaç söz konusudur. Bu amaçla muhtelif modellerin çalışılması gereklidir. TürkÖnde sisteminin, eğitim-öğretimle ilgili tüm kurum kuruluşlar ile bireyler tarafından İnternet üzerinden açık erişimle kullanılması planlanmıştır. Bu tür açık sistemlerin hizmete alındıktan sonra idame ettirilmeleri sürekli geliştirilmeleri gereklidir. Çünkü TürkÖnde gibi bir sistemin hizmete alınmasını takiben belirli bir işletme maliyetinin ortaya çıkacağı ortadadır. İşletim maliyetini karşılamak sistemin teknik içerik bileşenleri açısından sürdürülebilirliğini sağlamak için çeşitli yaklaşımlar düşünülebilir. Sistemin kamu yararı ön planda tutularak ticarileştirilmesi, sistem işletiminin TÜBİTAK ULAKBİM benzeri bir kuruluşa devri ya da ünirsiteler arası sözleşme esasına göre bir konsorsiyum tarafından sahiplenilmesi işletilmesi düşünülebilecek yaklaşımlardan bazılarıdır. Bu nedenle, bu yaklaşımlardan hangilerinin uygulanabilir ya kabul edilebilir olduğunu belirlemek üzere proje sona erdikten sonra TÜBİTAK ünirsiteler ile görüşülecektir. Yukarıda anılan sürdürülebilirlik çözümlerinin gerçekleşmemesi durumunda sistem, Çukurova Ünirsitesi Ziraat Fakültesi Biyometri Genetik Anabilim Dalı çalışılacaktır. tarafından idame ettirilmeye Mevcut Durum İstatistikler Henüz beta 1.0 aşamasında olan TürkÖnde sisteminin sunucusu Çukurova Ünirsitesi Bilgisayar Bilimleri Uygulama Araştırma Merkezi Müdürlüğü nde tutulmaktadır. Depo adreslerinde hizmet rmektedir. TürkÖnde Beta 1.0 sürümü 8 Ağustos 2007 de hizmete alınmış Google arama motoruna kaydı yapılmıştır. Tablo 2 de görülen istatistiklerden anlaşılacağı üzere, iki aydan daha az bir süre içinde, kapsamlı bir tanıtım duyuru işlemi yapılmadığı halde, ana sayfaya erişim sayısı nin üzerindedir. Eylül ayının ilk yarısında erişim sayısı i geçmiştir. Bu değerlerin %75 i test amaçlı erişimler olmakla birlikte erişim istatistikleri saat 22 gibi kullanım düzeyinin çok düşük olduğu bir zamanda anlık aktif kullanıcı sayısının 6 gibi bir rakam olması öğrenme nesnesi depolarına talep olduğuna işaret etmektedir. TürkÖnde deposunda şu an için proje yönetimince girilen 270 nesne üstrisi 69 TürkÖnde nesnesi kayıtlı durumdadır. Tarım, gıda, çevre terinerlik disiplinlerinin muhtelif alanlarında kullanılabilecek öğrenme nesneleri Web ten tarama yoluyla belirlenmiş sisteme kaydı gerçekleştirilmiştir. Bu üstriler tam olarak eğitsel özellikleri açısından incelenmemiş ancak teknik özelliklerinin ayrıntılı biçimde kaydı gerçekleştirilmiştir. Tablo 1 den inceleneceği üzere 270 nesnenin 2651 kez incelendiği nesne başına ortalama izlenme sayısının 9 olduğu görülmektedir. Beklenin aksine kullanıcıların üstrilerle daha az ilgilendikleri toplam 652 ortalama 3 kez üstri izlendiği görülmektedir. Bu, kullanıcıların henüz üstri nesne kavramına yabancı olduklarının bir göstergesidir. Toplam üstri sayısı 270 Nesne izlenme toplamı 2651 Nesne izlenme ortalaması 9 Üstri izlenme toplamı 652 Üstri izlenme ortalaması 3 TürkÖnde nesneleri toplamı 69 TürkÖnde nesneleri izlenme toplamı 999 TürkÖnde nesneleri izlenme ortalaması 14 Tablo 1. TürkÖnde Nesne Üstri İstatistikleri ( itibariyle) Anlık aktif ziyaretçi sayısı ( saat 22.00) Günlük ziyaretçi sayısı ( ) 6 388

9 Aylık ziyaretçi sayısı ( ) Toplam ziyaretçi sayısı ( ) Tablo 2. TürkÖnde anasayfa erişim istatistikleri Depoda kayıtlı TürkÖnde nesnelerinin sayısı 69 dur. TürkÖnde nesnelerine rağbetin daha yüksek olduğu yaklaşık 1000 kez incelendikleri ortalama izlenme sayısının ise 14 olduğu görülmektedir. Bu değerin genel izlenme ortalamasına göre 5 kat daha fazla olması TürkÖnde nesneleri çekiciliğinin yüksek olduğuna işaret etmektedir. Buradan çıkarılacak sonuç, kalite sunuş biçimleri yüksek nesnelerin depolar aracılığıyla sunulması halinde kayda değer bir nesne ekonomisi dağıtımının gerçekleşebileceğidir. TARTIŞMA VE SONUÇ E-öğrenme sistemlerinde kaliteli öğrenme materyali eksikliği ya yokluğu en temel sorunlardan biridir. E-öğrenme materyali genelde öğretim üyelerinin geliştirme sürecine bireysel katkıları bazı kısıtlı proje üretimleriyle kapatılmaya çalışılmaktadır. TürkÖnde bu açıdan yerel küresel olarak tarımsal e-öğrenme uygulamalarının başarısında rekabet edebilirliğinde başlıca etken olan öğrenme materyalinin sağlanması eğitsel uygulamalarda kullanılmasında ilk adımlardan biri olarak görülebilir. Sistemin sağlayabileceği ülkesel yararlar: Öğrenme materyalinin ağ üzerinden erişilen bir merkezde toplanması, tanıtılması yönetimi, Materyal geliştirmede tekrarların önlenmesi yoluyla ulusal kaynak tasarrufu, Yüksek kalitede öğrenme materyali üretilmesi paylaşılması, Ulusal uluslararası öğrenme materyali değişiminin sağlanması şeklinde özetlenebilir. TürkÖnde yaşam bilimlerinde eğitim-öğretim kalitesinin yükseltilmesine, uzaktan öğretim uygulamalarının yaygınlaşmasına, eğitsel ürünlerin ulusal uluslararası düzeyde tanıtımına erişimine olanak sağlayan öncü sistemlerden biri durumundadır. Öğrenme nesnesi depoları özellikle ABD Kanada başta olmak üzere Avustralya, Singapur FP projeleri kapsamında AB de de geliştirilmeye başlanmış olmakla birlikte ülkemizde TürkÖnde deposuna benzer sistemler tarım bir yanan diğer alanlarda da henüz mevcut değildir. TürkÖnde yeni öğrenme spesifikasyonları standartları üzerinde çalışan ADL, IMS Global gibi organizasyonlar IEEE LTSC gibi grupların geliştirmiş olduğu yeni öğrenme teknolojisi kavramlarının uygulamadaki ilk örneklerindendir. Ayrıca bazı özel tasarım içerik özellikleri ile de yenilikçi bazı yaklaşımlar örneklemektedir. Öğretici görüntü itişi, Kullanıcılara özel temalar Gelişmiş arama özellikleri Çoklu dil kültür desteği Haber etkinlik duyuruları Nesne sunuşlarındaki zengin varyasyon TreeLom desteği LOM standardına uyumluluk Disipliner odaklanma Öğrenme destek sistemi olarak TürkÖnde ile amaçlanan beklenenlerin gerçekleşebilmesi, başta ziraat teriner fakülteleri olmak üzere çevre, orman, gıda, biyoloji, biyoteknoloji, biyoinformatik, genetik vb. diğer disiplinlerde eğitim-öğretim yapan kurum/kuruluşların sistemi kullanma sisteme katkıları yani benimsemeleri oranında olabileceği ortadadır. Bunun için çok etkin şekilde farkındalık yaratmak, çalışma grupları oluşturmak gereklidir. Bu amaçla, TürkÖnde nin beta 1.0 sürümünden başlamak üzere ilgili fakülte dekanlıklarıyla yazışılarak destek katkı istenmesi proje aşamalarından biri olarak düşünülmüştür. Bunun yanında, sistem kullanıcı uzayının gelişmesine katkıda bulunacağından bilimsel etkinlikler, kongreler, sergi fuarlara da iştirak edilerek sistem tanıtımı yapılacaktır. Sistemin gelecek sürümlerinin e-öğrenme uygulamalarında kullanılması e-öğrenme sistemleriyle bütünleşmesini (nesne edinme, standart içerik paketleme, farklı LMS/LCMS sistemleriyle birlikte çalışabilirliği) örnekleyen iyi uygulama örnekleri dokümantasyonlarının geliştirilmesi hedeflenmektedir. Bunlardan biri EcoLearnIt [3] deposundaki benzer nesne yaratma araçlarının geliştirilmesidir. Sonuç olarak TürkÖnde nin modifiye edilmiş kapasite açısından geliştirilmiş başka sürümleri diğer disiplinlere örnek altlık oluşturabileceğinden genelde ağ tabanlı eğitim teknolojilerinin yaygınlaşmasına katkı kapasite genişleme etkisi yaratabilecektir. TEŞEKKÜR TürkÖnde, Türkiye Bilimsel Teknolojik Araştırmalar Kurumu (TÜBİTAK) tarafından 106O829 nolu Türkiye Tarımsal Öğrenme Nesneleri Deposu (TürkÖnde) başlıklı TOVAG Hızlı Destek Projesi kapsamında desteklenmiştir. Teşekkür ederiz.

10 KAYNAKÇA Gahien, A.K. et al (2006). The Distributed Egyptian Learning Object Repository (DELOR). E-Learning Unit, Mansoura Unirsity. (Retried from on ) Grunwald, S., Hoor, B. (2006). A digital repository of Reusable Learning Objects - EcoLearnIT. Soil and Water Science Research Forum, Gainesville, FL Sept. 15, (Retried from f on 13th Sep on ) Grunwald, S. Daroub, S. (2007). E-deliry Tools and Distance Education. Proceeding of Indo-US Workshop on Innovati E-technologies for Distance Education and Extension/Outreach for Efficient Water Management, March 5-9, 2007, ICRISAT, Patancheru/Hyderabad, Andhra Pradesh, India. (Retried from dsabine_e-deliry_tools_paper.pdf on ). Han, Y. (2006). GROW: Building a High-quality Civil Engineering Learning Object Repository and Portal. ARIADNE Issue 49 October 2006, (Retried from on ) IEEE LTSC (2002). IEEE , Draft Standard for Learning Object Metadata, IEEE Learning Technology Standards Committee (LTSC, 15 July 2002) (Retried from raft.pdf on ) Kelly J., Introducing Learning Objects Tutorial. (Retried from ) ns_files/103_intro_lo_tutorial/103_intro_lo_tutorial_introdu ction.htm on ). Paisley, C. (2006). Making agricultural training and education resources accessible. Project sheet in Int. Journal of Education and Delopment using Information and Communication Technology (IJEDICT), 2(3): (Retried from id=1352&article=213&mode=pdf on ) Sideridis, A.B., Costopoulou, C.I., Patrikakis, C.Z., Manouselis,N., Stalides, G. (2005). An eservices System to support information exchange among the agricultural community. In Proc. of the 2005 EFITA/WCCA Joint Congress on "IT in Agriculture", Vila Real, Portugal, July 25-28, Tzikopoulos, A., Manouselis, N., Yialouris, C., Costopoulou, C., Sideridis, A. (2005). Instigating Digital Learning Repositories Corage of Agriculture-related Topics in Proc. of Int. Congress on Information Technologies in Agriculture, Food and Environment (Eds, Z. Cebeci et al.), pp October 12-14, 2005, Adana, Turkey. USDA NAL (2006). USDA National Agricultural Library Agricultural Online Access (AGRICOLA) Subject Category Codes, Last modified Nov 03, 2006 (Retried from on ). Wiley D. (ed.). (2000). Instructional Use od Learning Objects, Online Book. (Retried from on ). ÖZGEÇMİŞLER Zeynel Cebeci yılında Giresun da doğdu yılında Çukurova Ünirsitesi Ziraat Fakültesi nden mezun oldu. Yüksek lisans doktora öğrenimi sırasıyla yılında Çukurova Ünirsitesi Fen Bilimleri Enstitüsü nde tamamladı yılında Çukurova Ünirsitesi Ziraat Fakültesi Biyometri Genetik Anabilim Dalı na profesör olarak atandı ten 2000 e kadar Çukurova Ünirsitesi Bilgisayar Bilimleri Uygulama Araştırma Merkezi Müdürlüğü nde müdür yardımcısı arasında ise müdür olarak çalıştı. Aynı yıllarda Çukurova Ünirsitesi Enformatik Bölüm başkanı olarak ta görev aldı. Halen Çukurova Ünirsitesi Ziraat Fakültesi, Zootekni Bölümü Biyometri Genetik Anabilim Dalı nda öğretim üyesi olarak çalışmaktadır. Yoldaş Erdoğan yılında Sivas ta doğdu yılında Trakya Ünirsitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü nden mezun oldu. Halen, Çukurova Ünirsitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Makineleri Anabilim Dalı nda yüksek lisans öğrenimini sürdürmektedir. Çukurova Ünirsitesi Enformatik Bölümü nde okutman olarak çalışmaktadır..net teknolojileri, C# programlama, XML HTML tabanlı uygulama geliştirme çalışmalarında bulunmaktadır. E-öğrenme yönetim sistemleri öğrenme nesneleri konusunda araştırma geliştirme çalışmaları bulunmaktadır. Murat Kara yılında Ankara da doğdu yılında Çukurova Ünirsitesi Ziraat Fakültesi Zootekni Bölümü nden mezun oldu yılında Çukurova Ünirsitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Zootekni Anabilim Dalı nda başlamış olduğu yüksek lisans öğrenimini 2004 yılında Açık Kaynak Kodlu E-Öğrenme Sistemi Geliştirme başlıklı çalışmayla tamamladı. Halen Çukurova Ünirsitesi Enformatik Bölümü nde okutman olarak çalışmakta e-öğrenme sistemleri Web teknolojileri üzerinde araştırma-geliştirme çalışmaları sürdürmektedir. Kaynak göstermek için: Cebeci, Z., Erdoğan, Y., Kara, M. (2007). TürkÖnde: Türkiye Tarımsal Öğrenme Nesneleri Deposu. 24. Ulusal Bilişim Kurultayı Kasım 2007,