BİLGE, Görevler ve Sınıf Senaryoları — BKT/Piaget 3 | Sibel Kaçar
disaster
BİLGE, Görevler ve Sınıf Senaryoları — BKT/Piaget 3
14 Mart 2026
1. Bölüm'de standart tek model yaklaşımı yerine neden 13 modelli bir BKT mimarisi kurduğumu anlattım. 2. Bölüm'de Piaget'nin bilişsel gelişim aşamalarını bu mimarinin parametrelerine nasıl yansıttığımı yazdım. Ama bu hâlâ "arka plandaki motor"du. Bu yazıda, o motoru çocuğun ekranında gördüğü BİLGE mentor karakterine, görev sistemine ve sınıf içi senaryolara nasıl dönüştürdüğümü anlatacağım.
Keywords: BİLGE mentor görev sistemi afet eğitimi oyunu, görev tabanlı öğrenme, serious game sınıf senaryosu, Bayesçi bilgi izleme mentor, BKT Piaget sınıf uygulaması, Sokratik diyalog oyun
BİLGE kim ve neden var?
AfetAkademi'yi tasarlarken çocukların sadece doğru cevabı bulmasını değil, güvende hissetmesini de istedim.
Deprem, sel ve yangın gibi konular doğal olarak kaygı uyandıran temalar. Ekranda yalnız bir avatar ve kırmızı uyarılar görmek, özellikle 8–10 yaş grubu için kolayca "oyun" hissinden çıkıp korkuya dönüşebiliyor.
Bu yüzden AfetAkademi'de oyuncunun yanında BİLGE var:
Ekranda zaman zaman belirip konuşan, ama her soruya anında cevap vermeyen bir mentor.
BİLGE'yi tasarlarken üç şeyi aynı anda yapmasını istedim:
Yol arkadaşı olmak: "Tek başınasın" duygusunu azaltmak. Çocuk, sahnede sadece avatarı değil, ona rehberlik eden bir sesi de duyuyor.
Sokratik mentorluk yapmak: Direkt çözümü söylemek yerine, düşünmeyi açan kısa sorular sormak.
Modelin sesi olmak: Arkada çalışan BKT modelinin gördüğü şeyleri, çocuğun anlayacağı bir dile çevirmek.
Örneğin BKT modeli bir kazanımda art arda üç yanlış gördüğünde, sistemsel olarak sadece "P(L) düştü" biliyorum. BİLGE'nin görevi, bu soğuk sayıyı şu cümleye çevirmek:
"Bu kısım biraz zor geldi gibi. İstersen önce küçük bir örneğe bakalım, sonra tekrar deneyelim mi?"
Yani BİLGE, hem duygusal tampon, hem de öğrenme motorunun arayüzü.
Görev sistemi: senaryoyu öğrenme birimlerine bölmek
AfetAkademi sahnelerinde arka planda büyük bir afet hikâyesi var: evde deprem anı, okulda yangın tatbikatı, mahallede sel uyarısı gibi.
Bu hikâyeyi tek parça olarak bırakmak hem pedagojik açıdan problemliydi, hem de veriyi anlamayı zorlaştırıyordu. Bu yüzden bir üst katmanda **görev sistemi** kurdum.
Kavramsal olarak her görev (`Mission`) üç şey içeriyor:
- Bir ad ve kısa açıklama (örneğin: "Deprem Öncesi Hazırlık"),
- Bir dizi hedef (`objectives`) — oyuncunun tamamlaması gereken adımlar,
- Ve bu hedeflere bağlı hata türleri ve başarı kriterleri.
"Ev senaryosu" üzerinden gidelim. Bu sahnede bir çocuğun, deprem öncesinde ve sonrasında aile bireyleriyle birlikte doğru kararları almasını istiyoruz. Bunu tek bir "Görevi tamamla" cümlesiyle bıraksaydım ne oyun tasarımı, ne de öğrenme analitiği çalışırdı.
Onun yerine sahneyi küçük parçalara böldüm:
Görev 1: Deprem olmadan önce evdeki riskli nesneleri bulmak.
Görev 2:Deprem sırasında güvenli bir noktaya geçmek ve ÇÖK-KAPAN-TUTUN yapmak.
Görev 3:Depremden sonra aileyle buluşma planını uygulamak ve **toplanma alanına gitmek.
Her görevin kendi içinde hedefleri var. Örneğin deprem sonrası görevde bir hedef şuna benziyor:
"Deprem bittikten sonra tanınan süre içinde belirlenen toplanma alanına git."
Bu hedef, oyundaki birkaç farklı sistemle konuşuyor:
Zamanlayıcı: Deprem efekti bittiğinde arka planda bir sayaç başlıyor.
Konum takibi:Oyuncunun "AssemblyArea" veya "AssemblyPoint" etiketi taşıyan bölgeye girip girmediği izleniyor.
Hata sistemi:Süre dolup hâlâ toplanma alanına gelmemişse, bu hem puan hem de öğrenme analitiği açısından özel bir hata türü olarak kaydediliyor.
Görev sistemi sayesinde hem oyuncuya net bir "şimdi ne yapmalıyım?" çerçevesi veriyorum, hem de BKT tarafında hangi becerinin ne zaman yoklandığını temizce etiketleyebiliyorum.
BKT + BİLGE: Hangi anda ne söylüyor?
Bir önceki yazıda Piaget ile hizalanmış üç yaş grubuna göre BKT parametrelerini nasıl ayarladığımı göstermiştim. Burada kritik soru şu:
"BKT modeli bu çocuğun belirli bir kazanımda zorlandığını söylediğinde, BİLGE tam olarak ne yapıyor?"
Basitleştirerek anlatayım.
Her görev için belirli **anahtar anlar** tanımladım:
- Öğrenci art arda birkaç yanlış yaptığında,
- Süre ilerlediği hâlde kritik bir adımı hiç denemediğinde,
- Veya beklenmedik bir hata türü (örneğin yangında pencereyi açmak) gördüğümde.
Bu anlarda BKT modeli, ilgili beceri için P(L) eğrisini güncelliyor ve ben bu güncellemeyi üç kategoriye indiriyorum:
"Muhtemelen bilmiyor" bölgesi,
"Sınırda" bölge,
"Muhtemelen biliyor" bölgesi.**
BİLGE'nin diyalogları bu üç bölgeye göre yazıldı.
Örnek 1 — "Muhtemelen bilmiyor" bölgesi
Deprem sırasında güvenli noktayı bulma becerisini düşünelim. Öğrenci üst üste yanlış yerlere koşuyor: pencere kenarı, kapı eşiği, dolap önü…
Model, birkaç yanlış denemeden sonra bu beceride P(L)'yi aşağı çekiyor. Bu durumda BİLGE, doğrudan doğru noktayı söylemek yerine şu tip bir Sokratik soru soruyor:
"Sarsıntı sırasında kırılıp düşebilecek şeyleri düşün. Onlardan uzak, çökerken başını koruyabileceğin bir yer var mı?"
Hem kavramı hatırlatıyor, hem de kararı yine çocuğa bırakıyor.
Örnek 2 — "Sınırda" bölge
Bazen öğrenci doğru noktayı buluyor ama **ÇÖK-KAPAN-TUTUN** yapmayı unutuyor. Modelde bu, aynı beceri kümesi içinde farklı bir adım olarak temsil ediliyor; P(L) tam emin değil.
Bu durumda BİLGE daha odaklı bir ipucu veriyor:
"Güvenli bir yer buldun. Şimdi bedenini nasıl koruman gerektiğini hatırlıyor musun? Çökerken nereye tutunursun?"
Yine doğrudan "ÇÖK-KAPAN-TUTUN yap" demiyor; çocuğun kendi cevabını üretmesini istiyor.
Örnek 3 — "Muhtemelen biliyor" bölgesi
Bazı öğrenciler görevi birkaç kez hatasız tamamladıktan sonra da oyuna tekrar giriyor. Bu durumda BKT modeli P(L)'yi yukarıda sabitlemiş oluyor. Burada BİLGE'nin tonu değişiyor:
"Bu kısmı gerçekten iyi öğrendin. İstersen biraz daha zor bir senaryoya geçebiliriz."
Bu cümle, adaptif görev sisteminin devreye girdiği an. Öğrenciyi daha karmaşık, çok adımlı senaryolara taşımak için bir kapı açıyor.
Sınıf içi kullanım senaryosu: 10–15 dakikalık bir ders
Tüm bunlar sınıfta neye dönüşüyor?
Burada özellikle oyun prototipinin sınıf içinde nasıl kullanılabileceğini hayal ettiğim bir akıştan bahsediyorum. Bu akış şu anda araştırma oturumlarında benzer şekilde uygulanıyor; uzun vadede afetakademi.com.tr web platformu ile daha sıkı entegrasyon hedefliyorum.
Şu anda Unity projesindeki AfetAkademi prototipi, ağırlıklı olarak tez ve araştırma oturumlarıiçin kullandığım bir araç. Yani henüz "öğretmen açıp sınıfta dakikası dakikasına böyle oynatıyor" seviyesinde paketlenmiş bir ürün değil; daha çok, farklı yaş gruplarının hangi görev adımlarında zorlandığını anlamak için kullandığım deneysel bir ortam.
Tipik bir oturum şöyle ilerliyor:
Kısa ön konuşma
Çocuğa veya küçük gruba sahnenin bağlamını anlatıyorum: "Evde deprem oluyor, sonra aileyle birlikte ne yapacağını seçiyorsun" gibi. Bu sırada hangi adımların özellikle gözlemleneceğini kafamda netleştiriyorum.
Görevin oynanması
Katılımcı oyunu oynarken BİLGE zaman zaman devreye giriyor; bazı denemelerde daha çok soru soruyor, bazılarında sadece teyit edici cümleler kuruyor. Arka planda BKT modeli, özellikle şu davranışları izliyor:
- Deprem bittiğinde oyuncunun ne yaptığı,
- Tanımlı süre içinde toplanma alanına gidip gitmediği,
- Yanlış yerde kalmaya ısrar ettiğinde hangi uyarıları aldığı.
Oturum sonrası değerlendirme
Oyun kapandıktan sonra, anonim oturum verilerine bakarak hangi adımlarda daha çok hata yapıldığını, hangi BİLGE cümlelerinin işe yaradığını analiz ediyorum. Bu bilgiler, daha sonra hem oyunun kendi görev tasarımını, hem de web tarafında planladığım öğretmen paneli ve sınıf özetlerini şekillendiriyor.
Bu yüzden bu yazıda anlattığım akışları, bugün için "tez kapsamında kullanılan araştırma prototipi", orta vadede ise sınıf içi kullanıma uyarlanacak bir tasarım eskizi olarak okumak daha doğru.
Veri, etik ve çocuk gizliliği
BİLGE, görevler ve sınıf senaryoları ne kadar güçlü olursa olsun, çocuk verisiyle çalışan her sistemin önünde aynı sorular var:
"Bu veriler kimin?"
"Kim, neyi, ne kadar süreyle görebiliyor?"
"Bir çocuk bu oyundan çıkmak isterse ne oluyor?"
Oyun prototipini ve onunla konuşan web araçlarını tasarlarken baştan beri şu ilkeye sadık kaldım:
"Öğrenmeyi artırmak için asla gerektiğinden fazla veri toplama."
Bu yüzden hem oyun prototipinde topladığım araştırma verilerinde hem de afetakademi.com.tr için tasarladığım sınıf kodu/rumuz modelinde aynı ilkeyi uyguluyorum:
- Öğrenci adı, okul numarası veya kişisel tanımlayıcı hiçbir alan yok.
- Gerektiğinde yalnızca sınıf kodu ve sistemin atadığı takma ad kullanılıyor.
- Öğretmen veya araştırmacı tarafında hedeflenen, tek tek çocukları işaretlemek değil; kazanım bazlı özetler üzerinden grup düzeyinde düşünmek.
Araştırma tarafında kullanılan veriler tamamen anonimleştirilmiş durumda. BKT ve Piaget ile kurduğum bu model, bireysel çocukları etiketlemek için değil, hangi tür görevler ve ipuçlarının hangi yaş gruplarında işe yaradığını anlamak için kullanılıyor.
"Bu aynı zamanda kapsayıcılık odaklı programlarda da önemli bir kriter: Erişimi artırırken, hiçbir öğrenciye fazladan risk veya damgalanma yüklememek."
Sonraki adım: BİLGE'den rapor kartına
Bu yazıda, 13 modelli BKT ve Piaget yaş gruplarını BİLGE mentor karakteri ve görev sistemi üzerinden sınıf içinde nasıl somutlaştırdığımı anlattım.
Serinin bir sonraki parçasında odak biraz daha öğretmene dönecek:
- Sınıf özet ekranını nasıl tasarladım?
- Hangi metrikler gerçekten işe yarıyor, hangileri sadece "güzel grafik"?
- AfetAkademi'deki verileri, gerçek sınıf kararlarına bağlayan gelişim raporu nasıl çalışacak?
Eğer bu tür araçların sınıfınızda nasıl çalışabileceğini merak ediyorsanız,
ayrıca afet eğitimi için geliştirdiğim web platformu www.afetakademi.com.tr'yi inceleyebilirsiniz. İkisi aynı vizyonun iki farklı ayağıdır: biri araştırma oyunu, diğeri sınıf içi kullanım için ölçeklenmiş web uygulaması.
Bu yazı, AfetAkademi'yi İnşa Etmek serisinin üçüncü parçasıdır. Teknik ayrıntılar için ilk iki yazıya; uygulama ve sınıf senaryoları için bu yazıya, etik ve veri mimarisi için yakında gelecek dördüncü yazıya başvurabilirsiniz.