Afet Akademi — Uyarlanabilir Afet Eğitimi Sistemi
8–16 yaş çocuklara yönelik, 13 modelli BKT, Sokratik YZ mentorluğu ve gerçek zamanlı öğrenme analitiğiyle Unity 6.3 LTS ciddi oyunu
Problem
Geleneksel afet eğitimi, belirsizlik altında gerçek zamanlı karar vermeyi modellemekte yetersiz kalan statik anlatıma ve bildirimsel bilgiye dayanır. Yüksek riskli ortamlarda tereddütü, bağlamsal transferi ve uyarlanabilir davranışsal kalibrasyonu ölçebilen sürükleyici sistemlere ihtiyaç vardır.
Yaklaşım
Afet Akademi, sürükleyici simülasyonu 13 modelli Bayesçi Bilgi İzleme (BKT) mimarisi ve gizli değerlendirme ilkeleriyle birleştirir. Sistem; MetaBiliş, Güven, HataPaterni ve YardımArama dahil 10 uzman model üzerinden öğrenci bilgi durumlarını gerçek zamanlı olarak modeller ve parametreleri üç yaş grubuna (8–10, 11–13, 14–16) göre Piaget'nin gelişim aşamalarını temel alarak kalibre eder. Sokratik YZ mentoru BİLGE, doğrudan cevaplar vermeden yansıtıcı düşünmeyi yönlendirir. Eşlik eden web platformu (afetakademi.com.tr), akademik analiz için 4 ölçüm katmanında anonimleştirilmiş davranışsal veri toplar.
Sonuç
Sistem, afet hazırlık eğitiminde davranışsal kalibrasyonu modellemek için yapılandırılmış bir çerçeve sunar. Değerlendirmeyi oyun içine görünmez biçimde gömen Afet Akademi, değerlendirmeyi doğru/yanlış puanlamasından bilişsel durum çıkarımına kaydırır. Proje, uyarlanabilir sürükleyici öğrenme altyapıları ve açıklanabilir öğrenme analitiği entegrasyonu için temel oluşturur. Tüm davranışsal veriler SPSS, R ve Python analizi için CSV olarak dışa aktarılabilir.
Teknoloji Yığını
Ölçüm Mimarisi
Sistemin 4 katmanda gerçekte ne ölçtüğü
Katman 1 — Kimlik & Oturum
Anonim session_id (KVKK uyumlu, kişisel veri yok), cihaz tipi, zaman damgası
Katman 2 — Oyun Etkinlikleri
game_start — oyun başladı · game_action — her karar/hamle · game_end — oyun bitti
Katman 3 — Performans Metrikleri
Puan (0–100), harcanan süre, tamamlanma durumu, tamamlanan hedef sayısı, doğruluk oranı
Katman 4 — Davranış Örüntüleri
Tepki süresi, hızlı ama hatalı örüntüsü (< 2sn + %50 altı doğruluk), karar geçmişi sırası, kaynak kullanım verimliliği
Araştırma Sorusu
Kazanım × Oyun Türü Matrisi — hangi oyun türü (quiz, strateji, 72 saat) hangi öğrenme kazanımını daha iyi ölçüyor/öğretiyor?
Tüm veriler tek tuşla CSV olarak indirilebilir — SPSS, R ve Python ile akademik analiz için hazır.
afetakademi.com.tr
Öğrenme Analitiği & XAI Platformu
Benzer projelerle ilgileniyor musunuz?
Proje Görüşelim →