Multimedya Bilgilerinin İşlenmesi – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Uyarlanabilir Multimedya

Aynı dijital multimedya materyalleri bir alandaki acemilere ve uzmanlara sunulduğunda, bu iki kullanıcı kategorisi sunumu oldukça farklı algılayacaktır. Bir bilgisayar ekranında görüntülenen yeterince karmaşık bir elektrik bağlantı şeması düşünün.

Deneyimli elektrik mühendisleri, bu belirli diyagramı daha önce görmemiş olsalar bile, tanıdık fonksiyonel parçaları hemen tanıyabilir ve diyagramı tüm bir cihazın veya sistemin bir temsili olarak görebilirler.

Devrenin nasıl çalıştığını ve ne için kullanıldığını hızla anlayabileceklerdi. Öte yandan, birinci sınıf elektrik ticareti çırakları, tüm bu öğelerin neden bu özel şekilde bağlandığını anlamadan, en iyi ihtimalle yalnızca bir dizi tanıdık öğeyi (dirençler, anahtarlar vb.) görebilir. (Çizgiler, daireler, dikdörtgenler ve diğer garip sembollerden oluşan bir koleksiyon görecek meslekten olmayan kişileri dışarıda bırakalım). Açıkçası, çıraklar diyagramı anlamak için devre çalışmasının ayrıntılı açıklamalarına ihtiyaç duyarlar.

Yukarıdaki kullanıcı kategorilerine iyi geliştirilmiş kapsamlı multimedya yönergelerinin (örneğin, multimedya tasarım ilkelerine göre oluşturulmuş) sağlandığını varsayın. Talimatlar diyagramı canlandırabilir ve uygun şekilde yerleştirilmiş (animasyonlarla senkronize edilmiş) anlatımlı işitsel açıklamalar içerebilir.

Bu tür multimedya materyalleri acemi kursiyerlerin devrenin işleyişini anlamalarına kesinlikle yardımcı olacaktır. Ancak deneyimli mühendislere aynı talimatlar sunulduğunda, özellikle talimat detaylarından kaçınmak mümkün değilse, onları oldukça can sıkıcı bulabilirler.

Devrenin işleyişinin anlaşılmasını değerlendirmek için talimat sonrası test görevleri kullanılırsa, herhangi bir açıklama olmaksızın sadece diyagram formatıyla sunulan uzmanların multimedya talimat mesajını inceleyen uzmanlardan daha iyi performans gösterdiğini görebiliriz.

Aslında, uzmanların öğrenmesindeki bu tür göreli düşüşler pek çok durumda gözlemlenmiştir (bazı referanslar için aşağıdaki bölüme bakın). Etki, insanların alanda daha deneyimli hale geldikçe edindikleri alana özgü bilgi tabanındaki değişikliklerle ve bu bilginin bilişsel performanslarına rehberlik etmede oynadığı rolle ilgiliydi.

Bilişsel psikoloji alanında onlarca yıldır yürütülen çok sayıda araştırmaya göre, bilgi tabanımız gelen bilgileri algılamamızı etkileyen en önemli faktördür. Bilgi yapılarından bağımsız olan bazı yeni “erken görme” kanıtları, özellikle karmaşık bilişsel etkinlikler sırasında bilgi etkisinin genel önemini değiştirmez.

Satranç uzmanlığının doğasının araştırılmasıyla başlatılan bir başka etkileyici bilişsel çalışma grubuna göre, bilgi tabanı, bilişsel performansta uzman-acemi farklarını belirleyen en önemli tek faktördür.

Son olarak, insanın bilişsel mimarisinin yapısının dayattığı bilgi işleme sınırlamaları ve bilgi tabanımızı yeniden düzenleyerek ve çoklu (ör. multimedya mesajlarını algılamada uzman-acemi farklılıklarının resmini tamamlamak için teorik çerçeve ve ampirik kanıttır.

Bu bölüm, uzman acemi farklılıklarının multimedya tasarım sonuçlarını anlamak için gerekli olan temel teorik konulara ve ampirik kanıtlara kısa bir genel bakışla başlar. İncelenen çalışmaların en önemli sonucu, multimedya mesajlarını anlamak için mevcut bilişsel kaynakları optimize etmek amacıyla, etkili ve bilişsel olarak verimli multimedya ortamlarının tasarımının, bir alandaki değişen kullanıcı uzmanlığı seviyelerine göre uyarlanması gerektiğidir.

Kullanıcı uzmanlığı düzeyleri ile multimedya sunumlarının farklı formatları arasındaki ampirik olarak oluşturulmuş etkileşimler açıklanmaktadır. Ayrıca, uyarlanabilir hiper ortam alanında kullanıcı modellemeye dayalı son zamanlarda geliştirilen teknik uyarlama çözümlerine kısa bir genel bakış sağlanmaktadır.

Son olarak, bölüm, sunulan bilgilerin işlenmesinde yer alan gerçek alana özgü bilgi yapılarını yakalamak için hızlı bilişsel teşhis yöntemleri kullanarak kullanıcıların bir alandaki yeterliliğinin gerçek zamanlı olarak izlenmesine dayanan olası bir uyarlamalı metodolojiyi tartışmaktadır.

Bu teşhis yaklaşımı, geleneksel testlerden daha hızlı ve hassas bilgi izleme teknikleri geliştirme potansiyeline sahip olabilir. Bireysel bir kullanıcı modelinde saklanan bilgi ve uzmanlık seviyeleri hakkındaki bilgilerin doğruluğunu artırmak için kullanılabilir.

Yaklaşımı göstermek için, hızlı teşhis yöntemi (bir ön pilot çalışmada), kinematikte basit bir uyarlanabilir bilgisayar tabanlı öğretmende öğrencilerin uzmanlık düzeylerine göre yönergeleri uyarlamanın bir aracı olarak uygulanmıştır.

Verilerin işlenmesi Ne Demek
Kişisel verilerin işlenmesi iptali
Kişisel verilerin işlenmesi ile ilgili verilen bilgilerden hangisi doğrudur
Özel nitelikli kişisel veriler Nelerdir
Özel nitelikli kişisel Veri Nedir
Kişisel veri işleme şartları
Kişisel veri kapsamında olmayanlar
Aşağıdakilerden hangisi kişisel veri değildir

Multimedya Bilgilerinin İşlenmesi

Bilişsel mimarimizin multimedya bilgilerinin işlenmesiyle doğrudan ilgili iki ana bileşeni, çalışan bellek ve uzun süreli bellektir. Çalışan bellek, şu anda dikkatimizin odağında olan sözel ve resimsel bilgilerin geçici olarak depolanmasını ve dönüştürülmesini sağlar (örneğin, mevcut bir durum veya görevin zihinsel temsillerini oluşturmak ve güncellemek).

Çalışan bellekte aynı anda çok fazla bilgi öğesi işlenirse, kapasitesi aşırı yüklenebilir. Çalışan belleğin işleme sınırlamaları ve ilişkili bilişsel yük, öğrenmenin etkinliğini etkileyen önemli bir faktörü temsil eder.

İlgili bilgi öğelerini (örneğin, resimler ve ilgili sözcükler) alternatif yöntemlerle (görsel ve işitsel) sunmak, görsel ve işitsel bilgilerle uğraşmaktan sorumlu çalışan belleğin nispeten bağımsız iki alt sistemini kullanarak bilişsel yükü azaltabilir.

Çalışan belleğin sınırlamalarının üstesinden gelmek ve ilgili bilişsel yükü azaltmak için, uzun süreli bellekteki organize alana özgü bilgi yapıları, birden çok bilgi öğesinin tek bir üst düzey öğe olarak ele alınmasına izin verir.

Bu tür yapılar ayrıca uzmanların problem durumlarını hızlı bir şekilde sınıflandırmasına ve acemilerin genellikle kullandığı bilişsel olarak zorlu ve verimsiz aramaya dayalı stratejiler kullanmak yerine bu durumlarla başa çıkmak için uygun şematik prosedürleri bulmasına olanak tanır.

Örneğin, farklı uzmanlık düzeylerine sahip bireyler tarafından fizikte problem çözme çalışmaları, uzmanların problemlere fiziğin temel ilkeleri açısından yaklaştığını, acemilerin ise her bir özel görevde bahsedilen yüzey özelliklerine büyük ölçüde bağlı olduğunu göstermiştir.

Ek olarak uzmanlar, kapsamlı uygulama nedeniyle uzun süreli bellekteki bilgi yapılarını yüksek oranda otomatikleştirerek çalışma belleği sınırlamalarını atlayabilirler.

Uzun süreli belleğin uzman performansındaki belirleyici rolünü vurgulamak için, uzun süreli işleyen bellek (LTWM) teorisini önerdi. Bu teoriye göre, çalışan belleğin bileşenleriyle ilişkili uzun süreli bellek yapıları, neredeyse sınırsız miktarda bilgi tutabilen bir LTWM yapısı oluşturur.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör