Eğitimde Öğrenme Yaklaşımları: Farklılaştırılmış Bireyselleştirilmiş ve Kişiselleştirilmiş Öğrenme Üzerine Bir İnceleme

Farklılaştırılmış Bireyselleştirilmiş ve Kişiselleştirilmiş Öğrenme kavramları, modern dijital eğitim tasarımının temel sütunlarını oluşturur. Çoğu zaman birbiriyle karıştırılan bu üç yaklaşım; öğretmenin rolünü, öğrencinin özerkliğini ve teknolojinin kullanım amacını kökten değiştirir. Bu makalede, farklılaştırılmış bireyselleştirilmiş ve kişiselleştirilmiş öğrenme modellerinin karakteristik özelliklerini ve eğitimde nasıl doğru konumlandırılacağını detaylandıracağız.

Modern eğitim paradigmasında, “tek tip” eğitim anlayışının yerini öğrenci merkezli yaklaşımlar almıştır. Öğrencilerin öğrenme hızı, ilgisi ve hazır bulunuşluk düzeyindeki çeşitlilik, öğretimin yeniden yapılandırılmasını zorunlu kılmaktadır. Bu çalışma; farklılaştırılmış (differentiated), bireyselleştirilmiş (individualized) ve kişiselleştirilmiş (personalized) öğrenme kavramlarını tanımlamayı, bu modelleri destekleyen köklü ve güncel kuramsal çerçeveleri incelemeyi ve uygulama modellerini APA 7 standartlarına uygun olarak ortaya koymayı amaçlamaktadır.

Farklılaştırılmış Bireyselleştirilmiş ve Kişiselleştirilmiş Öğrenme Arasındaki Farklar

Eğitim literatüründe bu üç kavram sıklıkla birbirinin yerine kullanılsa da, uygulama odakları ve pedagojik hedefleri açısından belirgin farklılıklar gösterirler.

Farklılaştırılmış Öğrenme (Differentiated Learning)

Farklılaştırılmış öğrenme, tek bir sınıf içindeki öğrencilerin çeşitli ihtiyaçlarını karşılamak için öğretimin terzilenmesidir. Öğretmenler; içeriği, süreci ve ürünleri öğrencilerin hazır bulunuşluk düzeylerine ve ilgi alanlarına göre ayarlar (Atkins, 2007; Porta, 2025).

Bireyselleştirilmiş Öğrenme (Individualized Learning)

Bireyselleştirilmiş öğrenme, her öğrencinin kendi hızında ilerlemesine izin veren, özelleştirilmiş bir eğitim deneyimi sunar (Carrier & Jonassen, 2013). Temel odak noktası “tempo” ve öğrencinin aynı akademik hedeflere kendi öğrenme hızıyla ulaşmasıdır.

Kişiselleştirilmiş Öğrenme (Personalized Learning)

Kişiselleştirme, eğitim deneyimini öğrencinin güçlü yönleri, ilgi alanları, kültürü ve duygusal durumu etrafında merkezleyen bütüncül bir yaklaşımdır (Shukla ve diğerleri, 2025). Öğrenciye süreç üzerinde yüksek düzeyde özerklik tanınır.

Kuramsal Çerçeve

Öğrenme modellerinin başarısı, eğitim psikolojisi ve veri bilimi tabanlı çeşitli kuramlara dayanmaktadır.

Farklılaştırılmış Öğrenmeyi Destekleyen Kuramlar

• Yapılandırmacılık (Constructivism): Öğrencilerin deneyimleri yoluyla kendi bilgilerini aktif olarak inşa ettiklerini savunur (Roiha & Polso, 2021).
• Yakınsal Gelişim Alanı (ZPD): Vygotsky tarafından önerilen bu kavram, öğrencinin yardım almadan yapabileceği ile rehberlik eşliğinde başarabileceği alan arasındaki farka odaklanarak farklılaştırmanın temelini oluşturur (Roiha & Polso, 2021).
• Çoklu Zekâ Teorisi: Gardner’ın bu teorisi, bireylerin farklı zekâ türlerine sahip olduğunu ve öğretimin bu çeşitliliğe uygun olması gerektiğini vurgular.

Bireyselleştirilmiş Öğrenmeyi Destekleyen Kuramlar

• Öz-Düzenlemeli Öğrenme (Self-Regulated Learning – SRL): Öğrencilerin kendi öğrenme süreçlerini (hedef koyma, izleme, yansıtma) kontrol altına almalarının önemini vurgular (Dubey, 2024; Sultana ve diğerleri, 2025).
• Uyarlanabilir Öğrenme Teknolojileri (ALT): Gerçek zamanlı veri analizi ile her öğrenciye özel öğrenme ortamları sunarak bireyselleştirmeyi teknolojik olarak destekler (Velandia-Rodríguez ve diğerleri, 2025).

Kişiselleştirilmiş Öğrenmeyi Destekleyen Kuramlar

• Çok Ölçütlü Fayda Teorisi (MUAT): Kültür, duygusal durum ve öğrenme tercihleri gibi nitel özelliklerin kişiselleştirme süreçlerinde önceliklendirilmesine yardımcı olur (Maravanyika & Dlodlo, 2018).
• Büyük Veri Güdümlü Modeller: Veri madenciliği tekniklerini kullanarak öğrenci davranışlarına ve bilgi ustalığına dayalı dinamik öğrenme yolları oluşturur (Ji ve diğerleri, 2024; Zang, 2024).
• Yapay Zeka Destekli Modeller: Yapay zekayı kullanarak uyarlanabilir öğrenme yolları oluşturur ve katılımı optimize eder (Gera & Reith, 2024; Zhao, 2025).

Teknolojik Uygulama Modelleri

Dijital dönüşüm, bu modellerin uygulanabilirliğini artırmıştır. QAA (2020) taksonomisi uyarınca, dijital katılım pasiften “sürükleyici” (immersive) seviyeye kadar çeşitlenmektedir. Etkileşimli (interactive) platformlar bireysel hızı desteklerken, yapay zeka destekli akıllı ders sistemleri (Intelligent Tutor Systems) tam kişiselleştirme sağlamaktadır (Anoir ve diğerleri, 2024; Cheng, 2025).

Zorluklar ve Etik Boyutlar

Uygulamada kaynak kısıtlılığı ve kavramsal karmaşa gibi engellerin yanı sıra, kişiselleştirilmiş öğrenmede veri gizliliği (differential privacy) kritik bir endişe kaynağıdır. Bireysel modellerin çıktılarının diğer kullanıcıların verilerini riske atmaması gerekmektedir (Aliakbarpour ve diğerleri, 2025). Ayrıca, tüm öğrencilerin bu teknolojilere eşit erişimi (dijital dahiliyet) sağlanmalıdır (Zaman, 2025).

Sonuç

Farklılaştırılmış, bireyselleştirilmiş ve kişiselleştirilmiş öğrenme yaklaşımları, yapılandırmacılıktan büyük veri analizine kadar uzanan geniş bir kuramsal yelpazeden beslenmektedir. Bu modellerin bütünleşik kullanımı, teknolojinin sunduğu olanaklarla birleştiğinde, öğrenciyi pasif bir alıcıdan aktif bir yöneticiye dönüştüren etkili bir eğitim ekosistemi inşa edilmesini mümkün kılmaktadır.

Kaynakça

Aliakbarpour, M., Bairaktari, K., Smith, A., & Ullman, J. (2025). Privacy in metalearning and multitask learning: Modeling and separations. Proceedings of Machine Learning Research.

Atkins, S. (2007). Differentiating the curriculum: A lot of effort for little gain. ASCILITE.

Cheng, X. (2025). Design and application of personalized learning for integrated English course based on online platforms. ICEIT 2025.

Dubey, P. K. (2024). Personalized learning and pedagogy: Harnessing AI for tailored education. IGI Global.

Gera, R., & Reith, M. (2024). Envisioning AI-powered learning stemming from piloted personalized education. HEAd’24.

Ji, X., Sun, L., Xu, X., & Lei, X. (2024). Construction and innovative exploration of personalized learning systems in the context of educational data mining. International Journal of Information and Communication Technology Education.

Maravanyika, M., & Dlodlo, N. (2018). An adaptive framework for recommender-based learning management systems. Open Innovations.