Yapay Zekâ Alanında 2019-2022 Yılları Arasında Yapılan Yüksek Lisans Tezlerinin İncelenmesi

Author:

Buketçi Hacer1

Affiliation:

1. ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ

Abstract

Bu araştırmada, Yüksek Öğretim Kurumu (YÖK) Ulusal Tez Merkezi veri tabanında 2019-2022 yılları arasında yapay zekâ konusunda hazırlanan yüksek lisans tezleri içerik analizi yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Yapılan analizler ile tezlerdeki yöntemsel eğilimlerin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Bu doğrultuda yapılan tarama sonucunda ulaşılan yapay zekâ konulu 1256 yüksek lisans tezi; yıllara, enstitülere, üniversitelere, anabilim dallarına, araştırma yöntemlerine göre incelenmiştir. Elde edilen veriler, betimsel içerik analizi yöntemi ile analiz edilmiştir. Araştırma sonuçlarına göre; hazırlanan tez sayılarının yıllara göre değişken oranlı artıp azaldığı, fen bilimleri enstitüsü bünyesinde daha fazla çalışma yapıldığı, üniversite bazında bakıldığında en fazla tezin İstanbul Teknik Üniversitesi bünyesinde hazırlandığı, anabilim dallarına göre ise Bilgisayar Mühendisliği Anabilim dalında daha fazla tez yayınlandığı görülmüştür. Bunun yanında tezlerde araştırma yöntemlerinden nicel araştırma yönteminin daha fazla kullanıldığı görülmüştür. Araştırma sonunda, yapay zekâ konusunda çalışma yürütecek olanlara gerekli öneriler sunulmuştur.

Publisher

Ataturk Universitesi

Reference10 articles.

1. Akdeniz, M., & Özdinç, F. (2021). Eğitimde Yapay Zeka Konusunda Türkiye Adresli Çalışmaların İncelenmesi. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 18(1), 912-932.

2. Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.

3. Çalık, M., & Sözbilir, M. (2014). İçerik analizinin parametreleri. Eğitim ve Bilim, 39(174).

4. Diri, B. (2014). Makine Öğrenmesine Giriş. Retrieved from Lecture Notes Online Web site: https://www. ce. yildiz. edu. tr/personal/banud/file/2634/Makine+ Ogrenmesi-ML-10. pdf.

5. Erçetin, Ö. Z. ve Baykoç, Ö. F. (2004). Tedarikçi seçimi problemine karar teorisi destekli uzman sistem yaklaşımı. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 19(3), 276-286.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3