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

Hacer Buketçi

Makale detayları

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

Yazarlar:

Hacer Buketçi

Yayıncı:

Ataturk University

Ana Başlıklar:

Instructional Technologies

Dergi:

Educational Academic Research Issue 53, pp.55-64

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001320747

pISSN:

2822-3535

Anahtar kelimeler:

Özet:

 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.

 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.

 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.

 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.

Makale detayları

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

Yazarlar:

Hacer Buketçi

Yayıncı:

Ataturk University

Ana Başlıklar:

Instructional Technologies

Dergi:

Educational Academic Research Issue 53, pp.55-64

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001320747

pISSN:

2822-3535

doküman inceleme

içerik analizi

yapay zekâ

yüksek lisans tezi

Sayı

Makale detayları

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

Yazarlar: Hacer Buketçi

Yayıncı: Ataturk University

Ana Başlıklar: Instructional Technologies

Dergi: Educational Academic Research Issue 53, pp.55-64

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 6/2024

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001320747

pISSN: 2822-3535

doküman inceleme

içerik analizi

yapay zekâ

yüksek lisans tezi

Sayı

Yazarlar:

Hacer Buketçi

Yayıncı:

Ataturk University

Ana Başlıklar:

Instructional Technologies

Dergi:

Educational Academic Research Issue 53, pp.55-64

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001320747

pISSN:

2822-3535