EĞİTİM BİLİMLERİ ALANINDA YAPAY ZEKÂ KONULU BİLİMSEL YAYINLARIN EĞİLİMLERİ: BİBLİYOMETRİK BİR İNCELEME
TRENDS IN SCIENTIFIC PUBLICATIONS ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN EDUCATIONAL SCIENCES: A BIBLIOMETRIC ANALYSIS
Özet Görüntüleme: 51
/ 
PDF İndirme: 74
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.13981118Anahtar Kelimeler:
Yapay Zekâ, Eğitim, Bibliyometrik AnalizÖzet
Bu çalışma eğitim bilimleri alanında yapay zekâ (YZ) konulu bilimsel yayınların eğilimlerini bibliyometrik bir perspektifle incelemeyi amaçlamaktadır. Bibliyometrik analiz yöntemi, bilimsel yayınlar arasındaki genel eğilimleri ve bu yayınlar arasındaki ilişkileri alanyazındaki veriler üzerinden incelemektedir. Yapay zekâ, eğitimde bireyselleştirilmiş öğrenme ve eğitim yönetimini geliştirme açısından büyük bir potansiyele sahiptir. Alanyazında eğitimde yapay zekânın kullanımıyla ilgili yapılan çalışmaların sayısı artan bir eğilim göstermektedir. Bu bağlamda mevcut çalışmada, yapay zekâ ve eğitim üzerine yapılan bilimsel çalışmaların üretkenliği, atıf performansı, yazar işbirlikleri, yayının yapıldığı ülkeler ve anahtar kelimeler arasındaki ilişkiler analiz edilmiştir. Araştırma kapsamında kullanılan meta veriler Web of Science veri tabanından elde edilmiştir. Elde edilen veriler VOSviewer yazılımı kullanılarak bibliyometrik haritalama analizi yapılmıştır. Bulgular yapay zekâ ile ilgili araştırmaların özellikle Çin ve ABD'de yoğunlaştığını, anahtar kelime analizlerinin ise "makine öğrenimi", "öğrenci performansı" ve "eğitim yönetimi" gibi temaların öne çıktığını göstermektedir. Eğitimde yapay zekânın artan önemi ve bu teknolojinin sunduğu fırsatlar, gelecek çalışmalar için önemli bir araştırma alanı oluşturmaktadır.
Referanslar
Abed, R. Q., Dikmen, M., Aydemir, E., Barua, P. D., Dogan, S., Tuncer, T., ... & Acharya, U. R. (2024). Automated reading level classification model based on improved orbital pattern. Multimedia Tools and Applications, 83(17), 52819-52840.
Al, U., & Tonta, Y. (2004). Atıf analizinin kurumsal değerlendirme ve bilim politikalarındaki yeri. Bilgi Dünyası, 5(1), 1-17.
Andrade, J., Heitor, M., & Mendonca, J. (2017). Bibliometric analysis in emerging science fields: A case study of technology-enhanced learning research. Scientometrics, 112(3), 1411-1447. https://doi.org/10.1007/s11192-017-2313-8.
Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
Chen, C. M., Wang, J. Y., & Yu, C. M. (2017). Assessing the attention levels of students by using a novel attention aware system based on brainwave signals. British Journal of Educational Technology, 48(2), 348-369.
Dikmen, S. (2024). Öğrencilerin Derse Yönelik Dikkatlerini Anlık Olarak Ölçen Yapay Zekâ Yazılımının Geliştirilmesi [Doktora tezi, Fırat Üniversitesi]. Fırat Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü.
Ellegaard, O., & Wallin, J. A. (2015). The bibliometric analysis of scholarly production: How great is the impact? Annual Review of Information Science and Technology, 49(1), 55-95. https://doi.org/10.1002/aris.2014.1440490115.
Fahimnia, B., Sarkis, J., & Davarzani, H. (2015). Green supply chain management: A review and bibliometric analysis. International Journal of Production Economics, 162, 101-114. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2015.01.003.
Good, T. L., & Beckerman, S. (1978). Teacher behavior and student attention in instructional settings. Review of Educational Research, 48(4), 609-629.
Gür, B., & Katrancı, M. (2019). Dikkat ve Bilinç. Türk Psikoloji Yazıları, 22(44), 1-10.
Hallinger, P., & Suriyankietkaew, S. (2018). A bibliometric review of research on sustainable leadership, 1990–2018. Sustainability, 10(2), 484. https://doi.org/10.3390/su10020484.
Hinojo-Lucena, F., Díaz, I., Cáceres-Reche, M., & Rodríguez, J. (2019). Artificial intelligence in higher education: A bibliometric study on its impact in the scientific literature. Education Sciences, 9(1), 51. https://doi.org/10.3390/educsci9010051.
Hudson, J. (1996). Trends in multi-authored papers in economics. Journal of Economic Perspectives, 10(3), 153-158.
Kurtz, M. J., & Bollen, J. (2010). Usage bibliometrics. Annual Review of Information Science and Technology, 44(1), 3-64. https://doi.org/10.1002/aris.2010.1440440108.
Lis, A., & Tomanek, M. (2021). Mapping the intellectual and conceptual structure of physical education research: Direct citation analysis. Physical education of students, 25(2), 67-84.
Öztürk, M., & Şahin, E. (2018). Yapay zekâ ve eğitim. Journal of Artificial Intelligence Research and Development, 1(1), 1-10.
Panigrahi, C. M. A. (2020). Use of artificial intelligence in education. Management Accountant, 55, 64-67.
Pritchard, A. (1969). Statistical bibliography or bibliometrics? Journal of Documentation, 25(4), 348-349.
Salini, S. (2016). Statistical analysis of bibliometric data: A review. Scientometrics, 107(3), 1145-1165. https://doi.org/10.1007/s11192-016-1913-7.
Small, H. (1973). Co-citation in the scientific literature: A new measure of the relationship between two documents. Journal of the American Society for Information Science, 24(4), 265-269.
Steenbergen-Hu, S., & Cooper, H. (2014). A Meta-analysis of the effectiveness of intelligent tutoring systems on college students' academic learning. Journal of Educational Psychology, 106(2), 331-347.
Şahin, A., Karakaya, Y. E., & Dikmen, S. (2023). Mapping tendencies in curriculum research on physical education and sports: A bibliometric analysis. Participatory Educational Research (PER), 10(3), 106-129.
Karakaya, Y. E., Dikmen, M., & Şahin, A. (2023). Bibliometric mapping of research trends in education, physical education, and sports for the disabled. Life Span and Disability, 1 (2023), 53-92
Tuncer, M., Dikmen, M., & Vural, M. (2022). Dijital Oyun Bağımlılığı, Davranış Problemleri ve Akademik Performans: Bibliyometrik Bir Haritalama. Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler Dergisi, 5(7), 913-933.
Van Eck, N. J., & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523-538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3.
Van Eck, N. J., & Waltman, L. (2014). Visualizing bibliometric networks. In Y. Ding, R. Rousseau, & D. Wolfram (Eds.), Measuring scholarly impact (pp. 285-320). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-10377-8_13.
Villa, R. (2020). Artificial intelligence and attention tracking in education: A new frontier for learning. Educational Technology & Society, 23(2), 123-135.
Zupic, I., & Cater, T. (2015). Bibliometric methods in management and organization. Organizational Research Methods, 18(3), 429-472. https://doi.org/10.1177/1094428114562629.
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2024 Socrates Journal of Interdisciplinary Social Studies
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
