Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Yazarlar
- Doğan, Ramazan Özgür(2)
- Akpinar, Adem Sefa(1)
- Aktaş, Esra(1)
- Araz, Onur(1)
- Aydin, Sefa(1)
- Aydın, Şenay(1)
- Aygün, Eren(1)
- Banaz, Emrullah(1)
- Bayraktar, Cihan(1)
- Bekar, Fevziye(1)
- Bektaş, Ahmet(1)
- Bostancı, Hasan Tahsin(1)
- Bozkurt, Ferhat(1)
- Candiri, Büşra(1)
- Demir Şahin, Demet(1)
- Demir, Sertac Timur(1)
- Demirel, Osman(1)
- Dogan, Hulya(1)
- Eker, Hasan(1)
- Gökrem, Levent(1)
- Günay, Hamdi Furkan(1)
- Gürdal, Elif(1)
- Irmak, İbrahim(1)
- Karaoba, Dilan Demirtaş(1)
- Kazak, Aysun(1)
- Kose, Oguz(1)
- Limon, Onur(1)
- Melek, Mesut(1)
- Oktay, Tugrul(1)
- Otkun, Özcan(1)
- Oğuzhan, Hatice(1)
- Perçin, Alper(1)
- Ramazan, İncir(1)
- Sarıkaya, Berat(1)
- Sezen, Feride Sena(1)
- Soydaş, Şafak Sönmez(1)
- Topalı, Hasret(1)
- Tuncer, Gülsüm Zekiye(1)
- Tuncer, Metin(1)
- Türe, Hayati(1)
Yayınlar
- MakaleAçık Erişim2026Yapay Zekânın İş Güvenliği Uygulamalarındaki Kullanımına Yönelik Bibliyometrik Analiz
Irmak, İbrahim; Aktaş, Esra
Tarih boyunca çeşitli biçimlerde var olan iş güvenliği, Sanayi Devrimi ile birlikte daha kapsamlı ve sistematik bir şekilde incelenmeye başlanmış olup, günümüzde de hâlâ en önemli disiplinlerden biri olmaya devam etmektedir. Hızla değişen dünya ile birlikte kurum kültürleri ve dolayısıyla güvenlik kültürü de değişmekte ve iş güvenliğine yönelik yapılan değişimler teknoloji ile birleşmektedir. Yapay zekânın ve yapay zekânın alt disiplinleri olan makine öğrenmesi, derin öğrenme ve doğal dil işleme tekniklerinin iş güvenliği uygulamalarında kullanımı buna örnek verilebilmektedir. Bu kapsamda çalışmanın amacı, yapay zekânın iş güvenliği uygulamalarındaki kullanımına yönelik bir bibliyometrik analiz yapmak olarak belirlenmiştir. Analiz kapsamında veriler; 2 Nisan 2025 tarihinde Web of Science veri tabanından, yayın tarihi ve dil kısıtlaması olmaksızın, yalnızca araştırma makaleleri, konferans bildirileri, kitaplar ve kitap bölümleri yayın türü olarak seçilerek elde edilmiştir. Çalışmada belirlenen anahtar kelimeler doğrultusunda, 1519 bilimsel çalışma incelenmiş; yayın çıktısı ve büyüme eğilimleri, coğrafi dağılım, kurum, yazar, atıf ve anahtar kelime analizleri yapılmıştır. Sonuç olarak, iş güvenliğinde yapay zekânın kullanımına yönelik bir rapor sunulmuştur.
- MakaleAçık Erişim2026Madencilikte Patlatma Verimliliğinin Tahmini: Boosting Tabanlı Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Kapsamlı Bir Değerlendirme
Bayraktar, Cihan; Demir Şahin, Demet; Eker, Hasan
Bu çalışma, yeraltı madencilik operasyonlarında patlatma verimliliğini gerçek saha verileri kullanarak tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Beş güncel boosting algoritması (LightGBM, XGBoost, CatBoost, NGBoost ve HistGBM) karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiş, ayrıca basit ortalama, ağırlıklı ortalama ve en iyi üç model ile ağırlıklı ortalama gibi topluluk öğrenme stratejileri uygulanmıştır. 2019–2020 yılları arasında gerçekleştirilen 652 patlatma işleminden oluşan veri kümesi üzerinde standart ön işleme yöntemleri uygulanmıştır. Modellerin performansı R², RMSE ve MAE metrikleri ile ölçülmüştür. Bulgular, en iyi üç modelin (XGBoost, CatBoost ve NGBoost) ağırlıklı ortalamasının en yüksek başarıyı sağladığını göstermektedir (R² = 0.7383, RMSE = 8.18, MAE = 5.43). Bu sonuçlar, boosting algoritmalarının topluluk öğrenme yöntemleriyle birleştirilmesinin patlatma verimliliğini daha doğru ve güvenilir biçimde tahmin ettiğini ortaya koymaktadır. Önerilen çerçeve, madencilik operasyonlarında kaynak optimizasyonu, operasyonel güvenlik ve sürdürülebilirlik hedeflerini destekleyen veriye dayalı karar destek sistemlerine katkı sunmaktadır.
- MakaleAçık Erişim2026Gümüşhane’nin Heyelan Duyarlılığının Makine Öğrenmesi Algoritmaları Kullanılarak Değerlendirilmesi
Bostancı, Hasan Tahsin
Gümüşhane, jeolojik yapısı, engebeli topografyası ve iklimsel özellikleri nedeniyle ülkemizde heyelan, kaya düşmesi ve çığ gibi kütle hareketlerinin sıkça yaşandığı illerden biridir. 2021 yılında hazırlanan il afet risk azaltma planında il genelinde meydana gelen doğal afetlerin %49’unu heyelanların oluşturduğu belirtilmiştir. Dolayısıyla bu çalışmada, makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak Gümüşhane’nin Merkez ilçesinin heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada makine öğrenmesi algoritmaları olarak lojistik regresyon (LR), yapay sinir ağları (ANN) ve destek vektör makineleri (SVM) tercih edilmiştir. Adı geçen algoritmalarla oluşturulan duyarlılık modellerinde; bakı, drenaj ağlarına uzaklık, yola uzaklık, yükseklik, arazi örtüsü, litoloji, plan eğriliği, profil eğriliği, eğim ve topografik nemlilik indeksi (TWI)’nden oluşan 10 faktör kullanılmıştır. Modellerin eğitim ve doğrulama aşamasında MTA Genel Müdürlüğünden temin edilen heyelan envanter haritası kullanılmıştır. LR, ANN ve SVM modellerinin performansı ROC eğrisi altında kalan alan (area under the ROC curve - AUC) metriği kullanılarak değerlendirilmiştir. LR, ANN ve SVM modellerinin AUC değerleri, sırasıyla, 0.784, 0.865 ve 0.888 olarak belirlenmiştir. Bu sonuçlar SVM modelinin diğer modellerden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur. Ayrıca, çalışma alanında heyelanların meydana gelmesinde en etkili faktörlerin sırasıyla eğim, yükseklik, TWI ve yola yakınlık olduğu belirlenmiştir.
- MakaleAçık Erişim2026Attitudes Toward Artificial Intelligence Among Physiotherapy and Rehabilitation Students: A Cross-Sectional Study
Candiri, Büşra; Yılmaz, Ramazan Cihad; Perçin, Alper; Karaoba, Dilan Demirtaş
Purpose: The aim of this study was to investigate the attitudes of Physiotherapy and Rehabilitation students towards Artificial Intelligence (AI) and to compare the attitudes towards AI according to sociodemographic variable. Methods: 212 students participated in this study. Participants’demographic data were recorded using a sociodemographic data form. Students’ attitudes toward AI were surveyed with the General Attitudes toward Artificial Intelligence Scale (GAAIS). This study was designed as a cross-sectional study. Results: Positive attitude scores differed significantly according to daily internet use duration (Kruskal–Wallis H = 17.934, p = 0.001), with higher scores observed among students using the internet more than four hours per day (47.04 ± 7.83). Negative attitude scores differed significantly by accommodation type (ANOVA F = 2.26, p = 0.003) and source of scholarship income (Kruskal–Wallis H = 2.772, p = 0.028). No significant differences were found according to age, gender, class level, type of high school graduated, perceived income status, and parental education level (p > 0.05). Conclusion: Students had positive attitudes toward AI. Moreover, while students’ attitudes were not affected by sociodemographic variables. However, greater use of the internet and AI was associated with more positive attitudes.
- MakaleAçık Erişim2026Olgu Temelli Yapay Zekâ Eğitim Uygulamasına Yönelik Hemşirelik Son Sınıf Öğrencilerinin Görüşleri: Tanımlayıcı Nitel Çalışma
Tuncer, Metin; Tuncer, Gülsüm Zekiye; Yalcinkaya, Turgay
Amaç: Olgu temelli yapay zekâ uygulamalarının hemşirelik eğitimine etkili ve güvenli bir şekilde entegrasyonu, hemşirelik öğren cilerinin çağdaş eğitim ihtiyaçlarını karşılamak açısından önemli bir gerekliliktir. Bu nedenle araştırmanın amacı, hemşirelik son sınıf öğ rencilerinin yapay zekâ destekli olgu temelli eğitim uygulamasına iliş kin deneyimlerini ve görüşlerini derinlemesine incelemektir. Gereç ve Yöntemler: Tanımlayıcı nitel araştırma deseninde yürütülen bu ça lışma, bir devlet üniversitesinde öğrenim gören 15 gönüllü son sınıf hemşirelik öğrencisiyle gerçekleştirilmiştir. ChatGPT-4o tabanlı olgu temelli bir eğitim uygulaması yapan gönüllü katılımcılar ile yarı yapı landırılmış görüşmeler yoluyla veriler yüz yüze bireysel yöntemle top lanmıştır. Görüşmeler, içerik analizi yöntemiyle değerlendirilmiştir. Bulgular: Analiz sonucunda, (1) Öğrenme sürecine katkısı, (2) Kulla nım kolaylığı ve erişilebilirlik, (3) Geleneksel eğitimle kıyaslama ve (4) Güvenilirlik ve sınırlılıklar olarak 4 ana tema ortaya çıkmıştır. Ka tılımcılar, ChatGPT’nin klinik akıl yürütme becerilerini desteklediğini, bilgiye hızlı erişim sağladığını ve yargılamayan bir öğrenme ortamı sunduğunu ifade etmiştir. Ancak bilgi tutarsızlıkları, kaynak belirtme mesi ve komutlara duyarlılık gibi sınırlılıklar da vurgulanmıştır. Sonuç: Çalışma, ChatGPT destekli olgu temelli eğitimin hemşirelik öğrenci lerinin öğrenme sürecine katkı sunduğunu ve geleneksel eğitimi ta mamlayıcı bir potansiyel taşıdığını göstermektedir. Bu tür uygulamaların hemşirelik eğitimine etkili biçimde entegre edilebilmesi için öğretim elemanı rehberliğinde yapılandırılmış senaryolarla yürü tülmesi, öğrencilerin komut oluşturma ve eleştirel düşünme becerileri nin desteklenmesi önerilmektedir.
- MakaleAçık Erişim2026Mu’tezile Kelamı Perspektifinden Yapay Zekâ ve Ölümsüzlük Tartışmaları
Sarıkaya, Berat; Şeren, Zeynep; Özer, Zülkif
Bu makale, transhümanizm ve yapay zekâ bağlamında gündeme gelen biyolojik ve dijital ölümsüzlük iddialarını, İslam kelâmının akılcı ekolü Mu’tezile’nin temel prensipleri ışığında eleştirel bir analize tabi tutmayı amaçlamaktadır. Çalışma, teknolojik bir imkân olarak sunulan ölümsüzlük tasavvurunun, Mu’tezile’nin tevhid, adalet, insan iradesi ve ahiret inancı gibi kurucu ilkeleriyle derin bir gerilim içinde olduğu temel argümanından hareket etmektedir. Makale, öncelikle yapay zekânın “dar” ve “genel” formlarından hareketle ulaştığı noktayı ve transhümanist düşüncenin bu teknolojiye yüklediği ölümsüzlük misyonunu tartışmaya açarak “Biyolojik Ölümsüzlük” hedefi doğrultusunda telomeraz çalışmaları, kriyonik(cryonic) yöntemler, hibernasyon ve beyin-bilgisayar arayüzleri gibi somut girişimleri değerlendirmektedir. Ardından, “Dijital Ölümsüzlük” kavramını, zihin yükleme ve dijital benlik fikri üzerinden inceleyerek bu yaklaşımın insanı maddeden ibaret gören materyalist temelini vurgulamaktadır. Biyolojik ölümsüzlük iddiası, Mu’tezile’nin ecel anlayışıyla; dijital ölümsüzlük tasavvuru ise insanı yaratılmış, ruh-beden bütünlüğüne sahip ve ahirette hesap verecek bir varlık olarak tanımlayan ontolojik çerçeveyle doğrudan çelişmektedir. Özellikle, “yaratıcı” konumuna soyunma ve “ebedilik” iddiası, Mu’tezile’nin tevhid anlayışını ihlal etmektedir. Bununla birlikte, tıbbi müdahaleler gibi “ömrü uzatma” amaçlı, iyileştirici teknolojik uygulamaların, insanın kendini koruma içgüdüsü kapsamında ve yaratıcıyı inkâr etmeyen bir niyetle kullanılmasının sorumluluğunun kişiye ait olduğu kabul edilmektedir. Makale, yapay zekânın bir “amaç” değil, “araç” olarak görülmesi gerektiği ve salim aklın rehberliğinde değerlendirilmesinin zorunlu olduğu fikrini öne çıkarmaktadır.
- MakaleAçık Erişim2025Machine learning methods in capital structure decisions; application in bist
Soydaş, Şafak Sönmez
This study was conducted to create a model based on machine learning methods to determine and develop firm-specific factors that significantly affect the funding decisions of firms. The study consists of firms listed in the forest, paper and printing index of Borsa Istanbul between 2014-2023, and their capital structure decisions were analyzed with machine learning methods. As a result of the analyzes made using machine learning methods, it was determined that the performance values of the model created with the XGBoost method and the Random Forest model, in particular, performed better than the AdaBoost and SVM models. It was seen that the models created with the XGBoost and Random Forest methods were a better option for determining corporate capital structures. It was understood that the SVM model had the worst performance value.
- MakaleAçık Erişim2025Sağlık ile ilgili bölümlerde okuyan üniversite öğrencilerinin yapay zekâ okuryazarlığı
Kazak, Aysun; Türkmen, Osman Oğulcan; Topalı, Hasret
Bu araştırma temel olarak önlisans sağlık programları öğrencilerinin Yapay Zeka (YZ) okuryazarlık düzeyini belirlemek için yapılmıştır. Araştırma tanımlayıcı tipte olup, araştırmanın verileri Kasım-Aralık 2024 tarihleri arasında Türkiye’de bulunan iki farklı devlet üniversitedeki 1446 sağlık hizmetleri meslek yüksekokulu sağlık bölümleri birinci ve ikinci sınıf öğrencileri ile internet ortamı aracılığıyla gerçekleştirilmiştir. Araştırmada kapsamında analiz edilen veri kümeleri için toplama araçları olarak “Birey Tanıtım Formu” ve “Yapay Zekâ Okuryazarlık Ölçeği” kullanılmıştır. Öğrencilerin “Yapay Zekâ Okuryazarlık Ölçeği (YZOÖ)” bağlamında aldıkları puan ortalamasının beklenen ortalama puanın üzerinde olduğu görülmüştür. 20 yaş ve altı ile 21-30 yaş arasındaki öğrenciler, 31 yaş ve üstü öğrencilere göre daha yüksek toplam puanlar alırken; ilk ve acil yardım programındaki öğrenciler de yaşlı bakımı programındaki öğrencilere göre daha yüksek puanlar almıştır. İnterneti en çok karma kullananlar, sağlık bakanlığı/hastane sitelerini ziyaret edenlere göre daha yüksek toplam puanlar elde etmiştir. Teknolojik cihaz kullanımı becerileri açısından ise çok iyi ve iyi seviyedeki öğrenciler, diğer seviyelere göre daha yüksek toplam puanlar almışlardır. Araştırmadan elde edilen sonuçlar doğrultusunda, YZ teknolojilerinin daha iyi anlaşılabilmesi için eğitimciler tarafından müfredata alınarak öğretilmesinin YZ okuryazarlık düzeyine katkı sunacağı düşünülmektedir.
- Derleme MakaleAçık Erişim2025Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Alanında Artırılmış Gerçeklik Konulu Lisansüstü Tezlerin Eğilimleri
Aydın, Şenay
Bu araştırmanın amacı, “Bilgisayar ve öğretim teknolojileri eğitimi” (BÖTE) ana bilim dalında yürütülen “Artırılmış gerçeklik” konulu lisansüstü tezlerin eğilimlerini ortaya koymaktır. Araştırmanın yürütülmesinde nitel araştırma yöntemlerinden doküman analizi metodu kullanılmıştır. YÖK tez merkezi veri tabanında yapılan tarama sonucu 2013-2023 yılları arasında 27’si yüksek lisans ve 10’u doktora tezi olmak üzere toplamda 37 adet teze ulaşılmıştır. Tezlerden elde edilen veriler içerik analizi yöntemi ile analiz edilmiştir. Elde edilen bulgulara göre; Tezlerin Türkiye genelinde 16 üniversitede yürütüldüğü tespit edilmiştir. Tezlerin örneklem gruplarının en çok ortaokul öğrencilerinden oluştuğu ve örneklem büyüklüğünün en çok 50-100 aralığında olduğu tespit edilmiştir. Tezlerde en fazla karma yöntem kullanılırken, veri toplama aracı olarak en çok mülakat ve başarı testleri, verilerin analizinde ise en fazla frekans yüzde hesaplama ve t testi kullanıldığı belirlenmiştir. Tezlerin konu dağılımlarına bakıldığında en çok fen bilimleri ve matematik alanında çalışmalara rastlanmıştır. Artırılmış gerçeklik görüntüleme aygıtı olarak en çok mobil cihazlar kullanılırken, artırılmış gerçeklik aracı olarak Vuforia uygulamasının tercih edildiği görülmüştür. Tez çalışmalarında eğitimde artırılmış gerçeklik uygulamalarının akademik başarı, kalıcı öğrenme, uzamsal yetenekler, motivasyon, tutum gibi birçok değişken incelenerek ele alındığı belirlenmiştir. Artırılmış gerçeklik kullanımının akademik başarıyı arttırdığı, kalıcı öğrenmeyi desteklediği, uzamsal yetenekleri arttırdığı, öğrenci motivasyonunu arttırdı sonuçları öne çıkmıştır.
- MakaleAçık Erişim2025The moderating role of general attitude toward artificial intelligence in the effect of job stress on proactive behavior
Bekar, Fevziye
The aim of this study is to examine the moderating role of general attitude toward artificial intelligence in the effect of job stress on proactive behavior, based on Affective Events Theory. The sample of the study consisted of healthcare professionals. The data were collected at two different times using a convenience sampling method and a longitudinal research design; data from 205 participants were analyzed using simple linear regression and the PROCESS Macro (Model 1). The results of the analysis showed that general attitude toward artificial intelligence had a moderating role in the relationship between job stress and proactive behavior. This study contributes to the development of Affective Events Theory through an AI-based theoretical perspective. Another original aspect of this study is the use of an artificial intelligence-based analysis approach. In this respect, the study further contributes by comparing the results of traditional analysis methods with those of artificial intelligence-based approaches.
- MakaleAçık Erişim2025EOG Artefaktları Kullanılarak Yörünge Tabanlı Sınıflandırma: Felçli Bireyler İçin Alternatif Bir İnsan-Makine Arayüz Yaklaşımı
Melek, Mesut; Gökrem, Levent; Aydin, Sefa
Günümüzde, doğuştan veya omurilik yaralanması gibi sinir sistemi problemleri sebebiyle tamamen felç olmuş bireylerin günlük ihtiyaçlarını karşılayabilmeleri için Beyin-bilgisayar arayüz (BBA) sistemleri geliştirilmiştir. BBAlar, çeşitli cihazları kullanarak topladığı beyin sinyallerini bilgisayarlar aracılığıyla işleyerek, çevre cihazları harekete geçirmek için çıktı komutları üreten sistemlerdir. Fakat BBA sistemlerinin kullanıcılar üzerinde bazı olumsuz etkileri vardır. Bu çalışmada, Görsel uyaran potansiyel (GUP) ve P300 gibi görsel uyaran tabanlı BBA sistemlerinde kullanılan farklı frekans değerlerinde titreşen uyaranların sistem kullanıcılarının göz sağlığı üzerinde meydana getirdiği olumsuz etkiyi azaltmak amacıyla; hareketli nesneler yaklaşımını kullanan bir İnsan-Makine Arayüz (İMA) sistemi önerilmiştir. Sistem, kullanıcının hareketli topları odaklanarak takip etmesi sonucunda Elektrosefalografi (EEG) sinyallerinde meydana gelen Elektrookülografi (EOG) artefaktlarını kullanarak hareket yörüngelerini makine öğrenme algoritmaları ile sınıflandırmayı amaçlamaktadır. Çalışma, Emotiv EPOC EEG cihazı aracılığıyla dört farklı rotada hareket eden toplar içeren yaklaşım kullanılarak sağlıklı 8 denek üzerinde gerçekleştirilmiştir. Kaydedilen ham verilere ön işleme aşamaları uygulanmıştır ve etkin kanal seçimi yapılmıştır. Tespit edilen etkin kanallara (AF3, AF4) ait verilere Güç Spektral Yoğunluğu (GSY) ve Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) yöntemleri uygulanmıştır. Her yöntem için öznitelikler çıkartılmış ve k-en yakın komşu (k-EYK) ve Lineer Diskriminant Analiz (LDA) algoritmaları kullanılarak sınıflandırılmıştır. GSY yöntemi için LDA ve k-EYK algoritmaları ile sırasıyla 93.86%, 92.62% doğruluk oranları ve 31.42 (bit/dk), 30.10 (bit/dk) ITR değerleri hesaplanmıştır. ADD yöntemi için ise sırasıyla 92.84%, 92.17% doğruluk oranları ve 30.36 (bit/dk), 29.62 (bit/dk) ITR değerleri elde edilmiştir. Karşılaştırılan iki yöntemden GSY’nin ADD’ye göre daha yüksek doğruluk oranları ve ITR değerleri verdiği, LDA algoritmasının k-EYK algoritmasından daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir.
- MakaleAçık Erişim2025Comparison of Classical and Deep Learning Models for Respiratory Sound Classification
Türe, Hayati; Aygün, Eren
This study aims to automatically classify normal and pathological respiratory sounds using a deep learning-based approach developed on the ICBHI 2017 respiratory sound dataset. MFCCs, Mel spectrograms, and spectral features were extracted from segmented respiratory sound recordings. These features were then used to train classical machine learning algorithms (XGBoost, SVM, KNN, Random Forest) and deep learning models (GhostNet v1–v4, EfficientNet-B0, ResNet50, MobileNetV3). The impact of data augmentation techniques was also systematically examined. The results demonstrate that the GhostNet v4 model achieved the highest performance with 89% accuracy and an F1-score of 0.89. This accuracy outperforms many existing methods reported in the literature using the same dataset. Confusion matrix analyses further indicate that the model reliably distinguishes between normal and pathological classes. These findings highlight the effectiveness of deep learning-based models in the automatic analysis of respiratory sounds and suggest promising solutions for integration into clinical decision support systems.
- MakaleAçık Erişim2025The Role of Artificial Intelligence Supported Auditing in Public Expenditures: The Case of Turkish Court of Accounts
Özdemir, Hakan; Yelboğa, Alim
Artificial intelligence (AI) offers transformative potential in public expenditure auditing, particularly in error detection, resource tracking, and enhancing accountability. This study analyzes the Turkish Court of Accounts’ 2022–2023 audit findings through an AI lens, identifying which types of errors could be addressed using algorithmic tools. From procurement irregularities to financial reporting issues, numerous findings are linked to AI techniques such as natural language processing, process mining, and anomaly detection. The study also discusses critical limitations including data quality, ethical concerns, and algorithmic explainability. Supported by international examples, it presents concrete recommendations on how AI should be positioned as a complementary tool to human auditors. It concludes that strengthening institutional capacity and digital infrastructure is essential for building a more accountable and sustainable audit system in Türkiye.
- MakaleAçık Erişim2025Communication technologies today being a child in the age of artificial intelligence
Bektaş, Ahmet
The aim of this study is a qualitative research to discuss the current communication technologies and what kind of cases these technologies in the digital environment will lead to in children when combined with artificial intelligence applications. Our study discusses today's communication tools. Communication is the most important means of understanding between people. Individuals understand and make sense of each other through communication. Today, communication takes place through social media tools and digital platforms. Children growing up in such an environment face many situations. The advancement of digital technology and the increase in the functionality of artificial intelligence applications today have led to the proliferation of new communication technologies. Artificial intelligence has caused the child to face certain risks and benefits in digital environments as in every field. The child living in such a complex age is inadequate in certain situations. Therefore, artificial intelligence literacy becomes important. Artificial intelligence literacy has always been an important issue in today's social structure. Families and educators have great responsibilities in terms of the importance of artificial intelligence literacy for children growing up in the digital environment. These two important institutions, family and education, act together and have an important position in the development of children, and in short, these two institutions contribute to the social and cognitive development of the child in the age of artificial intelligence.
- MakaleAçık Erişim2025Yapay Zekâ Enerji Talebinde Çevresel-Fiskal Zaman Tutarsızlığı: Kurumsal Bir Yaklaşım
Çıçen, Yıldırım Beyazıt
Bu çalışma, yapay zekâ (YZ) temelli teknolojilerin hızla artan enerji talebinin çevresel ve mali etkilerini birlikte değerlendiren özgün bir teorik model geliştirmektedir. Model, YZ altyapısının ekonomik faydalarını, iç ve dış çevresel zararlarını ve kamu bütçesine yansıyan teşvik maliyetlerini tek bir refah fonksiyonu içinde birleştirerek “YZ kaynaklı çevresel–fiskal zaman tutarsızlığı” kavramını formelleştirmektedir. Bulgular, politikacının kısa dönemli YZ faydalarını abartması, enerji teşviklerinin maliyetleri maskelemesi ve uluslararası dışsallıkların sınırlı içselleştirilmesi nedeniyle politik denge enerji düzeyinin toplumsal optimumun üzerinde gerçekleştiğini göstermektedir. Kurumsal kalite arttıkça bu sapma azalmakla birlikte, yapısal parametreler nedeniyle tamamen ortadan kalkmamaktadır. Çalışma, enerji tüketiminin yalnızca teknik bir maliyet unsuru değil; maliye politikası, çevre regülasyonu ve uluslararası iklim iş birliği tarafından şekillenen çok katmanlı bir yönetişim problemi olduğunu ortaya koymaktadır. Son bölümde sürdürülebilir maliye politikaları ve yeşil finans açısından politika önerileri sunulmaktadır.
- MakaleAçık Erişim2024Türkçe Öğretmen Adaylarının Yapay Zekâ Okuryazarlıklarının Farklı Değişkenlere Göre İncelenmesi
Banaz, Emrullah; Demirel, Osman
Çağımızda eğitim alanına büyük bir kolaylık sağlayan yapay zekâ, farkındalık ve okuryazarlık açısından önem arz etmektedir. Ele alınan bu çalışma Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlık düzeylerinin belirlenmesi amacıyla yapılmıştır. Bu amaç doğrultusunda öğretmen adaylarının okuryazarlık düzeyleri, cinsiyetleri, günlük internet kullanma durumları, yapay zekâya yönelik haberleri takip etmeleri açısından incelemeler yapılmıştır. Araştırmanın örneklemini Bayburt Üniversitesi’nde öğrenim görmekte olan 215 Türkçe öğretmen adayı oluşturmaktadır. Nicel araştırma yöntemlerinden tarama modelinin tercih edildiği araştırmada veriler, Yapay Zekâ Okuryazarlık Ölçeği ile toplanmıştır. Google Forms’lardan elde edilen veriler SPSS paket programı ile analiz edilmiş olup analiz sonucunda öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlıklarının yüksek düzeye yakın olduğu, öğretmen adaylarının cinsiyetlerinin yapay zekâ okuryazarlık düzeylerini etkileyen bir değişken olduğu başka bir deyişle araştırmaya dâhil olan öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlık düzeyleri cinsiyete göre farklılık gösterdiği, sınıf düzeylerinin yapay zekâ okuryazarlık açısından anlamlı bir farklılık oluşturduğu, öğretmen adaylarının internet kullanma süreleri ile yapay zekâ okuryazarlıklarının benzer olduğu ve konuyla ilgili haber takip etmelerinin yapay zekâ okuryazarlık düzeylerini etkileyen bir değişken olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
- MakaleAçık Erişim2024A study on effective feature extraction and genetic algorithm based feature selection method in fake news detection classification using machine learning approaches
Bozkurt, Ferhat; Yağanoğlu, Mete; Ramazan, İncir
In today's technology, information spreads quickly through online social networks, making our lives easier. However, when false news is shared without critical evaluation, it can harm society and affect social, political and economic aspects as it reaches a wide audience. At this point, it is important to develop content verification and confirmation systems. In this study, the aim is to conduct monolingual and cross-lingual classification on a multi-class dataset containing English and German news content. We applied data preprocessing, including CountVectorizer and stylometric feature extraction, before classification. Feature selection was made using the genetic algorithm, which is an algorithm based on the idea of evolution in nature. Selected features were classified by Random Forest, Logistic Regression, Multinomial Naive Bayes, Decision Tree and KNearest Neighbors machine learning algorithms. In the classification process, Multinomial Naive Bayes achieved 58.49% Accuracy and 42.97% macro-F1 for monolingual English news texts, while Logistic Regression achieved 45.39% Accuracy and 37.70% macro-F1 in Cross-lingual classification using English and German news texts. Significantly successful results were obtained compared to studies conducted with the same dataset. In addition, the same methodology was applied to the ISOT dataset. 99.48% and 99.62% macro-F1 were obtained by Logistic Regression and Decision Tree algorithms, respectively.
- MakaleYalnız künye2024Vergi Denetim Etkinliğinin Artırılmasında Yenilikçi Güç Olarak Yapay Zekâ
Günay, Hamdi Furkan
Yapay zekâ teknolojileri işlevleriyle özellikle, daha etkin vergi denetimi faaliyetleri açısından sıklıkla gündeme gelmektedir. Çalışmanın amacı literatür ve ülke uygulamaları doğrultusunda vergi denetiminde yapay zekânın etkinliğini incelemektir. Araştırma ve değerlendirmelerden ha- reketle; vergi denetiminde yapay zekâ teknolojilerinin yaygınlaştırılmasının denetimde etkinlik kazandırması, risk analizleri, vergi uyum maliyetlerinin azaltılması ve personelin verimliliğinin artırılması gibi konularda faydalı olacağı düşünülmektedir. Yapay zekâ vergi yönetim ve denetimi bakımından dönüşüm yaratacak potansiyele sahip olmakla birlikte vergi sistem ve uygulamaları yönünden gerekli altyapının tesisine yönelik politikalara ihtiyaç bulunmaktadır.
- MakaleAçık Erişim2023Ön-Alıcı ve Önleyici Müdahalede Simülasyonlar
Gürdal, Elif; Limon, Onur
Simülasyonlar gerçek ortamların taklit edilmesi ve birebir benzerlerinin matematiksel modellerle yaratılması ile oluşturulan dijital ortamlardır. Bu dijital ortamlara gerçek dünyanın verileri yüklenerek yaşanabilecek tüm olasılıkların hesaplanabilmesi mümkün olabilmektedir. Ortaya çıkan bilginin ise gerçek dünyadaki politikaları etkileyebilmesi tartışılması gereken bir konu olmaktadır. Simülasyonlar sayesinde devletlerin önemli güvenlik meselelerine dair olasılık hesaplarının yapılması artık sık sık başvurulan yöntemler haline gelmiştir. Ancak dijital alan üzerinden sağlanmaya çalışılan bu güvenlik yönteminin savunma dayanağı olarak yönlendirici olup olmayacağı ya da simülasyon verilerine dayanarak bir eylemde bulunmanın saldırı olarak yorumlanıp yorumlanamayacağı tartışılmalıdır. Bu çalışma bu sorulara yanıt aramak için ele alınmıştır. Kavramsal çerçeve ön-alıcı ve önleyici müdahale kavramlarıdır. Bu çerçevede simülasyon verilerinin müdahale ederken bir savunma dayanağı olarak kullanılmasının ön-alıcı mı yoksa önleyici mi olduğu tartışılmaktadır. Simülasyon verileri ve yapay zekâ analizlerinin düşman tanımlaması ve saldırganlık göstergelerinin hesaplamalarında meşru bir hukuksal dayanak olup olamaması uluslararası iş birliğinin şekli ve uluslararası aktörlerin kabul edilir seçenekleri meşrulaştırma süreçlerine göre değişmektedir.
- MakaleAçık Erişim2023Hemşirelerin Yapay Zekâ Kaygısı ve İlişkili Faktörler
Çobanoğlu, Asuman; Oğuzhan, Hatice
Çalışma, hemşirelerin yapay zeka kaygı düzeylerini ve etkileyen faktörleri incelemek amacıyla yapılmıştır. Bu çalışmada tanımlayıcı ve kesitsel araştırma deseni kullanılmıştır. Araştırmanın örneklemini 120 hemşire oluşturmuştur (n=120). Araştırma verileri 10 Temmuz-10 Ekim 2021 tarihleri arasında toplanmıştır. Veriler “Hemşire Bilgi Formu (HBF)” ve “Yapay Zeka Kaygı Ölçeği (YZKÖ)” ile toplanmıştır. Verilerin analizinde Mann- Whitney U and Kruskal-Wallis testi kullanılmıştır. Hemşirelerin yaş ortalaması 31,05±7,40 olup %82,2’si kadındır. Hemşirelerin YZKÖ puan ortalaması 43,36±11,13 olarak bulundu. Hemşirelerin eğitim durumları, yapay zeka teknolojilerine ilişkin bilgileri, yapay zeka teknolojilerinin hasta bakımına etkisi ile yapay zeka kaygı düzeyleri arasında anlamlı bir fark olduğu belirlendi (p<0,05). Bu çalışmada, eğitim düzeyi düşük, yapay zeka teknolojileri hakkında bilgisi olmayan ve yapay zeka teknolojilerinin hasta bakımına olumlu bir etkisi olmayacağını düşünen hemşirelerin yapay zeka kaygısının daha yüksek olduğu belirlenmiştir.