Yapay Zekâ ve Eğitim Alanındaki Akademik Yayınların Bibliyometrik Analizi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Maltepe Üniversitesi, Enstitüler, Eğitim Bilimleri, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2026
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: BERFİN DUYGU ÖNER
Danışman: Erdal Yaşlıca
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Günümüzde yapay zekâ, hızla gelişerek eğitim alanında da önemli bir yer edinmiştir. Yapay zekâ ile eğitim ve teknolojinin entegrasyonunun artması, eğitimde yenilikçi uygulamaların çeşitlenmesine ve bu alandaki akademik çalışmaların hızla çoğalmasına yol açmıştır. Bu araştırmada, 2014–2024 yılları arasında yapay zekâ ve eğitim konularına yönelik literatüre kazandırılan makalelerin bibliyometrik analizi gerçekleştirilmiştir. Araştırma kapsamında Web of Science (WoS) akademik veri tabanında "artificial intelligence" ve "education" anahtar kelimeleri kullanılarak tarama yapılmış; yalnızca İngilizce dilinde yayımlanmış ve makale türündeki çalışmalar analiz sürecine dâhil edilmiştir. Elde edilen veri seti, R-Studio yazılımı kullanılarak analiz edilmiş ve yayınların yıllara göre dağılımı, öne çıkan yazarlar, kurumlar, ülkeler, dergiler, atıf yapıları, anahtar kelimeler ve tematik eğilimler incelenmiştir. Alanındaki yayın sayısının 2019 yılı sonrasında belirgin bir artış gösterdiği ve çalışmaların ağırlıklı olarak belirli ülkeler ve yükseköğretim kurumları etrafında yoğunlaştığı, en fazla atıf alan yayınların ise alanın kuramsal çerçevesini ve öğrenme analitikleri temelli yaklaşımları şekillendiren çalışmalar olduğu saptanmıştır. Anahtar kelime ve tematik harita analizleri, alanın giderek disiplinlerarası bir yapı kazandığı, ortak atıf ve iş birliği ağları, uluslararası akademik iş birliğinin arttığı ve belirli araştırma kümeleri etrafında yoğunlaşan entelektüel bir yapının oluştuğu ortaya konmuştur. Literatürde alana yönelik bibliyometrik çalışmaların sınırlı olduğundan, bu çalışma araştırmacılar, eğitim uygulayıcıları ve politika yapıcılar için alandaki mevcut durumu değerlendirmeye, araştırma boşluklarını belirlemeye ve gelecekteki çalışmalara yön vermeye yardımcı olacak kapsamlı bir kaynak niteliği taşımaktadır.