Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli ile İlgili Yayınlanmış Tezlerin Gizli Dirichlet Ayırımı Tekniği ile İncelenmesi

Öz

Bu araştırmada, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli üzerine YÖK Ulusal Tez Merkezi’nde yayımlanmış 40 lisansüstü tezin özetleri incelenerek alanyazındaki tematik eğilimlerin ortaya konulması amaçlanmıştır. Çalışmada, 40 lisansüstü tezinin odaklandığı kavramsal ve tematik örüntüleri belirlemek amacıyla metin madenciliği ve Gizli Dirichlet Ayırımı konu modelleme yaklaşımından yararlanılmıştır. Analizler sonucunda, 40 lisansüstü tezinde “müfredat”, “öğretmen”, “ders kitabı” ve “değer” kavramlarının öne çıktığı görülmüştür. Bulgular, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli’nin özellikle öğretim programları, öğretmen uygulamaları ve ders materyalleri bağlamında yoğun biçimde ele alındığını göstermektedir. Elde edilen temalar; fen öğretiminde bilişsel ve duyuşsal bütünleşme, disiplinler arası değer aktarımı, öğretmenin öğretim ve ölçme-değerlendirme sürecindeki rolü, aktif öğrenme yaklaşımları ve öğrenci tutumları ile Türkçe ders kitaplarında dil ve görsel okuryazarlık bütünleşmesi çerçevesinde değerlendirilmiştir. Ayrıca ders kitabı incelemelerinin alanyazında belirgin bir araştırma odağı oluşturduğu, buna karşın saha uygulamaları ve öğrenci tutumlarını merkeze alan çalışmaların daha sınırlı kaldığı görülmüştür. Sonuç olarak bu çalışma, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli üzerine yürütülen lisansüstü araştırmaların tematik yapısını bütüncül bir bakış açısıyla ortaya koyarak alanyazına sistematik bir katkı sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli
• Gizli Dirichlet Ayırımı
• metin madenciliği
• öğretim programı analizi
• değerler eğitimi

Analyzing Published Theses on the Türkiye Century Education Model Using Latent Dirichlet Allocation

Öz

This study aimed to identify thematic trends in the literature by examining the abstracts of 40 postgraduate theses on the Türkiye Century Education Model available in the National Thesis Center of the Council of Higher Education (YÖK). Text mining and Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling were employed to identify the conceptual and thematic patterns addressed in these postgraduate theses. The analyses revealed that the concepts of “curriculum,” “teacher,” “textbook,” and “value” were prominent across the theses. The findings indicate that research on the Türkiye Century Education Model has particularly focused on curricula, teacher practices, and instructional materials. The identified themes were evaluated in terms of the integration of cognitive and affective dimensions in science education, interdisciplinary value transmission, the role of teachers in teaching and assessment processes, active learning approaches, student attitudes, and the integration of linguistic and visual literacy in Turkish language textbooks. In addition, textbook-focused studies constituted a prominent research area in the literature, whereas studies directly examining implementation in educational settings and student attitudes appeared to be more limited. Overall, this study provides a systematic contribution to the literature by presenting a comprehensive overview of the thematic structure of postgraduate research on the Türkiye Century Education Model.

Anahtar Kelimeler

• Türkiye Century Education Model
• Latent Dirichlet Allocation
• text mining
• curriculum analysis
• values education

Kaynakça

1. Alghamdi, R., & Alfalqi, K. (2015). A survey of topic modeling in text mining. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 6(1), 147–153. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2015.060121
2. Arslan Gedik, N. (2024). 2024 din kültürü ve ahlak bilgisi dersi (4–8. sınıf) öğretim programının Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli beceriler çerçevesi açısından incelenmesi [Yüksek lisans tezi, İnönü Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi.
3. Berberoğlu, G. (2010). PISA 2009 projesi ulusal ön raporu. MEB Eğitimi Araştırma ve Geliştirme Dairesi Başkanlığı.
4. Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural language processing with Python: Analyzing text with the Natural Language Toolkit. O’Reilly Media.
5. Blei, D. M. (2012). Probabilistic topic models. Communications of the ACM, 55(4), 77–84. https://doi.org/10.1145/2133806.2133826
6. Blei, D. M., & McAuliffe, J. D. (2007). Supervised topic models. In Advances in neural information processing systems 20 (pp. 121–128). MIT Press.
7. Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3, 993–1022.
8. Busetto, L., Wick, W., & Gumbinger, C. (2020). How to use and assess qualitative research methods. Neurological Research and Practice, 2, Article 14. https://doi.org/10.1186/s42466-020-00059-z

9. Dağdeviren, M. A. (2024). Güncellenen ortaokul matematik dersi öğretim programına 21. yüzyıl becerileri perspektifi ile bütünsel bir bakış [Yüksek lisans tezi, Balıkesir Üniversitesi]. YÖK Tez.
10. Demirel, Ö. (2015). Eğitimde program geliştirme: Kuramdan uygulamaya. Pegem Akademi.
11. Durlak, J. A., Weissberg, R. P., Dymnicki, A. B., Taylor, R. D., & Schellinger, K. B. (2011). The impact of enhancing students’ social and emotional learning: A meta-analysis of school-based universal interventions. Child Development, 82(1), 405–432. https://doi.org/10.1111/j.1467-8624.2010.01564.x
12. Friedl, J. E. F. (2006). Mastering regular expressions (3rd ed.). O’Reilly Media.
13. Gülpınar, S. (2024). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli ortaokul 5. sınıf matematik ders kitaplarının matematiksel ve matematik eğitimi değerlerine göre incelenmesi [Yüksek lisans tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi]. YÖK Tez.
14. Güneş, F. (2013). Türkçe öğretiminde metin seçimi. Ana Dili Eğitimi Dergisi, 1(1), 1–12. https://doi.org/10.16916/aded.16014
15. Hanushek, E. A., & Woessmann, L. (2015). The knowledge capital of nations: Education and the economics of growth. The MIT Press. https://doi.org/10.7551/mitpress/9780262029179.001.0001
16. Hunter, J. D. (2007). Matplotlib: A 2D graphics environment. Computing in Science & Engineering, 9(3), 90–95. https://doi.org/10.1109/MCSE.2007.55
17. Ilcic, A., Fuentes, M., & Lawler, D. (2025). Artificial intelligence, complexity, and systemic resilience in global governance. Frontiers in Artificial Intelligence, 8, Article 1562095. https://doi.org/10.3389/frai.2025.1562095
18. Jelodar, H., Wang, Y., Yuan, C., Feng, X., Jiang, X., Li, Y., & Zhao, L. (2019). Latent Dirichlet allocation (LDA) and topic modeling: Models, applications, and a survey. Multimedia Tools and Applications, 78, 15169–15211. https://doi.org/10.1007/s11042-018-6894-4
19. Karacaoğlu, Ö. C. (2014). Eğitimi ve eğitimde program geliştirmeyi etkileyen gelişmelere genel bir bakış. Ufuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3(5), 91–109.
20. Kurt, F. (2024). Tozkoparan dizisinin Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli öğretim programları ortak metni'nde yer alan değerler açısından incelenmesi [Yüksek lisans tezi, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi]. YÖK Tez.
21. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539
22. Li, S. Y., & Tsui, E. (2024). Introduction to data/text mining. In Handbook on information sciences (pp. 256–272). Edward Elgar Publishing.
23. Mayer, R. E. (2009). Multimedia learning (2nd ed.). Cambridge University Press.
24. McKinney, W. (2010). Data structures for statistical computing in Python. In S. van der Walt & J. Millman (Eds.), Proceedings of the 9th Python in Science Conference (pp. 51–56).
25. Millî Eğitim Bakanlığı. (2024a). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli: Öğretim programları ortak metni. https://tymm.meb.gov.tr
26. Millî Eğitim Bakanlığı. (2024b). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli: Genel bakış. https://tymm.meb.gov.tr/genel-bakis
27. Morgan, H. (2022). Conducting a qualitative document analysis. The Qualitative Report, 27(1), 64–77. https://doi.org/10.46743/2160-3715/2022.5044
28. OECD. (2018). The future of education and skills: Education 2030. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/54ac7020-en
29. OECD. (2019). OECD Future of Education and Skills 2030: Conceptual learning framework—A series of concept notes. OECD Publishing.
30. Özberk, K. B. (2026). STEM eğitimi üzerine akademik izler: Gizli Dirichlet ayırımı yaklaşımı ile yüksek lisans tezlerinin incelenmesi. Fen Matematik Girişimcilik ve Teknoloji Eğitimi Dergisi, 9(2), 110–126. https://doi.org/10.36681/fmgted.25006
31. Öztüto, B. (2024). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli fen bilimleri dersi öğretim programının 2018 fen bilimleri dersi öğretim programı ile karşılaştırılarak incelenmesi [Yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi]. YÖK Tez.
32. Řehůřek, R., & Sojka, P. (2010). Software framework for topic modelling with large corpora. In Proceedings of the LREC 2010 Workshop on New Challenges for NLP Frameworks (pp. 45–50). ELRA. https://doi.org/10.13140/2.1.2393.1847
33. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
34. Sevinç, M. (2024). 2005, 2023 ve 2024 Maarif Modeli hayat bilgisi programlarının öğretmen görüşlerine dayalı olarak karşılaştırmalı analizi [Yüksek lisans tezi, Kocaeli Üniversitesi]. YÖK Tez.
35. Sievert, C., & Shirley, K. (2014). LDAvis: A method for visualizing and interpreting topics. In Proceedings of the Workshop on Interactive Language Learning, Visualization, and Interfaces (pp. 63–70). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.3115/v1/W14-3110
36. Simon, H. A. (1996). The sciences of the artificial (3rd ed.). MIT Press.
37. Suyanto, A. H., Djatna, T., & Wijaya, S. H. (2023). Mapping and predicting research trends in international journal publications using graph and topic modeling. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 30(2), 1201–1213. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v30.i2.pp1201-1213
38. Takizawa, P. A. (2023). Using a topic model to map and analyze a large curriculum. PLOS ONE, 18(4), Article e0284513. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0284513
39. Van Rossum, G., & Drake, F. L. (2009). Python 3 reference manual. CreateSpace.
40. VanderPlas, J. (2016). Python data science handbook: Essential tools for working with data. O’Reilly Media.
41. Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., Balaam, M., Dignum, V., Domisch, S., & Fuso Nerini, F. (2020). The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, 11, Article 233. https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y
42. Yay, D. (2024). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli'ne yönelik geliştirilen Arduino uygulamalarının öğrencilerin akademik başarı ve tutumlarına etkisi: Güneş ve ay tutulmaları [Yüksek lisans tezi, Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi]. YÖK Tez.
43. Yaylacı, R. (2024). Okul öncesi eğitiminde görsel sanatlar eğitimi açısından Waldorf, Reggio Emilia eğitim yaklaşımları ile MEB Maarif Modeli'nin karşılaştırmalı değerlendirilmesi [Yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi]. YÖK Tez.