Research Article
BibTex RIS Cite

Year 2026, Volume: 35 , - , 28.04.2026

Elif Simge Güzelergene , Deniz Baransel Cinar , Funda Nayır

https://doi.org/10.35379/cusosbil.1685334
https://izlik.org/JA87CY94CN

Abstract

References

  • Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188-2244. https://doi.org/10.1086/705716
  • Allen, C., Wallach, W., & Smit, I. (2006). Why machine ethics? IEEE Intelligent Systems, 21(4), 12-17. https://doi.org/10.1109/MIS.2006.83
  • Anderson, M., & Anderson, S. L. (2007). Machine ethics: Creating an ethical intelligent agent. AI Magazine, 28(4), 15-26. https://doi.org/10.1609/aimag.v28i4.2065
  • Batool, A., Lee, S., Liu, Y., & Dong, L. (2026). The anatomy of AI policies: a systematic comparative analysis of AI policies across the globe. AI and Ethics 6, 55. https://doi.org/10.1007/s43681-025-00886-3
  • Batool, A., Zowghi, D. & Bano, M. (2025). AI governance: a systematic literature review. AI and Ethics 5, 3265-3279. https://doi.org/10.1007/s43681-024-00653-w
  • Binns, R. (2018). Fairness in machine learning: Lessons from political philosophy. In Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability and Transparency (FAT*) (pp. 149–159). PMLR.
  • Bowen, G. A. (2009). Document analysis as a qualitative research method. Qualitative Research Journal, 9(2), 27-40. https://doi.org/10.3316/QRJ0902027
  • Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77-101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
  • Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.
  • Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. In Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability and Transparency (FAT*) (pp. 77–91). PMLR.
  • Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 37-46. https://doi.org/10.1177/001316446002000104
  • Corrêa, N. K., Galvão, C., Santos, J. W., Del Pino, C., Pinto, E. P., Barbosa, C., Massmann, D., Mambrini, R., Galvão, L., Terem, E., & de Oliveira, N. (2023). Worldwide AI ethics: A review of 200 guidelines and recommendations for AI governance. Patterns, 4(10), 100857. https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100857
  • Corrêa, N. K., Santos, J. W., Galvão, C., Pasetti, M., Schiavon, D., Naqvi, F., Hossain, R., & de Oliveira, N. (2025). Crossing the principle-practice gap in AI ethics with ethical problem-solving. AI and Ethics 5, 1271-1288. https://doi.org/10.1007/s43681-024-00469-8
  • Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press. https://doi.org/10.12987/9780300252392
  • Diakopoulos, N. (2016). Accountability in algorithmic decision making. Communications of the ACM, 59(2), 56-62. https://doi.org/10.1145/2844110
  • Ding, J. (2018). Deciphering China’s AI dream. Future of Humanity Institute, University of Oxford. https://cdn.governance.ai/Deciphering_Chinas_AI-Dream.pdf
  • Doshi-Velez, F., & Kim, B. (2017). Towards a rigorous science of interpretable machine learning. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1702.08608
  • Esteva, A., Chou, K., Yeung, S., Naik, N., Madani, A., Mottaghi, A., Liu, Y., Topol, E., Dean, J., & Socher, R. (2021). Deep learning-enabled medical computer vision. NPJ Digital Medicine, 4(1), 5. https://doi.org/10.1038/s41746-020-00376-2
  • European Commission (2019). Ethics Guidelines for Trustworthy AI. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai
  • European Parliament and Council of the European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending Regulations (EC) No 300/2008, (EU) No 167/2013, (EU) No 168/2013, (EU) 2018/858, (EU) 2018/1139 and (EU) 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, (EU) 2016/797 and (EU) 2020/1828 (Text with EEA relevance). Official Journal of the European Union. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng
  • Fox-Skelly, J., Bird, E., & Jenner, N. (2020). The ethics of artificial intelligence: Issues and initiatives. European Parliament, Directorate-General for Parliamentary Research Services. https://data.europa.eu/doi/10.2861/6644
  • European Parliamentary Research Service. (2024). AI investment: EU and global indicators. European Parliament. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/ATAG/2024/760392/EPRS_ATA(2024)760392_EN.pdf
  • European Parliamentary Research Service. (2023). China-US global rivalry and the EU (Briefing 749803). European Parliament. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2023/749803/EPRS_BRI(2023)749803_EN.pdf
  • Floridi, L. (2014). The fourth revolution: How the infosphere is reshaping human reality. Oxford University Press.
  • Floridi, L., & Cowls, J. (2022). A unified framework of five principles for AI in society. In S. Carta (Ed.), Machine Learning and the City: Applications in Architecture and Urban Design (pp. 535-545). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781119815075.ch45
  • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
  • Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389-399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
  • Israel, I. B., Cerdio, J., Ema, A., Friedman, L., Ienca, M., Mantelero, A., & Matania, E. (2020). Towards regulation of AI systems: Global perspectives on the development of a legal framework on artificial intelligence systems based on the Council of Europe’s standards on human rights, democracy and the rule of law. Council of Europe.
  • Lipton, Z. C. (2018). The mythos of model interpretability: In machine learning, the concept of interpretability is both important and slippery. Queue, 16(3), 31-57. https://doi.org/10.1145/3236386.3241340
  • Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson.
  • McKinsey Global Institute. (2023). The economic impact of artificial intelligence. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com
  • Merriam, S. B., & Tisdell, E. J. (2016). Qualitative research: A guide to design and implementation (4th ed.). Jossey-Bass.
  • Milakis, D., Van Arem, B., & Van Wee, B. (2017). Policy and society related implications of automated driving: A review of literature and directions for future research. Journal of Intelligent Transportation Systems, 21(4), 324-348. https://doi.org/10.1080/15472450.2017.1291351
  • Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2), 2053951716679679. https://doi.org/10.1177/2053951716679679
  • OECD. (2019). Recommendation of the council on artificial intelligence. OECD.
  • OECD. (2023). The state of implementation of the OECD AI Principles four years on. https://www.oecd.org/en/publications/the-state-of-implementation-of-the-oecd-ai-principles-four-years-on_835641c9-en.html
  • O’Neil, C. (2017). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.
  • Papagiannidis, E., Enholm, I. M., Dremel, C., Mikalef, P., & Krogstie, J. (2023). Toward AI governance: Identifying best practices and potential barriers and outcomes. Information Systems Frontiers, 25(1), 123–141. https://doi.org/10.1007/s10796-022-10251-y
  • Papagiannidis, E., Mikalef, P., & Conboy, K. (2025). Responsible artificial intelligence governance: A review and research framework. The Journal of Strategic Information Systems, 34(2), 101885. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2024.101885
  • PricewaterhouseCoopers (PwC). (2017). Sizing the prize: What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise? https://www.pwc.com.au/government/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
  • Sharma, S. (2024). Benefits or concerns of AI: A multistakeholder responsibility. Futures, 157, 103328. https://doi.org/10.1016/j.futures.2024.103328
  • Siau, K., & Wang, W. (2020). Artificial intelligence (AI) ethics: Ethics of AI and ethical AI. Journal of Database Management, 31(2), 74-87. https://doi.org/10.4018/JDM.2020040105
  • Taddeo, M., & Floridi, L. (2018). How AI can be a force for good. Science, 361(6404), 751-752. https://doi.org/10.1126/science.aat5991
  • UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
  • Van Otterlo, M. (2017). From algorithmic black boxes to adaptive white boxes: Declarative decision-theoretic ethical programs as codes of ethics. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1711.06035
  • Whittlestone, J., Nyrup, R., Alexandrova, A., & Cave, S. (2019, January). The role and limits of principles in AI ethics: Towards a focus on tensions. In Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (pp. 195-200).
  • Wieringa, M. (2020). What to account for when accounting for algorithms: A systematic literature review on algorithmic accountability. Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 1-18. https://doi.org/10.1145/3351095.3372833
  • Xiong, H., Ledwidge, M. T., Fadahunsi, K. P., Lee, H. Y., Wu, J., Morrow, S., Nisar, Y. B., Mbakaya, B., O’Donoghue, J., &
  • Gallagher, J. (2025). Global Artificial Intelligence (AI) Governance, Trust, and Ethics for Sustainable Health (GATES): A Protocol for Methodological Framework. VeriXiv, 2, 187. https://doi.org/10.12688/verixiv.1380.1
  • Zarsky, T. (2016). The trouble with algorithmic decisions: An analytic road map to examine efficiency and fairness in automated and opaque decision making. Science, Technology, & Human Values, 41(1), 118-132. https://doi.org/10.1177/01622439156057

Year 2026, Volume: 35 , - , 28.04.2026

Elif Simge Güzelergene , Deniz Baransel Cinar , Funda Nayır

https://doi.org/10.35379/cusosbil.1685334
https://izlik.org/JA87CY94CN

Abstract

References

  • Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188-2244. https://doi.org/10.1086/705716
  • Allen, C., Wallach, W., & Smit, I. (2006). Why machine ethics? IEEE Intelligent Systems, 21(4), 12-17. https://doi.org/10.1109/MIS.2006.83
  • Anderson, M., & Anderson, S. L. (2007). Machine ethics: Creating an ethical intelligent agent. AI Magazine, 28(4), 15-26. https://doi.org/10.1609/aimag.v28i4.2065
  • Batool, A., Lee, S., Liu, Y., & Dong, L. (2026). The anatomy of AI policies: a systematic comparative analysis of AI policies across the globe. AI and Ethics 6, 55. https://doi.org/10.1007/s43681-025-00886-3
  • Batool, A., Zowghi, D. & Bano, M. (2025). AI governance: a systematic literature review. AI and Ethics 5, 3265-3279. https://doi.org/10.1007/s43681-024-00653-w
  • Binns, R. (2018). Fairness in machine learning: Lessons from political philosophy. In Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability and Transparency (FAT*) (pp. 149–159). PMLR.
  • Bowen, G. A. (2009). Document analysis as a qualitative research method. Qualitative Research Journal, 9(2), 27-40. https://doi.org/10.3316/QRJ0902027
  • Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77-101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
  • Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.
  • Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. In Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability and Transparency (FAT*) (pp. 77–91). PMLR.
  • Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 37-46. https://doi.org/10.1177/001316446002000104
  • Corrêa, N. K., Galvão, C., Santos, J. W., Del Pino, C., Pinto, E. P., Barbosa, C., Massmann, D., Mambrini, R., Galvão, L., Terem, E., & de Oliveira, N. (2023). Worldwide AI ethics: A review of 200 guidelines and recommendations for AI governance. Patterns, 4(10), 100857. https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100857
  • Corrêa, N. K., Santos, J. W., Galvão, C., Pasetti, M., Schiavon, D., Naqvi, F., Hossain, R., & de Oliveira, N. (2025). Crossing the principle-practice gap in AI ethics with ethical problem-solving. AI and Ethics 5, 1271-1288. https://doi.org/10.1007/s43681-024-00469-8
  • Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press. https://doi.org/10.12987/9780300252392
  • Diakopoulos, N. (2016). Accountability in algorithmic decision making. Communications of the ACM, 59(2), 56-62. https://doi.org/10.1145/2844110
  • Ding, J. (2018). Deciphering China’s AI dream. Future of Humanity Institute, University of Oxford. https://cdn.governance.ai/Deciphering_Chinas_AI-Dream.pdf
  • Doshi-Velez, F., & Kim, B. (2017). Towards a rigorous science of interpretable machine learning. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1702.08608
  • Esteva, A., Chou, K., Yeung, S., Naik, N., Madani, A., Mottaghi, A., Liu, Y., Topol, E., Dean, J., & Socher, R. (2021). Deep learning-enabled medical computer vision. NPJ Digital Medicine, 4(1), 5. https://doi.org/10.1038/s41746-020-00376-2
  • European Commission (2019). Ethics Guidelines for Trustworthy AI. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai
  • European Parliament and Council of the European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending Regulations (EC) No 300/2008, (EU) No 167/2013, (EU) No 168/2013, (EU) 2018/858, (EU) 2018/1139 and (EU) 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, (EU) 2016/797 and (EU) 2020/1828 (Text with EEA relevance). Official Journal of the European Union. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng
  • Fox-Skelly, J., Bird, E., & Jenner, N. (2020). The ethics of artificial intelligence: Issues and initiatives. European Parliament, Directorate-General for Parliamentary Research Services. https://data.europa.eu/doi/10.2861/6644
  • European Parliamentary Research Service. (2024). AI investment: EU and global indicators. European Parliament. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/ATAG/2024/760392/EPRS_ATA(2024)760392_EN.pdf
  • European Parliamentary Research Service. (2023). China-US global rivalry and the EU (Briefing 749803). European Parliament. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2023/749803/EPRS_BRI(2023)749803_EN.pdf
  • Floridi, L. (2014). The fourth revolution: How the infosphere is reshaping human reality. Oxford University Press.
  • Floridi, L., & Cowls, J. (2022). A unified framework of five principles for AI in society. In S. Carta (Ed.), Machine Learning and the City: Applications in Architecture and Urban Design (pp. 535-545). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781119815075.ch45
  • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
  • Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389-399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
  • Israel, I. B., Cerdio, J., Ema, A., Friedman, L., Ienca, M., Mantelero, A., & Matania, E. (2020). Towards regulation of AI systems: Global perspectives on the development of a legal framework on artificial intelligence systems based on the Council of Europe’s standards on human rights, democracy and the rule of law. Council of Europe.
  • Lipton, Z. C. (2018). The mythos of model interpretability: In machine learning, the concept of interpretability is both important and slippery. Queue, 16(3), 31-57. https://doi.org/10.1145/3236386.3241340
  • Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson.
  • McKinsey Global Institute. (2023). The economic impact of artificial intelligence. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com
  • Merriam, S. B., & Tisdell, E. J. (2016). Qualitative research: A guide to design and implementation (4th ed.). Jossey-Bass.
  • Milakis, D., Van Arem, B., & Van Wee, B. (2017). Policy and society related implications of automated driving: A review of literature and directions for future research. Journal of Intelligent Transportation Systems, 21(4), 324-348. https://doi.org/10.1080/15472450.2017.1291351
  • Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2), 2053951716679679. https://doi.org/10.1177/2053951716679679
  • OECD. (2019). Recommendation of the council on artificial intelligence. OECD.
  • OECD. (2023). The state of implementation of the OECD AI Principles four years on. https://www.oecd.org/en/publications/the-state-of-implementation-of-the-oecd-ai-principles-four-years-on_835641c9-en.html
  • O’Neil, C. (2017). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.
  • Papagiannidis, E., Enholm, I. M., Dremel, C., Mikalef, P., & Krogstie, J. (2023). Toward AI governance: Identifying best practices and potential barriers and outcomes. Information Systems Frontiers, 25(1), 123–141. https://doi.org/10.1007/s10796-022-10251-y
  • Papagiannidis, E., Mikalef, P., & Conboy, K. (2025). Responsible artificial intelligence governance: A review and research framework. The Journal of Strategic Information Systems, 34(2), 101885. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2024.101885
  • PricewaterhouseCoopers (PwC). (2017). Sizing the prize: What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise? https://www.pwc.com.au/government/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
  • Sharma, S. (2024). Benefits or concerns of AI: A multistakeholder responsibility. Futures, 157, 103328. https://doi.org/10.1016/j.futures.2024.103328
  • Siau, K., & Wang, W. (2020). Artificial intelligence (AI) ethics: Ethics of AI and ethical AI. Journal of Database Management, 31(2), 74-87. https://doi.org/10.4018/JDM.2020040105
  • Taddeo, M., & Floridi, L. (2018). How AI can be a force for good. Science, 361(6404), 751-752. https://doi.org/10.1126/science.aat5991
  • UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
  • Van Otterlo, M. (2017). From algorithmic black boxes to adaptive white boxes: Declarative decision-theoretic ethical programs as codes of ethics. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1711.06035
  • Whittlestone, J., Nyrup, R., Alexandrova, A., & Cave, S. (2019, January). The role and limits of principles in AI ethics: Towards a focus on tensions. In Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (pp. 195-200).
  • Wieringa, M. (2020). What to account for when accounting for algorithms: A systematic literature review on algorithmic accountability. Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 1-18. https://doi.org/10.1145/3351095.3372833
  • Xiong, H., Ledwidge, M. T., Fadahunsi, K. P., Lee, H. Y., Wu, J., Morrow, S., Nisar, Y. B., Mbakaya, B., O’Donoghue, J., &
  • Gallagher, J. (2025). Global Artificial Intelligence (AI) Governance, Trust, and Ethics for Sustainable Health (GATES): A Protocol for Methodological Framework. VeriXiv, 2, 187. https://doi.org/10.12688/verixiv.1380.1
  • Zarsky, T. (2016). The trouble with algorithmic decisions: An analytic road map to examine efficiency and fairness in automated and opaque decision making. Science, Technology, & Human Values, 41(1), 118-132. https://doi.org/10.1177/01622439156057

YAPAY ZEKA VE ETİK: KÜRESEL BİR BAKIŞ

Year 2026, Volume: 35 , - , 28.04.2026

Elif Simge Güzelergene , Deniz Baransel Cinar , Funda Nayır

https://doi.org/10.35379/cusosbil.1685334
https://izlik.org/JA87CY94CN

Abstract

Yapay zekâ teknolojilerinin hızla gelişmesi ve yaygınlaşması, bu teknolojilerin etik ilkelerle uyumlu biçimde geliştirilmesini zorunlu kılmaktadır. Bu çalışma, UNESCO, Avrupa Komisyonu, OECD, Avrupa Parlamentosu ve Avrupa Konseyi tarafından yayımlanan beş büyük uluslararası yapay zekâ etiği raporunu karşılaştırmalı olarak incelemektedir. Doküman analizi ve tematik kodlama yöntemiyle yürütülen araştırmada, şeffaflık, sorumluluk ve güvenilirlik ilkelerinin tüm raporlarda ortak biçimde vurgulandığı tespit edilmiştir. Bulgular, kuruluşların ortak etik değerlerde uzlaşırken, bu ilkelerin uygulanmasında önemli farklılıklar gösterdiğini ortaya koymaktadır. UNESCO eğitim ve kapasite geliştirmeyle kültürel uyarlama; Avrupa Komisyonu ve Parlamentosu bağlayıcı yasal düzenlemeler; OECD esnek işbirliği; Avrupa Konseyi ise insan hakları hukuku yoluyla etik uygulamayı hayata geçirmektedir. Bu farklılaşma, çalışmanın temel kavramı olan “etik uygulama boşluğunu”, başka bir ifade ile “yaygın kabul gören ilkeler ile gerçek uygulamalar arasındaki açığı” doğurmaktadır. Çalışma, yapay zekâ etiğindeki güncel zorlukların paylaşılan ilkelerin eksikliğinden değil, bu ilkelerin hayata geçirilmesine yönelik uyumsuz mekanizmalardan kaynaklandığını göstermektedir. Bu uygulama boşluğunu analitik olarak açıklayarak, araştırma yapay zekâ etiği literatürünü ilke belirlemenin ötesine taşımakta ve politika yapıcılar ile uygulayıcılar için eylem odaklı öneriler sunmaktadır.

Keywords

Yapay Zeka Etiği Etik uygulama boşluğu Yönetişim yaklaşımları Uluslararası politika çerçeveleri Şeffaflık Hesap verebilirlik Güvenilirlik

References

  • Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188-2244. https://doi.org/10.1086/705716
  • Allen, C., Wallach, W., & Smit, I. (2006). Why machine ethics? IEEE Intelligent Systems, 21(4), 12-17. https://doi.org/10.1109/MIS.2006.83
  • Anderson, M., & Anderson, S. L. (2007). Machine ethics: Creating an ethical intelligent agent. AI Magazine, 28(4), 15-26. https://doi.org/10.1609/aimag.v28i4.2065
  • Batool, A., Lee, S., Liu, Y., & Dong, L. (2026). The anatomy of AI policies: a systematic comparative analysis of AI policies across the globe. AI and Ethics 6, 55. https://doi.org/10.1007/s43681-025-00886-3
  • Batool, A., Zowghi, D. & Bano, M. (2025). AI governance: a systematic literature review. AI and Ethics 5, 3265-3279. https://doi.org/10.1007/s43681-024-00653-w
  • Binns, R. (2018). Fairness in machine learning: Lessons from political philosophy. In Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability and Transparency (FAT*) (pp. 149–159). PMLR.
  • Bowen, G. A. (2009). Document analysis as a qualitative research method. Qualitative Research Journal, 9(2), 27-40. https://doi.org/10.3316/QRJ0902027
  • Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77-101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
  • Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.
  • Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. In Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability and Transparency (FAT*) (pp. 77–91). PMLR.
  • Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 37-46. https://doi.org/10.1177/001316446002000104
  • Corrêa, N. K., Galvão, C., Santos, J. W., Del Pino, C., Pinto, E. P., Barbosa, C., Massmann, D., Mambrini, R., Galvão, L., Terem, E., & de Oliveira, N. (2023). Worldwide AI ethics: A review of 200 guidelines and recommendations for AI governance. Patterns, 4(10), 100857. https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100857
  • Corrêa, N. K., Santos, J. W., Galvão, C., Pasetti, M., Schiavon, D., Naqvi, F., Hossain, R., & de Oliveira, N. (2025). Crossing the principle-practice gap in AI ethics with ethical problem-solving. AI and Ethics 5, 1271-1288. https://doi.org/10.1007/s43681-024-00469-8
  • Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press. https://doi.org/10.12987/9780300252392
  • Diakopoulos, N. (2016). Accountability in algorithmic decision making. Communications of the ACM, 59(2), 56-62. https://doi.org/10.1145/2844110
  • Ding, J. (2018). Deciphering China’s AI dream. Future of Humanity Institute, University of Oxford. https://cdn.governance.ai/Deciphering_Chinas_AI-Dream.pdf
  • Doshi-Velez, F., & Kim, B. (2017). Towards a rigorous science of interpretable machine learning. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1702.08608
  • Esteva, A., Chou, K., Yeung, S., Naik, N., Madani, A., Mottaghi, A., Liu, Y., Topol, E., Dean, J., & Socher, R. (2021). Deep learning-enabled medical computer vision. NPJ Digital Medicine, 4(1), 5. https://doi.org/10.1038/s41746-020-00376-2
  • European Commission (2019). Ethics Guidelines for Trustworthy AI. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai
  • European Parliament and Council of the European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending Regulations (EC) No 300/2008, (EU) No 167/2013, (EU) No 168/2013, (EU) 2018/858, (EU) 2018/1139 and (EU) 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, (EU) 2016/797 and (EU) 2020/1828 (Text with EEA relevance). Official Journal of the European Union. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng
  • Fox-Skelly, J., Bird, E., & Jenner, N. (2020). The ethics of artificial intelligence: Issues and initiatives. European Parliament, Directorate-General for Parliamentary Research Services. https://data.europa.eu/doi/10.2861/6644
  • European Parliamentary Research Service. (2024). AI investment: EU and global indicators. European Parliament. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/ATAG/2024/760392/EPRS_ATA(2024)760392_EN.pdf
  • European Parliamentary Research Service. (2023). China-US global rivalry and the EU (Briefing 749803). European Parliament. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2023/749803/EPRS_BRI(2023)749803_EN.pdf
  • Floridi, L. (2014). The fourth revolution: How the infosphere is reshaping human reality. Oxford University Press.
  • Floridi, L., & Cowls, J. (2022). A unified framework of five principles for AI in society. In S. Carta (Ed.), Machine Learning and the City: Applications in Architecture and Urban Design (pp. 535-545). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781119815075.ch45
  • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
  • Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389-399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
  • Israel, I. B., Cerdio, J., Ema, A., Friedman, L., Ienca, M., Mantelero, A., & Matania, E. (2020). Towards regulation of AI systems: Global perspectives on the development of a legal framework on artificial intelligence systems based on the Council of Europe’s standards on human rights, democracy and the rule of law. Council of Europe.
  • Lipton, Z. C. (2018). The mythos of model interpretability: In machine learning, the concept of interpretability is both important and slippery. Queue, 16(3), 31-57. https://doi.org/10.1145/3236386.3241340
  • Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson.
  • McKinsey Global Institute. (2023). The economic impact of artificial intelligence. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com
  • Merriam, S. B., & Tisdell, E. J. (2016). Qualitative research: A guide to design and implementation (4th ed.). Jossey-Bass.
  • Milakis, D., Van Arem, B., & Van Wee, B. (2017). Policy and society related implications of automated driving: A review of literature and directions for future research. Journal of Intelligent Transportation Systems, 21(4), 324-348. https://doi.org/10.1080/15472450.2017.1291351
  • Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2), 2053951716679679. https://doi.org/10.1177/2053951716679679
  • OECD. (2019). Recommendation of the council on artificial intelligence. OECD.
  • OECD. (2023). The state of implementation of the OECD AI Principles four years on. https://www.oecd.org/en/publications/the-state-of-implementation-of-the-oecd-ai-principles-four-years-on_835641c9-en.html
  • O’Neil, C. (2017). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.
  • Papagiannidis, E., Enholm, I. M., Dremel, C., Mikalef, P., & Krogstie, J. (2023). Toward AI governance: Identifying best practices and potential barriers and outcomes. Information Systems Frontiers, 25(1), 123–141. https://doi.org/10.1007/s10796-022-10251-y
  • Papagiannidis, E., Mikalef, P., & Conboy, K. (2025). Responsible artificial intelligence governance: A review and research framework. The Journal of Strategic Information Systems, 34(2), 101885. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2024.101885
  • PricewaterhouseCoopers (PwC). (2017). Sizing the prize: What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise? https://www.pwc.com.au/government/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
  • Sharma, S. (2024). Benefits or concerns of AI: A multistakeholder responsibility. Futures, 157, 103328. https://doi.org/10.1016/j.futures.2024.103328
  • Siau, K., & Wang, W. (2020). Artificial intelligence (AI) ethics: Ethics of AI and ethical AI. Journal of Database Management, 31(2), 74-87. https://doi.org/10.4018/JDM.2020040105
  • Taddeo, M., & Floridi, L. (2018). How AI can be a force for good. Science, 361(6404), 751-752. https://doi.org/10.1126/science.aat5991
  • UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
  • Van Otterlo, M. (2017). From algorithmic black boxes to adaptive white boxes: Declarative decision-theoretic ethical programs as codes of ethics. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1711.06035
  • Whittlestone, J., Nyrup, R., Alexandrova, A., & Cave, S. (2019, January). The role and limits of principles in AI ethics: Towards a focus on tensions. In Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (pp. 195-200).
  • Wieringa, M. (2020). What to account for when accounting for algorithms: A systematic literature review on algorithmic accountability. Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 1-18. https://doi.org/10.1145/3351095.3372833
  • Xiong, H., Ledwidge, M. T., Fadahunsi, K. P., Lee, H. Y., Wu, J., Morrow, S., Nisar, Y. B., Mbakaya, B., O’Donoghue, J., &
  • Gallagher, J. (2025). Global Artificial Intelligence (AI) Governance, Trust, and Ethics for Sustainable Health (GATES): A Protocol for Methodological Framework. VeriXiv, 2, 187. https://doi.org/10.12688/verixiv.1380.1
  • Zarsky, T. (2016). The trouble with algorithmic decisions: An analytic road map to examine efficiency and fairness in automated and opaque decision making. Science, Technology, & Human Values, 41(1), 118-132. https://doi.org/10.1177/01622439156057

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ETHICS: A GLOBAL PERSPECTIVE

Year 2026, Volume: 35 , - , 28.04.2026

Elif Simge Güzelergene , Deniz Baransel Cinar , Funda Nayır

https://doi.org/10.35379/cusosbil.1685334
https://izlik.org/JA87CY94CN

Abstract

The rapid development and widespread adoption of artificial intelligence technologies necessitate their alignment with ethical principles throughout design and deployment processes. This study comparatively examines five major international reports on AI ethics published by UNESCO, the European Commission, the OECD, the European Parliament, and the Council of Europe. Employing document analysis and thematic coding methods, the research identifies transparency, responsibility, and trustworthiness as core ethical principles commonly emphasized across these frameworks. However, the findings reveal a fundamental pattern: while organizations demonstrate normative convergence around shared ethical values, they exhibit operational divergence in how these principles are framed, justified, and institutionalized within distinct governance contexts. This produces an ethical implementation gap, the distance between widely endorsed norms and their practical realization in policy frameworks. UNESCO pursues culturally adaptive norms through education and capacity building; the European Commission and European Parliament enforce compliance through binding regulations; OECD coordinates flexible implementation across member states; and the Council of Europe anchors AI ethics within human rights law. These divergent governance logics reflect deeper philosophical disagreements about whether ethical AI should be realized through voluntary norms, technical standards, binding legislation, or rights-based frameworks. The study demonstrates that contemporary challenges in AI ethics stem not from a lack of shared principles but from incompatible mechanisms for their operationalization. By analytically unpacking this implementation gap, the research advances AI ethics scholarship beyond principle identification and provides actionable insights for policymakers and practitioners.

Keywords

Artificial intelligence ethics Ethical implementation gap Governance logics International policy frameworks Transparency Accountability Trustworthiness

References

  • Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188-2244. https://doi.org/10.1086/705716
  • Allen, C., Wallach, W., & Smit, I. (2006). Why machine ethics? IEEE Intelligent Systems, 21(4), 12-17. https://doi.org/10.1109/MIS.2006.83
  • Anderson, M., & Anderson, S. L. (2007). Machine ethics: Creating an ethical intelligent agent. AI Magazine, 28(4), 15-26. https://doi.org/10.1609/aimag.v28i4.2065
  • Batool, A., Lee, S., Liu, Y., & Dong, L. (2026). The anatomy of AI policies: a systematic comparative analysis of AI policies across the globe. AI and Ethics 6, 55. https://doi.org/10.1007/s43681-025-00886-3
  • Batool, A., Zowghi, D. & Bano, M. (2025). AI governance: a systematic literature review. AI and Ethics 5, 3265-3279. https://doi.org/10.1007/s43681-024-00653-w
  • Binns, R. (2018). Fairness in machine learning: Lessons from political philosophy. In Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability and Transparency (FAT*) (pp. 149–159). PMLR.
  • Bowen, G. A. (2009). Document analysis as a qualitative research method. Qualitative Research Journal, 9(2), 27-40. https://doi.org/10.3316/QRJ0902027
  • Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77-101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
  • Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.
  • Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. In Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability and Transparency (FAT*) (pp. 77–91). PMLR.
  • Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 37-46. https://doi.org/10.1177/001316446002000104
  • Corrêa, N. K., Galvão, C., Santos, J. W., Del Pino, C., Pinto, E. P., Barbosa, C., Massmann, D., Mambrini, R., Galvão, L., Terem, E., & de Oliveira, N. (2023). Worldwide AI ethics: A review of 200 guidelines and recommendations for AI governance. Patterns, 4(10), 100857. https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100857
  • Corrêa, N. K., Santos, J. W., Galvão, C., Pasetti, M., Schiavon, D., Naqvi, F., Hossain, R., & de Oliveira, N. (2025). Crossing the principle-practice gap in AI ethics with ethical problem-solving. AI and Ethics 5, 1271-1288. https://doi.org/10.1007/s43681-024-00469-8
  • Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press. https://doi.org/10.12987/9780300252392
  • Diakopoulos, N. (2016). Accountability in algorithmic decision making. Communications of the ACM, 59(2), 56-62. https://doi.org/10.1145/2844110
  • Ding, J. (2018). Deciphering China’s AI dream. Future of Humanity Institute, University of Oxford. https://cdn.governance.ai/Deciphering_Chinas_AI-Dream.pdf
  • Doshi-Velez, F., & Kim, B. (2017). Towards a rigorous science of interpretable machine learning. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1702.08608
  • Esteva, A., Chou, K., Yeung, S., Naik, N., Madani, A., Mottaghi, A., Liu, Y., Topol, E., Dean, J., & Socher, R. (2021). Deep learning-enabled medical computer vision. NPJ Digital Medicine, 4(1), 5. https://doi.org/10.1038/s41746-020-00376-2
  • European Commission (2019). Ethics Guidelines for Trustworthy AI. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai
  • European Parliament and Council of the European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending Regulations (EC) No 300/2008, (EU) No 167/2013, (EU) No 168/2013, (EU) 2018/858, (EU) 2018/1139 and (EU) 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, (EU) 2016/797 and (EU) 2020/1828 (Text with EEA relevance). Official Journal of the European Union. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng
  • Fox-Skelly, J., Bird, E., & Jenner, N. (2020). The ethics of artificial intelligence: Issues and initiatives. European Parliament, Directorate-General for Parliamentary Research Services. https://data.europa.eu/doi/10.2861/6644
  • European Parliamentary Research Service. (2024). AI investment: EU and global indicators. European Parliament. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/ATAG/2024/760392/EPRS_ATA(2024)760392_EN.pdf
  • European Parliamentary Research Service. (2023). China-US global rivalry and the EU (Briefing 749803). European Parliament. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2023/749803/EPRS_BRI(2023)749803_EN.pdf
  • Floridi, L. (2014). The fourth revolution: How the infosphere is reshaping human reality. Oxford University Press.
  • Floridi, L., & Cowls, J. (2022). A unified framework of five principles for AI in society. In S. Carta (Ed.), Machine Learning and the City: Applications in Architecture and Urban Design (pp. 535-545). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781119815075.ch45
  • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
  • Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389-399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
  • Israel, I. B., Cerdio, J., Ema, A., Friedman, L., Ienca, M., Mantelero, A., & Matania, E. (2020). Towards regulation of AI systems: Global perspectives on the development of a legal framework on artificial intelligence systems based on the Council of Europe’s standards on human rights, democracy and the rule of law. Council of Europe.
  • Lipton, Z. C. (2018). The mythos of model interpretability: In machine learning, the concept of interpretability is both important and slippery. Queue, 16(3), 31-57. https://doi.org/10.1145/3236386.3241340
  • Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson.
  • McKinsey Global Institute. (2023). The economic impact of artificial intelligence. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com
  • Merriam, S. B., & Tisdell, E. J. (2016). Qualitative research: A guide to design and implementation (4th ed.). Jossey-Bass.
  • Milakis, D., Van Arem, B., & Van Wee, B. (2017). Policy and society related implications of automated driving: A review of literature and directions for future research. Journal of Intelligent Transportation Systems, 21(4), 324-348. https://doi.org/10.1080/15472450.2017.1291351
  • Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2), 2053951716679679. https://doi.org/10.1177/2053951716679679
  • OECD. (2019). Recommendation of the council on artificial intelligence. OECD.
  • OECD. (2023). The state of implementation of the OECD AI Principles four years on. https://www.oecd.org/en/publications/the-state-of-implementation-of-the-oecd-ai-principles-four-years-on_835641c9-en.html
  • O’Neil, C. (2017). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.
  • Papagiannidis, E., Enholm, I. M., Dremel, C., Mikalef, P., & Krogstie, J. (2023). Toward AI governance: Identifying best practices and potential barriers and outcomes. Information Systems Frontiers, 25(1), 123–141. https://doi.org/10.1007/s10796-022-10251-y
  • Papagiannidis, E., Mikalef, P., & Conboy, K. (2025). Responsible artificial intelligence governance: A review and research framework. The Journal of Strategic Information Systems, 34(2), 101885. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2024.101885
  • PricewaterhouseCoopers (PwC). (2017). Sizing the prize: What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise? https://www.pwc.com.au/government/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
  • Sharma, S. (2024). Benefits or concerns of AI: A multistakeholder responsibility. Futures, 157, 103328. https://doi.org/10.1016/j.futures.2024.103328
  • Siau, K., & Wang, W. (2020). Artificial intelligence (AI) ethics: Ethics of AI and ethical AI. Journal of Database Management, 31(2), 74-87. https://doi.org/10.4018/JDM.2020040105
  • Taddeo, M., & Floridi, L. (2018). How AI can be a force for good. Science, 361(6404), 751-752. https://doi.org/10.1126/science.aat5991
  • UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
  • Van Otterlo, M. (2017). From algorithmic black boxes to adaptive white boxes: Declarative decision-theoretic ethical programs as codes of ethics. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1711.06035
  • Whittlestone, J., Nyrup, R., Alexandrova, A., & Cave, S. (2019, January). The role and limits of principles in AI ethics: Towards a focus on tensions. In Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (pp. 195-200).
  • Wieringa, M. (2020). What to account for when accounting for algorithms: A systematic literature review on algorithmic accountability. Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 1-18. https://doi.org/10.1145/3351095.3372833
  • Xiong, H., Ledwidge, M. T., Fadahunsi, K. P., Lee, H. Y., Wu, J., Morrow, S., Nisar, Y. B., Mbakaya, B., O’Donoghue, J., &
  • Gallagher, J. (2025). Global Artificial Intelligence (AI) Governance, Trust, and Ethics for Sustainable Health (GATES): A Protocol for Methodological Framework. VeriXiv, 2, 187. https://doi.org/10.12688/verixiv.1380.1
  • Zarsky, T. (2016). The trouble with algorithmic decisions: An analytic road map to examine efficiency and fairness in automated and opaque decision making. Science, Technology, & Human Values, 41(1), 118-132. https://doi.org/10.1177/01622439156057
There are 50 citations in total.

Details

Primary Language English
Subjects History of Philosophy (Other), Sociology (Other)
Journal Section Research Article
Authors

Elif Simge Güzelergene 0000-0001-6629-6543

Deniz Baransel Cinar 0000-0003-1614-1214

Funda Nayır 0000-0002-9313-4942

Submission Date April 28, 2025
Acceptance Date January 5, 2026
Publication Date April 28, 2026
DOI https://doi.org/10.35379/cusosbil.1685334
IZ https://izlik.org/JA87CY94CN
Published in Issue Year 2026 Volume: 35

Cite

APA Güzelergene, E. S., Cinar, D. B., & Nayır, F. (2026). ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ETHICS: A GLOBAL PERSPECTIVE. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 35. https://doi.org/10.35379/cusosbil.1685334

Aim & Scope

Enstitümüz ve Dergimiz Yayın Kurulunun amacı; çağdaş, güvenilir, bilimsel nitelik bakımından üstün bir derginin yaratılması ve yayımının sürdürülmesidir. Bu amacın gerçekleştirilmesi yolunda özveri göstererek bize destek veren, makalelerimizin bilimsel niteliklerinin belirlenmesinde yol gösterici olan ve hakemlik yapan öğretim üyelerine, yayın kurulumuz ve danışma kurulumuz üyelerine teşekkürü bir borç biliriz.

Dergimiz, sosyal bilimler alanında, bilimsel nitelik bakımından diğer nitelikli dergiler arasındaki yerini almış bulunmaktadır. Dergimizin bilimsel niteliğinin korunması ve daha da geliştirilebilmesi amacıyla yeniden yapılanma çalışmaları sürdürülmektedir.

Dergiye gönderilecek makalelerin yazımında uyulması gerekli kurallar aşağıda özetlenmiştir:

1. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Sürekli Yayın modeli ile yayımlanan hakemli bir dergidir.

2. Gönderilecek makalenin daha önce hiçbir yerde yayımlanmamış olması zorunludur.

3. Makaleler, Türkçe, İngilizce, Fransızca ya da Almanca olarak yayımlanabilir. Eğer makale İngilizce, Fransızca ya da Almanca dillerinden biriyle yazılırsa, mutlaka Türkçe özet ve başlığa yer verilmelidir.

4. Makaleler Türk Dil Kurumu yazım kurallarına uygun yazılmalıdır.

5. Makaleler, Microsoft Word 2003 veya üzeri sürümlerde yazılıp internet üzerinden online olarak gönderilmelidir.

6. Makalelerin başlığı metne uygun, ortalı; kısa ve açık ifadeli; büyük harflerle yazılmış olmalıdır.

7. Yazar adı, makaleye ortalanmalı; yazar birden fazla ise, adları yan yana yazılmalıdır. Yazarlara ait bilgiler (Üniversite adı, Fakülte adı, e-mail adresi, Orcid No) dipnotta verilmelidir.

8. Makalenin ilk sayfası sadece ÖZ ve ABSTRACT’tan oluşmalı, bu sayfa Makale Şablonu’na yerleştirilerek oluşturulmalıdır (bk. Makale Şablonu)

9. Makalelerde kâğıt boyutu: A-4 dikey, sayfa yapısı alt: 2,5 cm, üst: 2,5 cm, sol: 2,5 cm, sağ: 2,5 cm, üst bilgi: 3 cm, alt bilgi: 3 cm, yazı tipi: Times New Roman, punto: 10, satır aralığı: tek olarak ayarlanmalıdır. Makalenin tümü 8000 kelimeyi geçmemelidir.

10. Dipnotlar Times New Roman fontu kullanılarak 8 punto ile ve satır aralığı “tek” olacak şekilde yazılmalıdır. Eski harfli metin çalışmalarına dair notlar ve çalışmaya dair önemli açıklamalar dışında dipnot kullanılmamalıdır.

11. Öz 8 punto ve Times New Roman fontuyla yazılmalıdır. Bir paragraftan oluşmalı (birkaç paragraftan oluşsa da bir paragrafa sığdırılmalı), satır aralığı “tek” olacak şekilde ayarlanmalıdır. En az 150 en fazla 200 kelimeden meydana gelmelidir. Öz büyük harflerle metnin sol kenarına konulmalıdır.

12. Orijinal makalelerde bölümler aşağıdaki şekilde düzenlenmelidir:
GİRİŞ (en fazla 3 sayfa)
LİTERATÜR TARAMASI
YÖNTEM
ARAŞTIRMA BULGULARI
SONUÇ

13. Yukarıdaki ana bölüm başlıkları bold olarak büyük harfle sola yaslı yazılmalıdır. Başlıklara numara verilmemeli, paragraf girintisi olmamalıdır.

14. Alt bölüm başlıkları her kelimenin baş harfi büyük olacak şekilde koyu yazılmalı, 0,5 cm. içeriden başlamalıdır. Bütün paragraf girintileri aynı hizada olmalıdır.

15. Metinde tablolara yer verilecekse tablolar şu şekilde gösterilmelidir: “Tablo 1.”. Tablo ismi her kelimenin baş harfi büyük olacak şekilde tablonun üzerine ortalı bir şekilde yazılmalı, italik olmamalıdır. Şekillerde ise “Şekil 1.” denilerek her harfi büyük olacak şekilde şeklin altına ortalı yazılmalıdır. Şekil ve grafikler bilgisayarda çizilmeli; fotoğraf veya resimlerin çözünürlüğü yüksek olmalı, numaralandırılmalıdır.

16. Çalışmada hipotezlere yer verilecekse, hipotez gösterimi şöyle olmalıdır: “H1:”. Hipotezler italik yazılmamalıdır.

17. Makalede yararlanılan kaynaklar “SONUÇ” bölümünden sonra “KAYNAKLAR” başlığı altında verilmelidir. Times New Roman fontuyla 10 punto, sağ-sol 0, asılı 1,25, satır aralığı “tek” olacak şekilde hazırlanmalıdır. Her kaynaktan sonra 1 satır boşluk bırakılmalıdır.

18. Makaledeki kaynaklar APA 7 (https://apastyle.apa.org/) stiline uygun olarak yazılmalıdır. Örnek kaynak gösterimini ve makale yazımında uyulması gereken kuralları ayrıntılı olarak inceleyebilmek için Makale Şablonu’na bakabilirsiniz.

19. Dergiye gönderilecek makaleler için makale şablonuna bu bağlantıdan ulaşabilirsiniz. Makaleniz kabul edildikten sora ise işbu bağlantıdaki şablona aktarmanız gerekmektedir.


Guidelines for writing articles to be sent to the journal:
1. The Journal of Institute of Social Sciences of Çukurova University is a peer-reviewed journal published at least twice a year.
2. Papers must be submitted on the understanding that they have not been published elsewhere.
3. The articles can be written in Turkish, English, French or German. If the article has been written in English, French or German, a summary in Turkish must also be included.
4. The articles should be written in accordance with the spelling rules of the Turkish Language Association.
5. Articles should be written in Microsoft Word 2003 or higher and they should be submitted through the online system.
6. Use a concise and clearly written title that reflects the paper’s content. Use capital letters and center alignment.
7. Author names should be center aligned on the article; if there is more than one author, their names should be written side by side. Authorship information (University name, Faculty name, e-mail address, ORCID number) should be given in the footnote.
8. The first page of the article should consist of only SUMMARY and ABSTRACT using the Article Template (see Article Template).
9. Please adhere to the following formatting guidelines:
a. Paper size: A-4 vertical
b. Page layout: bottom 2.5 cm, top: 2.5 cm, left: 2.5 cm, right: 2.5 cm, header: 3 cm, footer: 3 cm.
c. Font: Times New Roman 10.
d. Use single line spacing. The entire article should not exceed 8,000 words.
10. Write the footnotes using Times New Roman 8 and single line spacing. Footnotes should not be used except for end notes about studies on texts with archaic letters and important explanation about the study.
11. The summary should be written using Times New Roman, 8 font size. It should not exceed one paragraph (it should fit into one paragraph if it should exceed one). Use single line spacing. The word length should be at least 150 and at the most 200. Align the summary to the left-hand side of the text.

12. Please adhere to the following formatting guidelines for the sections of the paper:
INTRODUCTION (max. 3 pages)
LITERATURE REVIEW
METHODOLOGY
RESEARCH FINDINGS
RESULTS/CONCLUSION

13. The section headings above should be written in bold with uppercase letters and aligned to the left. Titles should not be numbered and indented.

14. The subtitles should be written  in bold starting each word with a capital letter. Indent the start of a paragraph 0.5 cm. and align all the paragraphs.

15. Guidelines for the tables in your article:
a. Add a numbered caption such as "Table 1.". The caption should be written above each table and center aligned starting with a capital letter, not italic. For the figures, add a numbered caption such as "Figure 1." below each figure and center align starting with a capital letter. Use the table-function of your word processor. Provide each figure in a high-resolution format and number each one.

16. If hypotheses are to be included in the study, they should be given as follows: "H1:" Hypotheses should not be written in italics.

17. The references section should appear at the end of the article after the “CONCLUSIONS” section and titled as “REFERENCES. Use Times New Roman 10 with left-right 0 and hanging 1,25. Use single line spacing and leave 1 space after each reference.

18. Make sure that the information in each reference is complete and accurate according to the APA style guide, 7th edition (https://apastyle.apa.org/). Refer to the Article Template for a detailed review of samples and the rules to follow in article writing.

19. You can access the article template for articles to be sent to the journal at the link. After your article is accepted, you need to transfer it to the template at the link.


Etik İlkeler


Bu rehberin Dergiye çalışma gönderecek olan bütün araştırmacılarımız tarafından dikkatle incelenmesi gerekmektedir.


Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Sosyal Bilimler alanında nitelikli bilimsel makale yayımlamak amacıyla aşağıda belirtilen etik ilkeler ve kurallara bağlı olarak yayınlanan hakemli bir dergidir.
Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi’ne gönderilen makaleler çift taraflı kör hakemlik süreciyle değerlendirilmektedir.
Dergi ücretsiz erişimle elektronik olarak yayımlanmaktadır.
Dergi sadece Dergi Park sistemi üzerinden makale kabul etmektedir.
Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi bilimsel çalışmaların ilerletilebilmesi için bilgiye kolay ulaşılabilir olması gerektiğinin bilincinde bir dergi olarak, Budapeşte Açık Erişim Bildirgesinde yer alan, hakemli dergi literatürünün açık erişimli olması girişimini destekler ve yayınlanan tüm yazıları herkesin okuyabileceği ve indirebileceği bir ortamda ücretsiz olarak sunar.
Bu bildirgede açık erişim, “bilimsel literatürün İnternet aracılığıyla finansal, yasal ve teknik bariyerler olmaksızın, erişilebilir, okunabilir, kaydedilebilir, kopyalanabilir, yazdırılabilir, taranabilir, tam metne bağlantı verilebilir, dizinlenebilir, yazılıma veri olarak aktarılabilir ve her türlü yasal amaç için kullanılabilir olması” anlamında kullanılmıştır.
Bilimin ilerlemesinde bilgi paylaşımının rolü düşünüldüğünde, açık erişim, araştırmacılar ve okuyucular için büyük önem taşımaktadır. Bu sebeple bu dergide yer alan makaleler, yazarına ve orijinal kaynağa atıfta bulunulduğu sürece, kullanılabilir. Yazarlardan veya yayıncılardan izin alınması gerekmez.
Bilimsel bir çalışma ortaya koyan tüm paydaşların (yazar, editör, hakem, yayıncı ve okuyucu), bilimin doğru bir şekilde ilerlemesine katkı sağlaması hedeflenir. Bu hedef gereğince hazırlanan bilimsel çalışmalarda bilimsel etik ilkelere uygunluk önemlidir.
Bu etik ilkeler, COPE (Committee on Publication Ethics) tarafından hazırlanan yönerge esas alınarak tarafımızca kabul edilmiştir ve paydaşlar tarafından da benimsenmesi önerilerek, bir kısmı ile aşağıda sunulmuştur.
Buna göre Dergimiz için yazarların, dergi editörünün, hakemlerin ve yayıncının etik sorumlulukları, rolleri ve görevleri yer almaktadır. Ek olarak Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi’nde intihal ve etik dışı davranışlar olarak kabul edilen durumlara ilişkin de bilgi verilmiştir. Bu politikalar hazırlanırken yararlanılan kaynaklar rehberin sonunda belirtilmiştir.

Yazar(lar)
• Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi’ne gönderilen makalelerin Sosyal Bilimler alanında özgün çalışmalar olması gerekmektedir.
• Makalelerde yararlanılan tüm kaynaklar (yazarlar, çevrimiçi sayfalar, kişisel görüşmeler, vb.) için doğru ve uygun bir şekilde kaynak gösterilmelidir.
• Dergiye gönderilen makalelerin başka bir dergiye gönderilmediği belirtilmeli ve Telif Hakkı Devir Formu doldurulmalıdır.
• Makaleye fikren katkıda bulunmayan kişiler yazar olarak belirtilmemelidir.
• Gönderilen makaleye ilişkin çıkar çatışmaları belirtilmeli ve nedeni açıklanmalıdır.
• Yazarların, hakem sürecindeyken çalışmalarına ilişkin ham verileri editörler kuruluna iletmesi istenebilir, bu durumda yazarların ham verilerini editörler kuruluyla paylaşmaları beklenmektedir. Yazarlar, yayımlanan bir makaleye ilişkin verileri 5 yıl süreyle saklamakla yükümlüdürler.
• Yazarlar çalışmalarında bir hata tespit ettiklerinde editörü ve editörler kurulunu bilgilendirmeli, düzeltme ya da geri çekme süreci için işbirliği kurmalıdırlar.
• Yazarlar makalelerinde herhangi bir bireyi, topluluğu veya kurumu aşağılayan ve küçük düşüren bir dil ve tavır kullanamazlar.


Hakemler
Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi’ne gönderilen tüm makaleler çift taraflı kör hakemlik süreci ile değerlendirilmektedir. Çift taraflı kör hakemlik, yansız, nesnel ve bağımsız bir değerlendirme sürecinin sağlanabilmesi için yazarların hakemlerden, hakemlerin de yazarlardan gizli tutulması anlamına gelmektedir.
Makaleler, hakemlerin değerlendirmesine Dergi Park sisteminden iletilmektedir.
Hakemlerin, değerlendirdikleri makalenin alanlarına katkısı ve makalenin yayımlanabilir olup olmadığına ilişkin kararları ve bu kararlarına ilişkin gerekçelerini içeren bir form doldurmaları gerekmektedir.
Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi’nin hakemlerinin etik sorumlulukları ve rolleri aşağıda belirtildiği gibidir:
• Hakemlerin yalnızca uzmanlık alanlarına ilişkin makalelere hakemlik yapmaları gerekmektedir.
• Hakemlerden çıkar çatışmaları bulunmayan makalelere hakemlik yapmayı kabul etmeleri beklenmektedir. Hakemler herhangi bir çıkar çatışması fark ettiklerinde editörü bilgilendirmeli ve ilgili makalenin hakemliğini yapmayı reddetmelidirler.
• Hakemler makaleleri yansız ve nesnel olarak değerlendirmelidirler.
• Hakemlerin değerlendirdikleri makalelere ilişkin Hakem Değerlendirme Formu’nu doldurmaları gerekmekte, çift taraflı kör hakemlik sürecine zarar vermemek için formlarda isimlerini belirtmemeleri beklenmektedir.
• Hakemlerin değerlendirdikleri makalenin yayımlanabilir olup olmadığına ilişkin kararları ile kararlarına ilişkin gerekçelerini de bu formda belirtmeleri gerekmektedir.
• Hakemlerin önerilerinde kullandıkları üslubun kibar, saygılı ve bilimsel olması gerekmektedir. Hakemler saldırgan, saygısız ve öznel kişisel yorumlardan kaçınmalıdırlar. Hakemlerin bu tür bilimsel olmayan yorumlarda bulundukları tespit edildiğinde yorumlarını yeniden gözden geçirmeleri ve düzeltmeleri için editör ya da editörler kurulu tarafından kendileriyle iletişime geçilebilmektedir.
• Hakemlerin kendilerine verilen süre içerisinde değerlendirmelerini tamamlamaları gerekmekte ve burada belirtilen etik sorumluluklara uymaları beklenmektedir.
• Hakemler, inceledikleri bir makalede intihal veya intihal girişimi sayılabilecek noktalar gördüklerinde yazıyı hemen reddetmeli ve gerekçelerinde durumu belirtmelidirler.


Editör
Editörün ‘Yayın Etiği Komitesi’nin (Committe on PublicationEthics - COPE (https://publicationethics.org/)) yayınlamış olduğu ‘COPE Dergi Editörleri için Etik Davranışlar ve En İyi Uygulamalar Kılavuzu’ (COPE Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors (https://publicationethics.org/files/Code_of_conduct_for_journal_editors_Mar11.pdf)) ve ‘COPE Dergi Editörleri için En İyi Uygulamalar Kılavuzu’nda (COPE Best Practice Guidelines for Journal Editors (https://publicationethics.org/files/u2/Best_Practice.pdf)) yer alan ve aşağıda listelenen etik sorumluluklara uyması gerekmektedir.
Editör dergide basılan tüm makalelerden sorumludur. Editörün etik görevleri ve sorumlulukları aşağıdaki gibidir:


Genel Sorumluluklar
• Editör derginin niteliğinin artırılması ve gelişimine katkıda bulunmak için çaba sarf etmekle yükümlüdür.
• Editörün, yazarların ifade özgürlüğünü desteklemesi gerekmektedir.
Okuyucularla İlişkiler
• Editörün, dergide hakem değerlendirmesinin gerekli olmadığı bölümlerin (editöre mektup, davetli yazılar, konferans duyuruları vb.) açıkça belirtildiğinden emin olması gerekmektedir.
• Editörün yayımlanan makalelerin dergi okuyucularının bilgi ve becerileriyle uyumlu olabilmesi için çaba sarf etmesi gerekmektedir.
Hakemlerle İlişkiler
• Editör, hakemlerin bilgi ve uzmanlıklarına uygun makaleleri değerlendirmelerini istemelidir. Böylece makalelerin alanında uzman kişilerce uygun bir şekilde değerlendirilmesi sağlanmalıdır.
• Editör, hakemlerin bir makaleyi değerlendirmeden önce makaleye ilişkin çıkar çatışmaları bulunmadığını belirtmelerini talep etmekle yükümlüdür.
• Editörün, hakemden istenenleri, değerlendirme sürecine ilişkin bilgileri hakemlere iletmesi gerekmektedir.
• Editör, hakem değerlendirme sürecinin çift taraflı kör hakemlik ile sürdürüldüğünden emin olmalı ve yazarlara hakemleri, hakemlere de yazarları ifşa etmemelidir.
• Editör, hakemleri zamanlama ve performanslarına göre değerlendirmelidir.
• Editör, hakemlere ilişkin bir veri tabanı oluşturmalı ve hakemlerin performansına göre veri tabanını güncellemelidir.
• Editör, kaba ve niteliksiz yorumlarda bulunan ya da geç dönen hakemleri hakem listesinden çıkarmalıdır.
• Editör, hakem listesini hakemlerin uzmanlık alanlarına göre sürekli yenilemeli ve genişletmelidir.


Yazarlarla İlişkiler
• Editör, yazarlara kendilerinden ne beklendiğine ilişkin yayım ve yazım kuralları ile örnek şablonu gerektiğinde güncellemelidir.
• Editör, dergiye gönderilen makaleleri dergi yazım kuralları, çalışmanın önemi, özgünlüğü açısından değerlendirmeli ve makaleyi ilk gönderim sürecinde reddetme kararı alırsa, yazarlara bunun nedenini açık ve yansız bir şekilde iletmelidir. Bu süreçte makalenin dilbilgisi, noktalama, yazım kuralları (kenar boşlukları, uygun şekilde referans gösterme, vb.) açısından tekrar gözden geçirilmesi gerektiğine karar verilirse, yazarlar bu konuda bilgilendirilmeli ve gerekli düzeltmeleri yapabilmeleri için kendilerine zaman tanınmalıdır.
• Makalelerde gönderim ve yayıma kabul tarihleri yer almalıdır.
• Yazarların makalelerinin durumuna ilişkin bilgi talebi olduğunda çift taraflı kör hakemlik sürecini bozmayacak şekilde yazarlara makalelerinin durumuna ilişkin bilgi verilmelidir.
Editörler Kurulu ile İlişkiler
• Editör, yeni editörler kurulu üyelerine yayım ve yazım kurallarını iletmeli ve kendilerinden beklenenleri açıklamalıdır.
• Editör, editörler kurulu üyelerine yayım ve yazım kurallarının en güncel halini iletmelidir.
• Editör, editörler kurulu üyelerini değerlendirmeli ve derginin gelişimine aktif olarak katılım gösterecek üyeleri editörler kuruluna seçmelidir.
• Editör, editörler kurulu üyelerini aşağıda yer alan rolleri ve sorumluluklarına ilişkin bilgilendirmelidir.
- Derginin gelişimini desteklemek.
- Kendilerinden istendiğinde uzmanlık alanlarına ilişkin derlemeler yapmak.
- Yayım ve yazım kurallarını gözden geçirmek ve iyileştirmek.
- Derginin işletiminde gerekli sorumlulukları yerine getirmek.


Yayıncı
Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü tarafından yayımlanmaktadır. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü kamu yararını gözeten ve kâr amacı gütmeyen bir kamu eğitim kuruluşudur.
Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 1987 yılından bu yana, yayın kurulu ya da editörler kurulu yönetiminde sosyal bilimler alanının en köklü dergilerinden olarak bilimsel gelişmeye olan katkısını Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Yönetim Kurulu’nun yönetsel desteği ile sürdürmüştür.
Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Editörler Kurulu’nu, Çukurova Üniversitesi’nde Sosyal Bilimler alanından farklı Fakültelerde görev yapan öğretim üyeleri oluşturur. Editörler Kurulu üyeleri, bilim dalları gözetilerek görevlendirilir. Editörler Kurulu başkanı olarak bir editör ve alan editörleri belirlenir. Ayrılan üyenin yerine yeni üye görevlendirilir. Süresi dolan üyenin süresi uzatılabilir. Editör, makalenin konusuna göre, gerekli olduğunda Editörler Kurulu üyesi olmayan öğretim üyelerine alan editörü olarak incelemesi için makale gönderebilir.
Yayıncının etik sorumlulukları aşağıdaki gibidir:
• Yayıncı, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi’nde makale yayımlama sürecinde karar merciinin ve hakemlik sürecinin editörün sorumluluğu olduğunu kabul eder.
• Yayıncı derginin web sayfasında derginin açık, elektronik ve ücretsiz erişimini sağlar.

İntihal ve Etik Dışı Davranışlar
Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi’ne gönderilen tüm makaleler basılmadan önce IThenticate (http://www.ithenticate.com/) ya da Turnitin (https://www.turnitin.com/) yazılım programı ile taranmaktadır. Benzerlik oranı %20 ve altında olan makaleler yayına kabul edilir. Bu oranı aşan makaleler ayrıntılı olarak incelenir ve gerekli görülürse gözden geçirilmesi ya da düzeltilmesi için yazarlara geri gönderilir, intihal ya da etik dışı davranışlar tespit edilirse yayımlanması reddedilir.
Aşağıda etik dışı bazı davranışlar listelenmiştir:
• Çalışmaya fikren katkıda bulunmayan kişilerin yazar olarak belirtilmesi.
• Çalışmaya fikren katkıda bulunan kişilerin yazar olarak belirtilmemesi.
• Makale yazarın yüksek lisans/doktora tezinden ya da bir projeden üretilmişse bunun belirtilmemesi.
• Dilimleme yapılması yani, tek bir çalışmadan birden fazla makale yayımlanması.
• Gönderilen makalelere ilişkin çıkar çatışmalarının bildirilmemesi.
• Çift taraflı kör hakemlik sürecinin deşifre edilmesi.


İletişim:sbedergi@cu.edu.tr; nryilmaz@cu.edu.tr

Tamamen ücretsizdir.

Citation Indexes

TR Dizin

İmtiyaz Sahibi (Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Adına)

Hüseyin Güler
Hüseyin GÜLER
Econometric and Statistical Methods, Statistics

Editör

Mustafa Yaşar
Mustafa YAŞAR
Psychological Counseling Education, Adult Education, Early Childhood Education, Educational Psychology

Mizanpaj Editörü

Mustafa Can Kızgındemir
Mustafa Can KIZGINDEMIR
Information Systems User Experience Design and Development, Visual Communication Design, Graphic Design, Video Design, Web Design

Son Okuyucu

Ali Koçak
Ali KOÇAK
Psychology of Religion

Alan Editörü

C. Hakan Çuhadar
C. Hakan ÇUHADAR
Music, Interpretation in Western Classical Music, Theories of Music, Musicology and Ethnomusicology
Marella Bodur Ün
Marella BODUR ÜN
Comparative Political Movement, Gender and Politics, Political Sociology, European Union-Turkiye Relations, Globalisation, International Relations Theories
Engin Çetin
Engin ÇETIN

*
Turkish Language and Literature, Old Turkic Language (Orhon, Uyghur, Karahan), Historical North East Turkish Language (Khwarezm, Kipchak, Chagatai)
Ebru Özgür Güler
Ebru ÖZGÜR GÜLER
Econometric and Statistical Methods, Quantitative Decision Methods
Default avatar
Nurcihan ÖZDOĞAN
Equity and Trusts Law
Default avatar
Nurcihan DALCI ÖZDOĞAN
Law and Legal Studies, Contract Law, Private Law and Civil Obligations (Other)
Default avatar
Ebru KAYA

Çukurova Üniversitesi Eğitim Fakültesi İngiliz Dili Eğitimi anabilim Dalından mezun olduktan sonra aynı üniversitenin Sosyal bilimler Enstitüsüne bağlı olarak İngiliz Dili eğitimi ana bilim dalında Yüksek lisans ve doktora programlarını tamamladım. Mezun olduktan sonra 3 yıl MEB okullarında çalıştım. Daha sonra Çukurova Üniversitesi Yabancı Diller merkezinde öğretim görevlisi olarak çalıştım. Şimdi Çukurova Üniversitesi Eğitim Fakültesi İngiliz Dili Eğitimi anabilim dalında Dr. öğretim üyesi olarak çalışmaktayım. İngilizce öğretmeni yetiştirme, araştırma yöntemleri, mesleki gelişim ve öğretmenlik uygulaması ilgilendiğim ve araştırma yaptığım konuların arasında yer almaktadır. 
English As A Second Language
Default avatar
Ayten Pınar BAL
Education, Curriculum and Instration , Mathematics Education
Nuran Öztürk
Nuran ÖZTÜRK
Turkish Islamic Literature, Classical Turkish Literature of Ottoman Field
Fehime Yeşim Gürani
Fehime Yeşim GÜRANI
Built Environment and Design, Interior Architecture , Sustainable Architecture
Fatma Şahin
Fatma ŞAHIN
Archaeological Science, Ceramics in Archeology, Early Bronze Age Archeology, Neolithic Age Archeology, The Archaeology of Middle Bronze Age
Aydın Çam
Aydın ÇAM

Çukurova Üniversitesi İletişim Fakültesi öğretim üyesi Prof. Dr. Aydın Çam; Çukurova Bölgesi sinema tarihi, piyasa düzenlemeleri, enformel film ekonomisi ve sinema kültürel mirası üzerine yaptığı çalışmalarla öne çıkmaktadır. Araştırmaları Yeni Sinema Tarihi, sinema salonları, sinemaya gitme alışkanlıkları, yerel film yapımı ve dağıtımı ile arşivleri üzerine odaklanmaktadır. HoMER Network üyesidir ve AB tarafından finanse edilen sinema mirası projesi “Kültürel Miras Olarak Sinema İçin Diyalog: Sınırlar-Arası Diyalog Yoluyla Adana’da Sinemaların Somut Olmayan Kültürel Miras Olarak Kimliklendirilmesi, Tanınması ve Topluluk Temelli Envanterinin Çıkarılması”nın koordinatörüdür.
Cinema Sociology, Cinema History
Birsel Aybek
Birsel AYBEK

Doç. Dr. Birsel Aybek, 1973 yılında Malatya'da doğdu. İlk ve orta öğrenimini Malatya'da tamam ladı. 1996'da Çukurova Üniversitesi Eğitim Programları ve Öğretim Anabilim Dalın' da lisans öğrenimini, 2000 yılında Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü'nde yüksek lisansını, 2006 yılında ise Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü'nde doktora eğitimini tamamladı. 1998 yılında Çukurova Üniversitesi Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Bölümünde öğretim görevlisi olarak göreve başlayan Aybek, halen aynı üniversitede doçent olarak görev yapmaktadır. Aynı zamanda, 2016-2020 yılları arasında Eğitim Fakültesi dekan yardımcılığı idari görevini yürütmüştür. Aybek  2022 yılından beri  Çukurova Üniversitesi Eğitim ve Öğretimden sorumlu öğrenci dekanı olarak görev yapmaktadır. Aybek, aynı zamanda Çukurova Üniversitesi Eğitim Fakültesi senato temsilci üyesidir.
Program geliştirme, disiplinlerarası öğretim, eleştirel düşünme, eğitim teknolojisi, medya-okuryazarlığı, öğrenme-öğretme süreci, öğretmen yetiştirme, eğitimde etik  gibi birçok konu üzerinde çalışmalar yapan ve lisansüstü tezleri yöneten Aybek'in yurtiçi ve yurtdışı kongrelerde sunulmuş 91 bildirisi, ulusal ve uluslararası dergilerde yayınlanmış 66 makalesi, yazılmış iki bilimsel kitabı, 2 çeviri kitabı ve 3 kitap bölümü ve kurum içi -dışı yapılmış bir çok projesi bulunmaktadır. Ayrıca akademisyenin alanıyla ilgili birçok kurum ve kuruluşlarda vermiş olduğu çok sayıda konferansı, semineri ve eğitimi bulunmaktadır. 
Education
Fatma Engin Alpat
Fatma Engin ALPAT

fashion design, textile printing design, A+fashion merchandising, A+fashion marketing, garment technical drawing, semiological analysis of art, history of contemporary fashion. Art deco, Bauhaus and Art nouveau art movements. A+fashion brand management, trend analysis,.
Illustration, Design, Textile and Fashion Design
Default avatar
Almıla BURGAÇ ÇIL
International Economics

İstatistik Editörü

Ebru Özgür Güler
Ebru ÖZGÜR GÜLER
Econometric and Statistical Methods, Quantitative Decision Methods

Dil Editörü

Mustafa Mavaşoğlu
Mustafa MAVAŞOĞLU
Applied Linguistics and Educational Linguistics
Sibel Aybek
Sibel AYBEK
English As A Second Language, Corpus Linguistics, Applied Linguistics and Educational Linguistics
Default avatar
Nihat YAVUZ

1993 yılında beri Çukurova Üniversitesi Eğitim Fakültesi Alman Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı'nda öğretim Üyesi
German Language, Literature and Culture

Yayın Editörü

Fehime Yeşim Gürani
Fehime Yeşim GÜRANI
Ecology, Sustainability and Energy, Built Environment and Design, Interior Architecture , Architectural Heritage and Conservation