Bibliographic Analysis of Postgraduate Theses on the Use of Artificial Intelligence in Education in Turkey

Abstract

This study designed according to the descriptive model of quantitative research methods, aims to conduct a bibliographic analysis of the dissertations on artificial intelligence in education in Turkey. The dissertations were searched through the National Dissertation Centre of the Higher Education Council (YÖK Thesis Scanning System) without year restriction by selecting ‘artificial intelligence’ in the search query and ‘education and training’ in the subject restriction. In the study, 85 dissertations written in the last 25 years, 14 of which were in English and 71 in Turkish, were analyzed using the bibliometric analysis software VOS viewer. The analysis revealed that there is a significant increase in the number of dissertations on artificial intelligence in 2023 and 2024, the number of master's theses is higher than the number of doctoral theses, Bahçeşehir University is the university with the highest number of dissertations in this field, most of the dissertations are from the Institute of Educational Sciences, most of the dissertations are prepared in the Department of ITET, the concept of artificial intelligence is the most frequently used key concept and mixed method research is the most frequently used method.

Keywords

• Artificial intelligence
• Bibliographic analysis
• Post graduate thesis
• Artificial intelligence in education

Yapay Zekânın Eğitimde Kullanımı ile İlgili Türkiye'de Yapılan Lisansüstü Tezlerin Bibliyografik Analizi

Abstract

Nicel araştırma yöntemlerinden betimsel modelde desenlenen bu araştırma, Türkiye'de eğitim alanında yapılan yapay zekâ ile ilgili lisansüstü tezlerin bibliyografik analizini yapmayı amaçlamaktadır. Tezlere, yıl sınırlaması olmadan, Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi (YÖK Tez Tarama Sistemi) aracılığıyla; arama sorgusunda “yapay zekâ”, konu başlığı sınırlamasında ise “Eğitim ve Öğretim” alanı belirlenerek ulaşılmıştır. Araştırmada son 25 yılda yazılmış ve YÖK Tez veri tabanından ulaşılabilen 14’ü İngilizce, 71’i Türkçe olan 85 lisansüstü tez bibliyometrik analiz VOSviewer ve Julius AI uygulamaları kullanılarak incelenmiştir. Analiz neticesinde 2023 ve 2024 yıllarında yapay zekâ konulu tez sayısında ciddi bir artış olduğu, yüksek lisans tez sayısının doktoraya göre daha fazla olduğu, Bahçeşehir Üniversitesinin bu alanda en çok tez çalışmasına sahip üniversite olduğu, tezlerin büyük bir kısmının Eğitim Bilimleri Enstitüsünden olduğu, tezlerin en çok BÖTE bölümünde yapıldığı, yapay zekâ kavramının en çok kullanılan anahtar kavram olduğu ve karma yöntem araştırmalarının en çok kullanılan araştırma yöntemi olduğu gibi temel sonuçlara ulaşılmıştır.

Keywords

• Yapay zekâ
• Bibliyografik analiz
• Lisansüstü tez
• Eğitimde yapay zekâ

References

1. Aljohani, A. A. (2022). The changing role of information technology management in the era of artificial intelligence. In Emerging Technologies in Data Mining and Information Security: Proceedings of IEMIS 2022, Volume 3 (pp. 313-321). Singapore: Springer Nature Singapore.
2. Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
3. Borger, J. G., Ng, A. P., Anderton, H., Ashdown, G. W., Auld, M., Blewitt, M. E.,Brown, D. V., Call, M.J., Collins, P., Freytag, S., Harrison, L.C., Hesping, E., Hoysted, J., Johnston, A., McInney, A., Tang, P., Whitehead, L., Jex, A. ve Naik, S. H. (2023). Artificial intelligence takes center stage: exploring the capabilities and implications of ChatGPT and other AI‐assisted technologies in scientific research and education. Immunology and cell biology, 101(10), 923-935.
4. Braun, V. ve Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative research in psychology, 3(2), 77-101.
5. Bringsjord, S., Bello, P. ve Ferrucci, D. (2003). Creativity, the Turing test, and the (better) Lovelace test. The Turing test: the elusive standard of artificial intelligence, 215-239.
6. Büyüköztürk, Ş., Çakmak, E. K., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş. ve Demirel, F. (2008). Bilimsel araştırma yöntemleri (2. Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
7. Copeland, B. J. (2006). Turing’s thesis. Church’s thesis after 70 years.
8. Creswell, J. (2013). Qualitative inquiry & research design: Choosing among five approaches.

9. Çavuş, M. N. (2024). Eğitimde yapay zekâ tabanlı ölçme ve değerlendirme üzerine bir derleme. Uluslararası Özel Amaçlar için İngilizce Dergisi, 2(1), 39-54.
10. Dave, M. ve Patel, N. (2023). Artificial intelligence in healthcare and education. British dental journal, 234(10), 761-764.
11. Doğan, F. ve Türkoğlu, İ. (2019). Derin öğrenme modelleri ve uygulama alanlarına ilişkin bir derleme. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 10(2), 409-445.
12. Halaweh, M. (2023). ChatGPT in education: Strategies for responsible implementation. Contemporary Educational Technology, 15(2).
13. Han, J. Y., Burm, E. ve Chun, Y. E. (2024). Applying artificial intelligence- based adaptive learning on mathematical attitudes and self-directed learning. Nanotechnology Perceptions, 408-424.
14. Holmes, W., Bialik, M. ve Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
15. İşler, B. ve Kılıç, M. (2021). Eğitimde yapay zekâ kullanımı ve gelişimi. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1), 1-11.
16. Johnson, R. B. ve Onwuegbuzie, A. J. (2004). Mixed methods research: A research paradigm whose time has come. Educational researcher, 33(7), 14-26.
17. Johnson, R. B., Onwuegbuzie, A. J. ve Turner, L. A. (2007). Toward a definition of mixed methods research. Journal of mixed methods research, 1(2), 112-133.
18. Karabacak, Z. İ. ve Sezgin, A. A. (2019). Türkiye’de dijital dönüşüm ve dijital okuryazarlık. Türk İdare Dergisi, 1(488), 319-343.
19. Kazu, İ. Y. ve Özdemir, O. (2009). Öğrencilerin bireysel özelliklerinin yapay zekâ ile belirlenmesi (Bulanık mantık örneği). Akademik Bilişim, 11, 13.
20. Kumar, A. ve Shah, K.(2024). A study on the impact of Emotional Intelligence on the professional performance of teaching personnel in various departments of Silver Oak University, In Artificial Intelligence in Education (ed: Prajapati, J. & Barbate, A.), (p. 39-54), Ahmedabad Ms. Kahani Utkarshbhai Mehta, Research Scholar.
21. Liu, Y., Chen, L. ve Yao, Z. (2022). The application of artificial intelligence assistant to deep learning in teachers' teaching and students' learning processes. Frontiers in Psychology, 13, 929175.
22. Liu, M., Li, W., Qiao, W., Liang, L. ve Wang, Z. (2023). Knowledge domain and emerging trends in HIV-MTB co-infection from 2017 to 2022: a scientometric analysis based on VOSviewer and CiteSpace. Frontiers in Public Health, 11, 1044426.
23. Merriam, S. B. ve Tisdell, E. J. (2015). Qualitative research: A guide to design and implementation. John Wiley & Sons.
24. Özdemir, O. (2024). Sosyal bilimlerde kullanılan ölçme araçlarının yapay zekâ ile değerlendirilmesi. Eğitim & Bilim 2024-ıı, 87.
25. Pinar Saygın, A., Cicekli, I. ve Akman, V. (2000). Turing test: 50 years later. Minds and machines, 10(4), 463-518.
26. Pritchard, A. (1969). Statistical bibliography: an interim bibliography. Journal of Documentation, 24(4): 69
27. Rejeb, N. ve Kalboussi, H. AIOT for educatıon: enhancıng learnıng and adaptıng teachıng ın real-tıme based on students'needs. Proceedings of the 20thInternational CDIO Conference, hosted by Higher School of Computer Science and Technology (ESPRIT)Tunis, Tunisia, June 10 – June 13, 2024
28. Rui, Y. ve Liu, Z. (2003, November). Artifacial: Automated reverse turing test using facial features. In Proceedings of the eleventh ACM international conference on Multimedia (pp. 295-298).
29. Samiee, S. ve Chabowski, B. R. (2012). Knowledge structure in international marketing: a multi-method bibliometric analysis. Journal of the Academy of Marketing science, 40, 364-386.
30. Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers?: AI and the future of education. John Wiley & Sons.
31. Silverman, M. (2017). A pedagogy of humanist moral education: The educational thought of Janusz Korczak. Springer.
32. Tashakkori, A. ve Teddlie, C. (2010). Putting the human back in ‘‘human research methodology’’: The researcher in mixed methods research. Journal of mixed methods research, 4(4), 271-277.
33. Taşcı, Y., ve Taşlıbeyaz, E. (2021). Yükseköğretim kurumlarında dijital dönüşüm çalışmalarının incelenmesi. Yükseköğretim ve Bilim Dergisi, 11(1), 172-183.
34. Uğur, S. (2023). Teknolojik tekillik bağlamında açıköğretim sisteminin dijital dönüşüm süreci. İçinde Özgür, A.Z., Çekerol, K., Koçdar, S. ve Kayabaş, İ. (Ed.), Açıköğretimle 40 Yıl: Uygulamalar ve Araştırmalar. ss.669-692. Anadolu Yayınları.
35. Uzun, Y., Tümtürk, A. Y., ve Öztürk, H. (2021). Günümüzde ve gelecekte eğitim alanında kullanılan yapay zekâ. In 1st International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences (pp. 1-3).
36. Van Eck, N. ve Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523-538.
37. Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M. ve Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–where are the educators?. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1-27.
38. Zhang, J., Quoquab, F. ve Mohammad, J. (2024). Plastic and sustainability: a bibliometric analysis using VOSviewer and CiteSpace. Arab Gulf Journal of Scientific Research, 42(1), 44-67.