MÜZİK EĞİTİMİNDE YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI KONUSUNDA YAPILMIŞ ARAŞTIRMALARIN BİBLİYOMETRİK ANALİZİ

Öz

Teknolojinin çok hızlı gelişmesi ile yapay zekâ hayatımızın her alanına etki etmektedir. Yapay zekânın kullanıldığı alanlardan biri de eğitimdir. Eğitime yapay zekanın entegre edilmesi, eğitim ortamını zenginleştirerek öğrenmeyi keyifli hale getirmektedir. Aynı zamanda öğrencilerin ilgi ve motivasyonlarını arttırmaktadır. Müzik eğitiminde yapay zekâ uygulamaları, öğrencilerin gereksinimlerine uygun öğretim ortamları oluşturma, uygun müzik eserleri bulup çalma ve yeni şarkılar oluşturma amacıyla kullanılabilmektedir. Ayrıca enstrüman çalma, performans değerlendirme ve geri bildirim vermede yapay zekadan yararlanılabilmektedir. Bu bağlamda müzik eğitimde yapay zekâ uygulamalarının hem etkili öğrenmeye katkı sağladığı hem de öğretmenin işlerini kolaylaştırdığı söylenebilir. Bu araştırma, bibliyometrik haritalama analizi yoluyla müzik eğitimi alanında yapay zekâ üzerine yapılan araştırmaların eğilimlerini sistematik bir çerçevede incelemeyi amaçlamaktadır. Böylece, müzik eğitimi alanındaki kavramsal yapı ve entelektüel bağlantıları görselleştirerek yapay zekânın müzik eğitimi araştırmalarında nasıl yer edindiğine dair kapsamlı bir genel bakış sunmayı hedeflemektedir. Bibliyometrik haritalama sürecinde büyük veri kümelerinin görselleştirilmesi ve analiz edilmesi için Web of Science ile entegre yazılım olan Vosviewer kullanılmıştır. Araştırma kriterlerine uygun olan bilimsel makaleler, yayınlandığı yıl, yapıldığı ülke, yazarları, alıntı performansı, sık kullanılan anahtar sözcükler ve özetlerinde en sık kullanılan terimler açısından incelenmiştir. Elde edilen veriler, alan yazında yer alan araştırma sonuçları ışığında tartışılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• bibliyometrik haritalama analizi
• müzik eğitimi
• yapay zekâ uygulamaları

BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF RESEARCH ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLICATIONS IN MUSIC EDUCATION

Abstract

With the rapid development of technology, artificial intelligence is impacting every aspect of our lives. Education is one of the areas where artificial intelligence (AI) is used. Integrating AI into education enriches the educational environment and makes learning enjoyable. It also increases students' interest and motivation. Artificial intelligence applications in music education can be used to create learning environments tailored to students' needs, find and play appropriate musical pieces, and create new songs. Furthermore, AI can be used in instrument playing, performance evaluation, and providing feedback. In this context, it can be argued that AI applications in music education contribute to effective learning and simplify the teacher's work. This research aims to systematically examine the trends in research on artificial intelligence in music education through bibliometric mapping analysis. By visualizing the conceptual structure and intellectual connections in music education, it aims to provide a comprehensive overview of how AI is gaining ground in music education research. Vosviewer, a software integrated with Web of Science, was used to visualize and analyze large data sets in the bibliometric mapping process. Scientific articles that met the criteria were examined for year of publication, country of publication, authors, citation performance, frequently used keywords, and the most frequently used terms in their abstracts. The data obtained were discussed in light of research findings in the literature.

Keywords

• bibliometric mapping analysis
• music education
• artificial intelligence applications

Kaynakça

1. Alordiah, C. O. (2023). Proliferation of Artificial Intelligence Tools: Adaptation Strategies in the Higher Education Sector. Propellers Journal of Education 2(1), 53-65.
2. Arıcı, İ. (2023). Artificial Intelligence and Music Education. Journal of Current Researches on Social Sciences, 13(3), 579-584.
3. Aria, M. & Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959-975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
4. Arslan, K. (2020). Eğitimde Yapay Zekâ ve Uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
5. Bohr, A. & Memarzadeh, K. (2020). The rise of artificial intelligence in healthcare applications. Artificial Intelligence in Healthcare, 25-60. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818438-7.00002-2
6. Bommasani, R., Hudson, D. A., Adeli, E., Altman, R., Arora, S., von Arx, S., … & Liang, P. (2021). On the opportunities and risks of foundation models. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. https://arxiv.org/abs/2108.07258
7. Bulut, M. A., Davarcı, M., Bozdoğan, N. K., & Sarpkaya, Y. (2024). Yapay zekanın eğitim üzerindeki etkileri. Ulusal Eğitim Dergisi, 4(3), 976–986. https://www.uleder.com/index.php/uleder/article/view/498
8. Cioffi, R., Travaglioni, M., Piscitelli, G., Petrillo, A., & De Felice, F. (2020). Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in Smart Production: Progress, Trends, and Directions. Sustainability, 12(2), 492, 1-26. https://doi.org/10.3390/su12020492

9. Çetin, M. & Aktaş, A. (2021). Yapay zekâ ve eğitimde gelecek senaryoları. Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi,18, 4225-4268.
10. Çetin, G., Kayır, G., & Tofur, S. (2024). Türkiye’de Eğitim ve Öğretim Konulu Yapay Zekâ Başlıklı Lisansüstü Çalışmaların İncelenmesi. 10th Internatıonal Educatıon And Innovatıve Scıences Congress, Ankara, Türkiye.
11. Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N. & Lim, W.M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285-296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
12. Dwivedi, Y. K., Kshetri, N., Hughes, L., Slade, E. L., Jeyaraj, A., Kar, A. K., … & Wade, M. R. (2023). Societal, ethical and technological perspectives of generative AI. International Journal of Information Management, 71, 102642. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642
13. Garfield, E. (1955). Citation indexes for science: A new dimension in documentation through association of ideas. Science, 122(3159), 108–111. https://doi.org/10.1126/science.122.3159.108
14. Güdek, B., & Açıksöz, F. (2024). Yapay Zeka Destekli Müzik Eğitimi: Yeni Bir Öğrenme Deneyimi. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 11(112), 1909–1922. https://doi.org/10.5281/zenodo.14020368
15. Hash, P. M. (2021). Remote learning in school bands during the COVID-19 shutdown. Journal of Research in Music Education, 68(4):381–397. https://doi.org/10.1177/0022429420967008
16. Kaplan, A. & Haenlein M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who‟s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62, 15-25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004
17. Karaoğlan Yılmaz, F. G. & Yılmaz, R. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin Türkçeye uyarlanması. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 5(2), 172-190. https://doi.org/10.53694/bited.1376831
18. Keleş, O. (2024). Yapay Zekâ Destekli Müzik Dersi Aktivitelerinin Öğrencilerin Ders Motivasyonlarına Etkisi. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Atatürk Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü. Erzurum.
19. Kessler, M. M. (1963). Bibliographic coupling between scientific papers. American Documentation, 14(1), 10–25. https://doi.org/10.1002/asi.5090140103
20. Köken, C. (2025). Erken Çocukluk Eğitiminde Yapay Zekânın Kullanımı. M. Bardak (Ed.), Erken Çocukluk Eğitimde Güncel Araştırmalar içinde (63-86). Ankara: Vizetek Yayıncılık.
21. Li, P. & Wang, B. (2023). Artificial Intelligence in Music Education. International Journal of Human–Computer Interaction, 40(16), 4183–4192. https://doi.org/10.1080/10447318.2023.2209984
22. Mongeon, P. & Paul-Hus, A. (2016). The journal coverage of Web of Science and Scopus: A comparative analysis. Scientometrics, 106(1), 213-228. https://doi.org/10.1007/s11192-015-1765-5
23. Nan, J. (2020). Research of Application of Artificial Intelligence in Preschool Education. Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 1607 (1), 1-5.
24. Pannu, A. (2015). Artificial intelligence and its application in different areas. International Journal of Engineering and Innovative Technology, 4(10), 79-84.
25. Rey-Martí, A., Ribeiro-Soriano, D. & Palacios-Marqués, D. (2016). A bibliometric analysis of social entrepreneurship. Journal of Business Research, 69(5), 1651-1655.
26. Tabier, E. & Bakanay, Ç. D. (2023). Okul Öncesi Eğitimde Müze Eğitim Ortamları ve Yapay Zekâ Uygulamaları, Journal of Social, Humanities and Administrative Sciences, 9(65):3082-3088. http://dx.doi.org/10.29228/JOSHAS.70500
27. Üçer, Ö., Yılmaz, H. & Açar, Y. (2025). Investigation of Artificial Intelligence literacy levels of music teachers. Journal for the Interdisciplinary Art and Education, 6(2), 117-132. https://doi.org/10.5281/zenodo.15510414
28. Van Eck, N. J. & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523-538.
29. Van Eck, N.J. & Waltman, L. (2014). “Visualizing bibliometric networks.” In Y. Ding, R. Rousseau & D. Wolfram (Eds.), Measuring Scholarly Impact: Methods and Practice (pp. 285-320). Springer.
30. Waltman, L.; Van Eck, N. J. & Noyons, E. C. M. (2010). “A unified approach to mapping and clustering of bibliometric networks.” Journal of Informetrics, 4(4), 629-635.
31. Xu, Y. (2024). Intelligent e-learning system in the development of preschool music education based on digital audio technology. Entertainment Computing, 50, 100682, 1-6.
32. Yavuz, M. S., Karaosmanoğlu, M. K., Yeprem, S., Karşıcı, G., & Sezikli, U. (2025). Türkiye’de müzik ve yapay zeka üzerine bir değerlendirme. Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi, 20(MX Yaratıcı Endüstriler Çalıştayı 2024: Yapay Zekâ Çağında Yaratıcı Endüstriler Özel Sayısı), 50-70. https://doi.org/10.14783/maruoneri.1499345
33. Yu, L. & Ding, J. (2020). Application of music artificial intelligence in preschool music education. Iop Conference Series Materials Science and Engineering, 750(1), 012101. https://doi.org/10.1088/ 1757-899x/750/1/012101
34. Zupic, I. & Čater, T. (2015). Bibliometric methods in management and organization, Organizational Research Methods, 18(3), 429-472. https://doi.org/10.1177/1094428114562629