Journals / Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2022 / Cilt: 10 - Sayı: 1

Artificial Intelligence (AI) Studies in The TR Index: A Systematic Review

TR Dizin’de Yapay Zekâ (YZ) Araştırmaları: Bir Sistematik İnceleme Çalışması

Pages
464–475
Publication Date
2022-10-12
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The results of this study may lead to the examination of the indexing of many publications made in our country in the TR Index.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Artificial Intelligence (AI) analytics, tools, and coding are increasingly used to improve quality in every part of the industry.
📊
Key Findings & Data:Although the results do not have an essential place in the TR Index, they can be evaluated as an accelerated increase of around 70% in the last three years.
💡
Conclusion & Impact:The results of this study may lead to the examination of the indexing of many publications made in our country in the TR Index.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Makine Öğrenmesi · Derin Öğrenme · Yapay Sinir Ağları

Abstract

Artificial Intelligence (AI) analytics, tools, and coding are increasingly used to improve quality in every part of the industry. However, such tools find their place in bugs, vulnerabilities, security points, duplications, and many more. Researchers around the world have conducted many academic studies with AI until today. The increasing development and use in the field in the last decade led to the need to research the publication amount, application areas, and achievements of countries in technology. This article used systematic research and literature review to determine the structured approach to the concepts of AI, machine learning, deep learning, and neural networks that can be searched in the TR Index. Although the results do not have an essential place in the TR Index, they can be evaluated as an accelerated increase of around 70% in the last three years. In the field distribution, engineering ranked first with 673 units. In addition, a decrease in the indexation rate of the subject is also observed. The results of this study may lead to the examination of the indexing of many publications made in our country in the TR Index.

Özet

Yapay zekâ analizleri, araçları ve kodlaması her sektörde kalite artırmak için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu tür araçlar, hataları, güvenlik açıklarını, güvenlik noktalarını, yinelemeleri ve diğer birçok konuda kendisine yer bulmaktadır. Bugüne kadarki çalışmalarında, dünyanın dört bir yanındaki araştırmacılar, yapay zekâ ile birçok akademik çalışmalar yapmıştır. Son on yılda alanda artan gelişim ve kullanım, teknoloji bağlamında ülkelerin yayın miktarı, uygulama alanları ve başarılarının araştırılması ihtiyacına yol açmaktadır. Bu makale, TR Dizin de taranabilen yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve yapay sinir ağları kavramları ile ilgili yapı yaklaşımını belirlemek için sistematik araştırma ve literatür incelemesi kullandı. Sonuçlar, TR Dizin genelinde çok önemli bir yer tutmasa da, son 3 yılda %70 civarında ivmeli bir artış olarak değerlendirilebilir. Alan dağılımında 673 adetle mühendislik ilk sırada yer aldı. Bunun yanında konunun endekslenme oranında ki düşüklük de gözlenmektedir. Bu çalışmanın sonuçları, alanda ülkemizde yapılan birçok yayının TR Dizinde endekslenmesi konusunun irdelenmesine yol açabilecektir.

🔖

Cite This Article

ORMAN, A., SEBETCİ, Ö. (2022). Artificial Intelligence (AI) Studies in The TR Index: A Systematic Review. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt: 10 - Sayı: 1, 464–475. https://ajindex.com/articles/493855

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. B. L. Aylak, O. Oral, ve K.Yazıcı, “Yapay zeka ve makine öğrenmesi tekniklerinin lojistik sektöründe kullanımı,” El-Cezeri Journal of Science and Engineering, c. 8, s.1, ss. 74-93, 2021
  2. S. Paliwal, V. Bharti, and A. K. Mishra, Ai Chatbots: Transforming The Digital World. In Recent Trends and Advances In Artificial Intelligence And Internet of Things, 1th ed., 2020, Switzerland: Springer, Cham, pp. 455-482
  3. A. Maedche, C. Legner, A. Benlian, B. Berger, H. Gimpel, T. Hess and M. Söllner, “AI-based digital assistants,” Business & Information Systems Engineering, vol. 61, no. 4, pp. 535-544, 2019
  4. M. A. Goralski, and T. K Tan, “Artificial intelligence and sustainable development,” The International Journal of Management Education, vol. 18, no. 1, pp. 100330, 2020
  5. N. Kshetri, “Artificial Intelligence in Developing Countries,” IEEE Annals of the History of Computing, vol. 22 no. 04, pp. 63-68, 2020
  6. S. Hochrein, and C. H. Glock, C. H. “Systematic literature reviews in purchasing and supply management research: a tertiary study,” International Journal of Integrated Supply Management, vol. 7, no. 4, pp. 215-245, 2012
  7. B. Kitchenham, Procedures For Performing Systematic Reviews, Keele, UK: Keele University, 2004, pp. 1-26
  8. ULAKBİM. (2021, 1 Haziran). Hakkımızda [Çevrimiçi]. Erişim:
  9. A. Aslan, “TR Dizin,” Acta Medica Alanya, vol. 3, no. 1, pp. 1-2, 2019
  10. TR Dizin. (2021, 1 Haziran). Hakkında [Çevrimiçi]. Erişim:
  11. Ş. Beşoluk, ve İ. Önder, “Öğretmen adaylarının öğrenme yaklaşımları, öğrenme stilleri ve eleştirel düşünme eğilimlerinin incelenmesi,” İlköğretim Online, c. 9, s. 2, ss. 679-693, 2010
  12. İ. Önder, ve Ş. Beşoluk, “Düzenlenmiş iki faktörlü çalışma süreci ölçeği’nin (R-SPQ-2F) Türkçeye uyarlanması,” Eğitim ve Bilim, c. 35, s. 157, ss. 55-67, 2010
  13. M. Buluş, E. Duru, M. Balkıs, ve S. Duru, “Öğretmen adaylarında öğrenme stratejilerinin ve bireysel özelliklerin akademik başarıyı yordamadaki rolü,” Eğitim ve Bilim, c. 36, s. 161, ss. 186-198, 2011
  14. Ç. Ş. Taşkın, “Epistemolojik inançlar: öğretmen adaylarının öğrenme yaklaşımlarını yordayıcı bir değişken/epıstemologıcal belıefs: as predıctors of preservıce teachers' learnıng aprroaches,” Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, c. 9, s. 19, ss. 273-285, 2012
  15. B. Ataseven, “Yapay sinir ağlari ile öngörü modellemesi,” Öneri Dergisi, c. 10 s. 39, ss.