KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2026 / Cilt: 35

YAPAY ZEKÂNIN SOSYAL VE AKADEMİK TEMSİLİ: TÜRKİYE ADRESLİ YAYINLARDA BİBLİYOMETRİK VE SÖYLEMSEL EĞİLİMLER

THE SOCIAL AND ACADEMIC REPRESENTATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE: BIBLIOMETRIC AND DISCURSIVE TRENDS IN PUBLICATIONS FROM TÜRKİYE

Veysel Bilal Arslankara(T.C. Milli Eğitim Bakanlığı)0000-0002-9062-9210
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2026-07-21
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bibliyometrik bulgular, YZ’nin özellikle eğitim, sağlık ve etik gibi disiplinlerde yoğunlaştığını ve ChatGPT, Gemini gibi üretken YZ araçlarının öne çıktığını göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı Türkiye adresli yapay zekâ (YZ) temalı akademik yayınların sosyal ve akademik temsillerini hem bibliyometrik hem de söylemsel olarak incelemektir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Araştırmada, 2022-2025 yılları arasında yayımlanan 957 akademik makale analiz edilmiş olup yıllara göre dağılım, anahtar kelime frekansları, yazar kurum üretkenliği ve atıf yapısı gibi göstergeler ortaya konmuştur.
💡
Sonuç & Katkı:Bibliyometrik bulgular, YZ’nin özellikle eğitim, sağlık ve etik gibi disiplinlerde yoğunlaştığını ve ChatGPT, Gemini gibi üretken YZ araçlarının öne çıktığını göstermektedir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:2022-2025 Verileri
⚙️Değişkenler:Yapay Zekâ · Sosyal temsil · Bibliyometrik Analiz

Özet

Bu çalışmanın amacı Türkiye adresli yapay zekâ (YZ) temalı akademik yayınların sosyal ve akademik temsillerini hem bibliyometrik hem de söylemsel olarak incelemektir. Araştırmada, 2022-2025 yılları arasında yayımlanan 957 akademik makale analiz edilmiş olup yıllara göre dağılım, anahtar kelime frekansları, yazar kurum üretkenliği ve atıf yapısı gibi göstergeler ortaya konmuştur. Bibliyometrik bulgular, YZ’nin özellikle eğitim, sağlık ve etik gibi disiplinlerde yoğunlaştığını ve ChatGPT, Gemini gibi üretken YZ araçlarının öne çıktığını göstermektedir. Nitel doküman analizi ile gerçekleştirilen içerik çözümlemesinde ise maksimum çeşitlilik örneklemesi yoluyla belirlenen 250 makale incelenmiş olup YZ’nin sosyal rollerle (öğretmen, rehber, karar destekleyici), insani özelliklerle (öğrenme, empati, özerklik) ve felsefi zeminlerle (araçsalcı, determinist) temsil edildiği saptanmıştır. Ayrıca YZ’nin etik, hukuki ve kültürel boyutları üzerine hem ütopyacı hem de distopyacı anlatılar geliştirildiği gözlemlenmiştir. Bu çalışma, YZ’nin Türkiye’deki akademik söylemdeki çok boyutlu konumunu görünür kılmakta ve disiplinlerarası eğilimlerin haritalanmasına katkı sunmaktadır.

Abstract

This study aims to examine the social and academic representations of artificial intelligence (AI) in academic publications affiliated with Türkiye through both bibliometric and linguistic analyses. A total of 957 academic articles published between 2022 and 2025 were analyzed, revealing indicators such as publication trends by year, keyword frequencies, institutional productivity, and citation structures. The bibliometric findings demonstrate that AI research is particularly concentrated in disciplines such as education, health, and ethics, with generative AI tools such as ChatGPT and Gemini standing out. In the qualitative document analysis phase, 250 articles selected through maximum variation sampling were examined, and it was found that AI is represented through social roles (teacher, guide, decision-support agent), human-like attributes (learning, empathy, autonomy), and philosophical underpinnings (instrumentalism, determinism). Furthermore, both utopian and dystopian narratives regarding the ethical, legal, and cultural dimensions of AI were observed. This study makes the multidimensional position of AI within Türkiye’s academic discourse visible and contributes to mapping interdisciplinary trends.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Arslankara, V. B. (2026). YAPAY ZEKÂNIN SOSYAL VE AKADEMİK TEMSİLİ: TÜRKİYE ADRESLİ YAYINLARDA BİBLİYOMETRİK VE SÖYLEMSEL EĞİLİMLER. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 35. https://doi.org/10.35379/cusosbil.1695604

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (38)

  1. Alan, H., Güneş, M. H., Gökçe, Y., & Yalçın, M. (2024). Artificial intelligence and grand challenges: A bibliometric and thematic analysis. Preprints. https://www.preprints.org/manuscript/202406.0456
  2. Alioğulları, E., Tüylü, D. & Sağıroğlu, A. (2025). Examining artificial intelligence and ethics in education with bibliometric analysis. In E. Alioğulları, D. Tüylü & A. Sağıroğlu (Eds.), Examining Artificial Intelligence and Ethics in Education With Bibliometric Analysis (pp. 1-30). IGI Global. https://www.igi-global.com/chapter/examining-artificial-intelligence-and-ethics-in-education-with-bibliometric-analysis/368512
  3. Alper, A. E., & Alper, F. Ö. (2020). Industry 4.0 revolution and its impacts on labor markets. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 29(3), 441-460. https://doi.org/10.35379/cusosbil.746361
  4. Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zeka ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
  5. Arslankara, V. B., & Usta, E. (2024). Generative artificial intelligence as a lifelong learning self efficacy: Usage and competence scale. Journal of Teacher Education and Lifelong Learning, 6(2), 288-302. https://doi.org/10.51535/tell.1489304
  6. Arslankara, V. B., & Usta, E. (2025). Development and validation of the lifelong artificial ıntelligence ethical awareness scale (laieas). Journal of Teacher Education and Lifelong Learning, 7(2), 319-329. https://doi.org/10.51535/tell.1813310
  7. Aydın, N. (2024). Türkiye’de yapay zekâ alanında yapılan çalışmaların bibliyometrik analizi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27(52), 387-407. https://doi.org/10.31795/baunsobed.1545006
  8. Aydoğmuş, H. Y., Aydoğmuş, U, & Türkan, Y. S. (2025). An in-depth bibliometric analysis to understand the impact and future of artificial intelligence in higher education. In H. Y. Aydogmus, U. Aydoğmuş, & Y. S. Türkan (Eds.), An In-Depth Bibliometric Analysis to Understand the Impact and Future of Artificial Intelligence in Higher Education (pp. 117-152). IGI Global. https://www.igi-global.com/chapter/an-in-depth-bibliometric-analysis-to-understand-the-impact-and-future-of-artificial-intelligence-in-higher-education/368516
  9. Bandura, A. (1977). Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review, 84(2), 191-215. https://doi.org/10.1037/0033-295X.84.2.191
  10. Bircan, T., & Salah, A. A. A. (2022). A bibliometric analysis of the use of artificial intelligence in social sciences. Mathematics, 10(23), 4398.
  11. Boztaş, G.D., Berigel, M. & Altınay, F. (2024). A bibliometric analysis of Educational Data Mining studies in global perspective. Education and Information Technologies, 29, 8961-8985. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12170-0
  12. Braun, V. & Clarke, V. (2006) Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3, 77-101. http://dx.doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
  13. Bulut, M., Bulut, A., Kaban, A. & Kırbaş, A. (2023). Keyword survey and thematic focuses in educational research: A review of 2023. In M. Shelley, V. Akerson, & M. Unal (Eds.), Proceedings of IConSES 2023-- International Conference on Social and Education Sciences (pp. 515-527), Las Vegas, NV, USA. ISTES Organization.
  14. Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2018). Designing and conducting mixed methods research (3rd ed.). Thousand Oaks, CA: SAGE.
  15. Çetin, F. A., Öztürk, S. & Akarsu, O. N. (2024). Pazarlama ve muhasebede yapay zeka kullanımı: Görsel haritalama teknikleri ile bibliyometrik analiz. İktisadi ve İdari Bilimler Alanında Uluslararası Çalışmalar ve Değerlendirmeler. Serüven Yayınevi.
  16. Çifci, B. S., & Şahin Başfırıncı, Ç. (2020). Yapay zeka konusunun toplumsal cinsiyet kapsamında incelenmesi: Mesleklere yönelik bir araştırma. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 29(4), 183-203. https://doi.org/10.35379/cusosbil.819510
  17. Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review.
  18. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 319-340.
  19. Durak, G., Çankaya, S., Özdemir, D. & Can, S. (2024). Artificial intelligence in education: A bibliometric study on its role in transforming teaching and learning. International Review of Research in Open and Distributed Learning, 25(3), 219-244. https://doi.org/10.19173/irrodl.v25i3.7757
  20. Gökçe, Y., Çavuşoğlu, S., Göral, M., Bayatkara, Y., Bükey, A. & Gökçe, F. (2024). A bibliometric analysis of the technology acceptance model and the use of robots in tourism studies, Worldwide Hospitality and Tourism Themes, 16(2), 178-189. https://doi.org/10.1108/WHATT-03-2024-0057
  21. Gökdaş, İ., Karacaoğlu, Ö.C. & Özkaya, A. (2024). COVID-19 and teachers’ digital competencies: a comprehensive bibliometric and topic modeling analysis. Humanities and Social Sciences Communications, 11, Article 147. https://doi.org/10.1057/s41599-024-04335-0
  22. Gündoğdu, A., & Benzer, S. (2024). Bibliometric analysis of articles published on artificial intelligence in education during the last five years in Türkiye. The Journal of Artificial Intelligence and Human Sciences, 1(1), 15–28. https://yzib.com.tr/index.php/yzib/article/view/4
  23. Gürkan, S., Duran, S., & Duran, V. (2024). Unveiling missing themes: An analysis of gender bias through artificial intelligence assisted bibliometric analysis. Kahramanmaraş İstiklal Üniversitesi Psikoloji Dergisi, 2(2), 1-24.
  24. 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(1), 15–25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004
  25. Karakose, T., Leithwood, K., & Tülübaş, T. (2024). The intellectual evolution of educational leadership research: A combined bibliometric and thematic analysis using SciMAT. Education Sciences, 14(4), 429. https://doi.org/10.3390/educsci14040429
  26. Karaoğlan Yılmaz, F. G., & Yılmaz, R. (2023). Adaptation of the artificial intelligence literacy scale into Turkish. Journal of Information and Communication Technologies, 5(2), 172-190. https://doi.org/10.53694/bited.1376831
  27. Keser Ateş, S., Kaleci, F., & Erdoğan, A. (2025). Artificial intelligence in education: A bibliometric analysis. Ahmet Keleşoğlu Eğitim Fakültesi Dergisi, 7(1), 14-36. Kırtıl, İ. G., & Aşkun, V. (2021). Artificial intelligence in tourism: a review and bibliometrics research. Advances in Hospitality and Tourism Research, 9(1), 205-233.
  28. Laupichler, M. C., Aster, A., Haverkamp, N., & Raupach, T. (2023). Development of the “scale for the assessment of non-experts’ YZ literacy” - An exploratory factor analysis. Computers in Human Behavior Reports, 12, 100338.
  29. Metli, A. (2023). Articles on education and artificial intelligence: A bibliometric analysis. Journal of Social Sciences and Education, 11(2), 145-162.
  30. Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994). Qualitative data analysis: An expanded sourcebook. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
  31. OECD (2021), OECD Digital education outlook 2021: Pushing the frontiers with artificial ıntelligence, blockchain and robots, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/589b283f-en
  32. Ok, G., Kaya, D., & Kutluca, T. (2025). Artificial intelligence for a sustainable future in the 21st century: Impacts and reflections on education. Discourse and Communication in Sustainable Education, 16(1), 109-136.
  33. Siemens, G. (2005). Connectivism: A learning theory for the digital age. International Journal of Instructional Technology & Distance Learning, 2.
  34. Sur, Ö. (2025). Türkiye’de yapay zeka araştırmalarının bibliyometrik analizi (1992-2024), içinde Ed. R. Bayrak & V. Çavuş, Yapay Zeka ve Disiplinlerarası Yaklaşımlar, Çizgi Kitabevi: Konya.
  35. UNESCO. (2021). YZ and education: Guidance for policy-makers. UNESCO Publishing. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376709
  36. Van Eck, N. J., & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84, 523-538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3
  37. Wahid, S. H. (2024). Exploring the intersection of Islam and digital technology: A bibliometric analysis. Social Sciences & Humanities Open, 10, 101085.
  38. Yılmaz, G., & Şahin-Yılmaz, A. (2024). An overview of chatbots in tourism and hospitality using bibliometric and thematic content analysis Worldwide Hospitality and Tourism Themes, 16(2), 232-256. https://doi.org/10.1108/whatt-03-2024-0069