Öğretim Teknolojisi ve Hayat Boyu Öğrenme Dergisi
Yazarlar: ["Tuncer AKBAY"]
Konular:-
DOI:10.52911/itall.1193460
Anahtar Kelimeler:Konu modelleme,Eğitim Araştırmaları,Makine öğrenmesi,Doğal dil işleme,Top2Vec algoritma,Topic modeling,Machine Learning,Education,NLP,Artificial intelligence,Top2Vec algorithm
Özet: Gelişen teknolojiyle birlikte bilgi kaynaklarına erişim daha kolay hale geldi. Bu durum araştırmacıların kısa sürede daha fazla yayın yapmasına ve büyük birçoğunun elektronik olarak yayınlanmasına ve depolanmasına olanak sağladı. Akademik yayınların büyük bir kısmı Web of Science ve Scopus gibi bilimsel veri tabanlarında indekslenirler ve ilgili veri tabanlarından erişilirler. Bu veri tabanları binlerce hatta milyonlarca araştırma raporlarını depolar. Web of Science ve Scopus gibi indexler abonelik tabanlı erişim sağladıkları veri tabanlarından veri almak için arama motoru ve filtreleme seçenekleri sunsalar da içeriklerinin yakından ilişkili olduğu yayınları bulmak yine de zordur. Doğal dil işleme gibi yapay zekâ teknolojileri, belgelerin içeriklerine göre kategorilere ayrılmasını sağlar. Top2Vec, kullanıcıların dokümanları anlamsal olarak kategorize etmelerini sağlayan denetimsiz konu modelleme algoritmalarından biridir. Bu çalışmanın amacı iki yönlüdür: (1) Araştırmacılara doğal dil işleme tekniklerini uygulayarak içerikleri gruplama becerisi kazandırmak ve (2) 2021 yılında yayınlanmış olan ve Web of Science'da ‘Education Scientific Dsciplines’ (Eğitim Bilimsel Disiplinleri) kategorisinde indekslenen makalelerin içeriklerini gruplandırarak en çok yayın yapılan konuları tespit etmektir. Top2Vec algoritmasını çalıştırmak için yazılacak olan Pyhton kodları Google Colab Notebook kullanılmıştır. Bu çalışmada 2021 yılında yayınlanan ve Web of Science veri tabanında Eğitim Bilimsel Disiplinleri kategorisi altında indekslenen 8125 makale arasından 68 farklı konu tespit edilerek her bir konudaki makale sayıları ortaya konulmuştur. Modellenen konular en fazla yayın yapılmış (örn, makale) konudan (N=549) en az yayın yapılmış konuya (N=29) doğru sıralandıktan sonra ilk sekiz konunun içerdiği anahtar kelimeler raporlanmış ve tartışılmıştır. En çok araştırma yapılan bu sekiz konu şu şekilde listelenmiştir: Fizik eğitimi (N=549), Çevrimiçi Eğitim ve Kovid-19 (N=438), Kimya Eğitimi (N=381), Matematik Eğitimi ve Akıl Yürütme (N=377), Psikoloji ve Duygu Durumu (N=257 ), Eğitimde Kültürel Çeşitlilik (N=228), Sağlık ve Yaşam (N=223), Mentorluk ve Liderlik (N=204).