Akademisyenler İçin Yapay Zekâ Eğitimi
Yapay Zeka
Araştırma fikrinden yayımlanmış makaleye kadar tüm bilimsel süreci yapay zekâ ile güçlendiren, uygulamalı ve etik odaklı bir program. Bir programlama eğitimi değildir; kodlama bilgisi gerektirmez. Katılımcılar literatür taramasından akademik yazıma, dergi seçiminden etik kullanıma kadar her adımda yapay zekâyı güvenilir ve eleştirel biçimde kullanmayı öğrenir ve kendine özel bir akademik yapay zekâ asistanı inşa eder.
Ne Öğreneceksiniz?
Eğitim Sonunda Kazanacağınız Teknik Yetkinlikler
- Akademik araştırmada üretken yapay zekâyı (ChatGPT, Claude, Gemini) kullanmak
- Büyük dil modellerinin nasıl çalıştığını (token, bağlam, olasılıksal çıktı) kavramak
- Yapay zekânın sınırlarını (halüsinasyon, uydurma kaynak, sahte DOI, yanlış kesinlik) ayırt etmek
- Yapılandırılmış, çok aşamalı ve eleştirel akademik promptlar tasarlamak (R-T-F, T-A-G, C-A-R-E, R-I-S-E çerçeveleri)
- Geniş bir konudan araştırılabilir problem, araştırma sorusu, amaç ve hipotez geliştirmek
- İsimli araçlarla (Google Scholar, Scopus, Elicit, Consensus, SciSpace) literatür taraması yapmak
- Atıf ağı araçlarıyla (ResearchRabbit, Connected Papers, Litmaps) kaynak keşfi yapmak ve PRISMA mantığıyla sistematik tarama yürütmek
- Kaynak gerçekliği ve DOI doğrulama (Crossref, Scite, Retraction Watch) ile yağmacı kaynakları ayırt etmek
- Makaleleri sistematik okumak (NotebookLM, SciSpace, ChatPDF) ve literatür sentezi (tematik, kronolojik, yöntemsel) yapmak
- Nitel veri analizini (MAXQDA, NVivo, ATLAS.ti) ile açık kodlama, tema geliştirme ve raporlama olarak yürütmek
- Akademik kimlik ve profil yönetimi (ORCID, Google Scholar, ResearchGate, Altmetric) ile araştırmanın görünürlüğünü artırmak
- Yapay zekâ kullanımını şeffaf beyan etmek ve veri güvenliğini (KVKK/GDPR) gözetmek
- Akademik dürüstlük ilkelerini (COPE, ICMJE), telif, intihal ve otomasyon yanlılığını kavramak
Ayar Damgası
Uluslararası geçerli, doğrulanabilir sertifika
Eğitim sonunda yapılan online sınavda başarılı olan katılımcılar, uluslararası geçerliliğe sahip onaylı sertifika almaya hak kazanır.
Sertifika
Benzer Eğitimler
Veri bilimi, günümüz dünyasında büyük bir öneme sahiptir çünkü dijitalleşme ve internet kullanımının artmasıyla birlikte...
Sıfırdan başlayıp akıllı sözleşme, dApp, DeFi ve NFT geliştirmeyi uygulamalı olarak öğreten, hackathon odaklı kapsamlı b...
Genişletilmiş Dijital Tasarım Eğitimi
Sık sorulan sorular
Bu eğitim bir programlama/yazılım eğitimi mi?
Hayır. Bir yapay zekâ mühendisliği veya programlama eğitimi değildir; Python, makine öğrenmesi algoritmalarının kodlanması ve nicel istatistiksel analiz kapsam dışıdır. Odak, araştırma ve yayın süreçlerinde yapay zekânın uygulamalı ve etik kullanımıdır.
Kodlama bilgisi gerekiyor mu?
Hayır, kodlama ön koşulu yoktur. Eğitim sıfırdan başlar ve uygulamalı orta–ileri akademik kullanıma kadar ilerler.
Bu eğitime kimler katılabilir?
Akademisyenler ve araştırma görevlileri; doktora ve yüksek lisans öğrencileri (tez/makale hazırlayanlar); lisans öğrencileri (özellikle bitirme/dönem projesi ve ilk araştırma deneyimini yaşayanlar); bilimsel yayın hazırlayan ve süreçlerini yapay zekâ ile güçlendirmek isteyen tüm araştırmacılar.
Farklı akademik seviyelere uygun mu?
Evet. Dersler düzeye göre uyarlanır: lisans öğrencileri görevleri bitirme/dönem projesi ölçeğinde, yüksek lisans/doktora ve akademisyenler ise aynı adımları tez, makale ve proje ölçeğinde uygular.
Yapay zekâ araştırmamı benim yerime mi yapacak?
Hayır. Program yapay zekâyı, araştırmacının yerine karar veren değil, insan muhakemesini destekleyen bir yardımcı olarak konumlandırır. Nihai karar ve sorumluluk her zaman araştırmacıya aittir.
Etik ve veri güvenliği konusu işleniyor mu?
Evet. Akademik etik ayrı bir başlık olmakla kalmaz, her dersin sonundaki "etik ve doğrulama kontrolü" ile programın bütününe yayılır. Kaynak/atıf doğrulama, yapay zekâ kullanımının şeffaf beyanı, telif ve intihal, KVKK/GDPR ilkeleri eğitim boyunca sürekli işlenir.