Yapay Zekâ
3 akademik çalışmanın Türkçe incelemesi; ağırlıklı alanları Mühendislik ve Teknoloji, Sağlık Bilimleri. Çalışmaları soru, yöntem ve bulgu düzeyinde karşılaştırmak için aşağıdaki literatür matrisini okuyabilirsin.
3 inceleme2022–2025 yayın yılları3 bilim alanı
Bu konudaki sorular
Her kutu bir incelemeye gider; kısa cevap ve fosforlu bulgu cümlesi makale sayfasının en üstündedir.
Literatür matrisi
Çalışmalar yayın yılına göre yeniden eskiye sıralıdır; bulgu cümleleri yalnızca ilgili çalışmanın kendi bulgusunu aktarır.
| Çalışma | Tür | Örneklem | Bulgu | APA 7 |
|---|---|---|---|---|
| Obeziteye Bağlı Damar Hastalıklarının Tahmininde Yapay Zekâ Destekli Araçlar: Paydaş Perspektifleri ve Zorluklar2025 · Kaatje Goossens ve 3 yazar | Nitel araştırma | Amaçlı örnekleme ile seçilen 21 paydaş (16 Belçika, 3 Avusturya, 1 Birleşik Krallık, 1 İsveç; 12 kadın, 9 erkek; | Paydaşlar çok modlu veri entegrasyonu ve geliştirilmiş risk stratifikasyonu imkânı nedeniyle AI-POD araçlarına ihtiyatlı bir iyimserlik ve koşullu güvenle yaklaşmış, yapay zekânın uzmanlığın yerini almayıp tamamlayıcı rol oynaması gerektiğini vurgulamıştır. | Goossens, K., Borry, P., Forehand, T. M., Steijvoort, E. V. (2025). AI-driven tools for the prediction of obesity-related vascular diseases: stakeholder perspectives and challenges. . https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1713882 |
| ChatGPT'nin USMLE Sınavındaki Performansı: Büyük Dil Modelleri Kullanılarak Yapay Zekâ Destekli Tıp Eğitimi Potansiyeli2023 · Tiffany H. Kung ve 10 yazar | Nicel araştırma | Görsel öge (grafik, resim vb.) içeren sorular elendikten sonra kalan 350 adet USMLE soru ögesidir (Step 1: 119, Step… | ChatGPT alana özgü ek bir eğitim veya yönlendirme almamasına rağmen tüm USMLE sınav seviyelerinde %60 civarındaki baraj puanına yakın veya barajın üzerinde bir doğruluk performansı sergilemiştir. | Kung, T. H., Cheatham, M., Medenilla, A., Sillos, C., Leon, L. D., Elepaño, C., Madriaga, M., Aggabao, R., Diaz-Candido, G., Maningo, J., Tseng, V. (2023). Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-assisted medical education using large language models. PLOS Digital Health, 2(2), e0000198-e0000198. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000198 |
| Eğitim Verilerinde Duygu Analizi ve Görüş Madenciliği: Kapsamlı Bir Derleme2022 · Thanveer Shaik ve 5 yazar | Kapsam derlemesi | LMS, MOOC (Coursera, Udemy) ve Twitter platformlarından elde edilen öğrenci geri bildirimleri, forum gönderileri ve… | Çevrim içi öğrenme platformlarından elde edilen öğrenci yorumlarının unsur tabanlı analizi üzerine yapılan incelemelerde, Rastgele Orman (Random Forest) algoritmasının unsur belirleme ve duygu sınıflandırmada %98'in üzerinde yüksek başarım gösterdiği saptanmıştır. | Shaik, T., Tao, X., Dann, C., Xie, H., Li, Y., Galligan, L. (2022). Sentiment analysis and opinion mining on educational data: A survey. Natural Language Processing Journal, 2, 100003-100003. https://doi.org/10.1016/j.nlp.2022.100003 |