Akademik Çalışmada Yapay Zekâ · Ders 5/12
YZ Destekli Literatür Keşif Araçları
Semantic Scholar, Elicit, Consensus, ResearchRabbit ve Connected Papers gibi araçları ne için kullanacağını, sınırlarını ve neden her bulguyu orijinal kaynaktan okuman gerektiğini öğren.
Genel amaçlı sohbet botları kaynak uydurabilir; ama akademik veri tabanlarına bağlı çalışan YZ destekli literatür keşif araçları gerçek makaleleri bulur ve aralarındaki ilişkileri gösterir. Doğru kullanıldıklarında literatür taramasını hızlandırır, gözden kaçırdığın çalışmaları ortaya çıkarırlar. Yanlış kullanıldıklarında ise seni makale okumadan “okumuş gibi” yazmaya iter. Bu ders, bu araçları keşif için kullanıp okuma ve değerlendirmeyi kendinde tutmayı öğretir.
Başlıca araçlar ve ne işe yaradıkları
| Araç | Temel işlevi | En uygun kullanım | Dikkat |
|---|---|---|---|
| Semantic Scholar | Allen Institute for AI’ın geliştirdiği ücretsiz akademik arama motoru; makale başına kısa YZ özeti (TLDR), atıf ve etki bilgileri. | Anahtar sözcükle arama, bir makaleyi atıf yapan çalışmaları izleme, yazar takibi. | Kısa özet makalenin yerini tutmaz; Türkçe yayın kapsamı sınırlıdır. |
| Elicit | Araştırma sorusuna göre ilgili makaleleri bulur, özetler ve seçilen özellikleri (örneklem, yöntem, bulgu) tabloya çıkarmaya çalışır. | Sistematik taramanın ilk eleme aşamasında makaleleri hızlıca gözden geçirme. | Tabloya çıkardığı bilgiler hatalı olabilir; her hücreyi makaleden doğrula. |
| Consensus | Bir soruya hakemli makalelerden çıkarılan bulgularla cevap verir; bazı sorularda çalışmaların genel eğilimini gösterir. | Bir konuda literatürün genel yönünü hızlıca görmek, başlangıç makaleleri bulmak. | Genel eğilim göstergesi nicel bir meta-analiz değildir; çalışma kalitesini ayırt etmeyebilir. |
| ResearchRabbit | Eklediğin makalelerden yola çıkarak benzer, önceki ve sonraki çalışmaları ve yazar ağlarını görselleştirir. | Bir “çekirdek” makale koleksiyonundan literatür ağını genişletmek. | Ağ, veri tabanındaki atıf ilişkilerine dayanır; eksik kayıtlar boşluk yaratır. |
| Connected Papers | Seçtiğin bir makaleye benzer çalışmaları bir grafik üzerinde gösterir (ortak atıf ve kaynak benzerliğine dayalı). | Bir alanın kilit/öncü çalışmalarını ve yeni türev çalışmalarını keşfetmek. | Benzerlik ≠ konu uyumu; grafik yalnızca keşif içindir. |
| Scite | Atıfların bağlamını sınıflandırmaya çalışır (destekleyen, karşıt, değinen). | Bir bulgunun sonraki çalışmalarca desteklenip desteklenmediğine ilk bakış. | Otomatik sınıflama hatalı olabilir; bağlamı kendin oku. |
Doğru iş akışı: Keşfet → Elde et → Oku → Değerlendir
YZ araçlarıyla literatür taraması
- 1
Soruyu ve anahtar sözcükleri netleştir
Araştırma sorunu ve Türkçe/İngilizce anahtar sözcüklerini önce kendin yaz. Ör. “akademik erteleme / academic procrastination”, “üniversite öğrencileri / university students”.
- 2
Klasik veri tabanlarında tara
Google Akademik, alanına uygun indeks (ERIC, PubMed, Web of Science, Scopus vb.) ve Türk kaynaklarında sistematik arama yap. Bu, taramanın omurgasıdır.
- 3
YZ araçlarıyla genişlet
Bulduğun 3–5 temel makaleyi ResearchRabbit ya da Connected Papers’a ekleyip ağı incele; Elicit ya da Consensus ile soruna yakın ek çalışmaları ara.
- 4
Aday listesini kaydet
Bulduğun makaleleri Zotero/Mendeley’e ekle. Her birinin nereden bulunduğunu (veri tabanı, araç) not et; sistematik derlemelerde bu raporlama için gerekir.
- 5
Özete değil, makaleye git
Uygun görünen her makalenin tam metnini edin. YZ özeti yalnızca “okumaya değer mi?” sorusuna cevap verir.
- 6
Oku ve not al
Yöntemi, örneklemi, bulguları ve sınırlılıkları kendin oku; kendi notlarını kendi cümlelerinle yaz.
- 7
Değerlendir ve sentezle
Çalışmaların kalitesini, birbirleriyle uyumunu ve çelişkilerini kendin değerlendir. Sentez (literatür taramasının asıl katkısı) senin işindir.
Elicit’in 12 makale için çıkardığı “örneklem” ve “ana bulgu” sütunlarını doğrudan tezin literatür tablosuna kopyalamak.
“Literatür, sosyal medya kullanımının ergenlerde depresyonu artırdığı konusunda hemfikirdir.” (Consensus’un özet ekranına bakarak yazılmış.)
Zeynep, “yoğun bakım hemşirelerinde ahlaki sıkıntı” konusunda yüksek lisans tezi yazıyor.
1) PubMed’de “moral distress” AND “intensive care” AND nurses aramasıyla 40 aday buluyor; Google Akademik ve DergiPark’ta “ahlaki sıkıntı” “yoğun bakım” aramasıyla 9 Türkçe çalışma ekliyor.
2) En çok atıf alan 4 uluslararası makaleyi ResearchRabbit’e ekliyor; ağda daha önce görmediği 6 ilgili çalışma beliriyor.
3) Semantic Scholar’da bir ölçek geliştirme makalesini atıf yapan çalışmaları açıp Türkçe uyarlama çalışmasının izini sürüyor; uyarlamayı DergiPark’ta bulup indiriyor.
4) Toplam 56 aday makaleyi (40 + 9 + 6 + 1) Zotero’ya ekliyor, başlık-özet taramasıyla 27’ye indiriyor ve 27’sinin tam metnini okuyor.
5) Literatür taramasında yalnızca okuduğu 27 çalışmaya atıf yapıyor.
Kendini dene
Kendini dene
Literatür aracı kullanırken
0/6Takıldığın bir yer mi var?
Bu konuda sık sorulanlar