Akademik Yazımda Yapay Zeka Kullanımı ve Etik Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, akademisyen ve araştırmacıların üretken yapay zeka araçlarını literatür tarama, makale ve tez yazımı, dil düzenleme ve hakem süreçlerinde etik sınırlar içinde kullanmasını amaçlayan uygulamalı bir programdır. Katılımcılar uydurma kaynak riskini, yazarlık ve beyan kurallarını, yayıncı politikalarını ve tespit araçlarının sınırlarını vakalarla öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

Araştırmacıya Özgü. Genel üretkenlik ipuçları yerine literatür, yöntem, makale, tez ve hakem süreçlerine odaklanan içerik.

Kaynak Güvenilirliği. Uydurma atıf ve yanlış aktarılan bulguları yakalayan sistematik bir doğrulama iş akışı kazanın.

Güncel Etik Kurallar. COPE, ICMJE, yayıncı politikaları ve YÖK rehberi ışığında neyin kabul edilebilir olduğunu netleştirin.

“Yapay zeka yazmayı hızlandırabilir; ancak bilimsel iddianın doğruluğu ve sorumluluğu her zaman araştırmacının imzasında kalır.”

Ön Koşullar

Akademik Deneyim — Makale, tez, proje önerisi veya bildiri yazım sürecine aktif olarak katılmış olmak.
Çalışma Metni — Uygulamalarda kullanmak üzere gizlilik sorunu taşımayan kendi taslak metninizden bir bölüm.
Kaynak Yönetimi — Zotero, Mendeley veya EndNote gibi bir kaynak yönetim aracına genel aşinalık.
Teknik Şart Yok — Programlama bilgisi gerekmez; bilgisayar ve bir üretken YZ aracı hesabı yeterlidir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiAraştırma ve yazım sürecinin her aşamasında yapay zeka araçlarını verimli kullanmak, kaynakları doğrulamak ve yayın etiği ile beyan yükümlülüklerini doğru uygulamak.

Modül 1

Literatür Tarama ve Kaynak Doğrulama

Dil modelleri neden var olmayan atıflar üretir?
Semantic Scholar, Elicit ve Consensus ile literatür arama
Connected Papers ile atıf ağlarının keşfi
Scite ile atıfların destekleyici veya karşıt bağlamı
DOI ve özgün metin üzerinden kaynak doğrulama akışı
Uygulama: Kendi konunuzda doğrulanmış literatür haritası

Modül 2

Yazım, Dil ve Analiz Desteği

Makale iskeleti ve argüman akışının yapılandırılması
İngilizce akademik dil düzenleme ve yazar sesini koruma
Özet, başlık ve editöre mektup taslaklarında destek
Hakem yorumlarına yanıt metninin yapılandırılması
Veri analizi kodu üretiminde doğrulama zorunluluğu
Uygulama: Taslak bir bölümün dil ve yapı revizyonu

Modül 3

Yayın Etiği ve Kurumsal Politikalar

Yapay zeka neden yazar olamaz? COPE ve ICMJE tutumu
Elsevier, Springer Nature ve IEEE yapay zeka politikaları
YÖK'ün üretken yapay zeka kullanımına dair etik rehberi
İntihal, parafraz ve yapay zeka ile yeniden yazma sınırı
Hakemlikte gizlilik: makaleyi araçlara yüklememe
Vaka analizi: Geri çekilen makalelerden çıkan dersler

Modül 4

Tespit Araçları, Beyan ve Kapanış

Yapay zeka tespit araçlarının güvenilirlik sınırları
Anadili İngilizce olmayan yazarlarda yanlış pozitif riski
Tez danışmanlığında şeffaf kullanım kuralları
Atölye: Makale ve tez için yapay zeka kullanım beyanı
Kişisel sorumlu kullanım kontrol listesi oluşturma
Değerlendirme, Soru-Cevap ve sertifika takdimi

Eğitim Kazanımları

Literatür Tarama — Semantic Scholar, Elicit ve Consensus gibi araçlarla literatürü hızla tarayıp doğrulanmış bir kaynak haritası çıkarabileceksiniz.
Kaynak Doğrulama — Uydurma atıfları ve yanlış aktarılan bulguları DOI ve özgün metin kontrolüyle sistematik olarak yakalayabileceksiniz.
Yazım Desteği — Makale yapısı, akademik dil ve hakem yanıtlarında yapay zekadan kendi yazar sesinizi koruyarak yararlanabileceksiniz.
Analiz Güvenliği — Yapay zekayla üretilen analiz kodlarını ve istatistiksel yorumları yayına girmeden önce doğrulayabileceksiniz.
Politika Bilgisi — COPE, ICMJE, yayıncı politikaları ve YÖK rehberinin yapay zeka kullanımına getirdiği kuralları uygulayabileceksiniz.
Hakemlik Etiği — Hakem ve editör rollerinde gizlilik yükümlülüklerini gözeterek yapay zeka kullanım sınırlarını belirleyebileceksiniz.
Tespit Okuryazarlığı — Yapay zeka tespit araçlarının sonuçlarını sınırlılıklarıyla yorumlayıp adil değerlendirme yapabileceksiniz.
Şeffaf Beyan — Makale, tez ve proje önerileriniz için dergi ve kurum kurallarına uygun yapay zeka kullanım beyanı yazacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Öğretim üyeleri
araştırma görevlileri
doktora ve yüksek lisans öğrencileri
dergi editörleri
tez danışmanları ile enstitü ve araştırma etik kurulu üyeleri.

Sıkça Sorulan Sorular

Akademik Yazımda Yapay Zeka Kullanımı ve Etik Eğitimi kimler için uygundur?

Program; öğretim üyeleri, araştırma görevlileri, doktora ve yüksek lisans öğrencileri, dergi editörleri, tez danışmanları ile enstitü ve etik kurul üyeleri için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi konuları kapsar?

Eğitim 1 tam gün ve 4 modülden oluşur: literatür tarama ve kaynak doğrulama, yazım ve analiz desteği, yayın etiği ve kurumsal politikalar, tespit araçları ve beyan atölyesi.

Makalede yapay zeka kullanmak etik ihlal midir?

Kullanımın türüne bağlıdır. Dil düzenleme gibi destekler çoğu yayıncı tarafından beyan koşuluyla kabul edilirken yapay zekanın yazar gösterilmesi, doğrulanmamış içerik ve gizli hakem metinlerinin araçlara yüklenmesi kabul edilmez. Eğitimde güncel politikalar ayrıntılı işlenir.

Hangi araçlar gösteriliyor?

Semantic Scholar, Elicit, Consensus, Connected Papers ve Scite ile literatür çalışmaları; ChatGPT, Claude veya Gemini ile yazım ve dil desteği; Zotero ile kaynak yönetimi entegrasyonu gösterilir.

Eğitim üniversiteye özel uyarlanabilir mi, sertifika veriliyor mu?

Evet. İçerik, üniversitenin yapay zeka politikası, enstitü tez yazım kuralları ve disiplin alanlarına göre uyarlanabilir. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika