Yapay Zekâ ile Tez Yazmak Mümkün mü?

Giriş

Son yıllarda internet arama trendleri incelendiğinde “yapay zekâ ile tez yazma”, “ChatGPT ile tez yazılır mı” veya “yapay zekâ tez konusu bulma” gibi sorguların hızla arttığı görülmektedir. Özellikle büyük dil modellerinin gelişimi, metin üretimi ve dil işleme kapasitesinde önemli bir eşik aşılmasına yol açmıştır. Nitekim GPT-3 modeli ile yalnızca birkaç talimat ile çeviri, soru cevaplama, metin tamamlama ve muhakeme gerektiren birçok görevin yapılabildiği görülmüştür [6]. Bu gelişme, yapay zekâ araçlarının yazma, düşünme ve akademik üretim süreçlerinde kullanımına ilişkin yeni bir tartışma alanı doğurmuştur.

Yapay zekâ konulu yayınların özellikle son on yıl içerisinde hızlı bir artış gösterdiği görülmektedir [9]. ODTÜ bünyesinde faaliyet gösteren University Ranking by Academic Performance (URAP) Laboratuvarı tarafından gerçekleştirilen bir araştırma, Türkiye’nin yapay zekâ alanındaki bilimsel üretiminin uluslararası ölçekte dikkat çekici bir düzeye ulaştığını göstermektedir. Söz konusu çalışmaya göre Türkiye, yapay zekâ alanında yayımlanan bilimsel makale sayısı bakımından 137 ülke arasında 13. sırada yer almaktadır [29].

Bu dönüşüm aynı zamanda eğitim sistemleri açısından da yeni sorular ortaya çıkarmaktadır. Yapay zekâ teknolojilerinin eğitim ve araştırma süreçlerine entegrasyonu yalnızca teknik bir yenilik olarak görülmemekte; aynı zamanda pedagojik, etik ve kurumsal boyutları olan çok katmanlı bir değişim süreci olarak değerlendirilmektedir.

Yapay zekâ okuryazarlığı üzerine yapılan bir çalışma, bu teknolojilerin yalnızca teknik bilgi değil; etik farkındalık, eleştirel düşünme ve toplumsal etkileri değerlendirme becerileri ile ele alınması gerektiğini göstermektedir [4]. Öte yandan öğrencilerin bu araçlara yönelmesi artık yalnızca teorik bir tartışma değildir. Üniversite öğrencileri üzerinde gerçekleştirilen araştırmalar, yapay zekâ araçlarının özellikle bilgi arama, ders çalışma ve akademik yazım süreçlerinde giderek daha fazla kullanılmaya başlandığını göstermektedir [25].

Yapay zekâ araçları belirli görevlerde araştırmacılara fikir üretimi, metin düzenleme veya bilgi organizasyonu gibi konularda destek sağlayabilmektedir. Ancak akademik bir tezin ortaya çıkması yalnızca metin üretimiyle ilgili değildir; problem tanımlama, literatürü eleştirel biçimde değerlendirme, yöntem tasarlama ve bilimsel yorum geliştirme gibi araştırmacının entelektüel katkısını gerektiren süreçleri de içermektedir.

Bu rehber niteliğindeki içerikte, yapay zekâ ile tez yazma konusunun gerçekten ne anlama geldiği, akademik dünyada bu araçların nasıl değerlendirildiği ve tez yazım sürecinde yapay zekânın hangi aşamalarda güvenli ve etik biçimde kullanılabileceği ele alınacaktır.

1. Akademide Yapay Zekâ ile Tez Yazmak Nasıl Değerlendirilmektedir?

Son yıllarda akademik üretim süreçlerinde gözlemlenen değişimler, yapay zekânın bilimsel araştırma ekosisteminin önemli bir parçası hâline geldiğini göstermektedir. Özellikle 2020 sonrası dönemde yapay zekâ ile tez ve makale yazımının hızla arttığı ve bu araştırmaların giderek daha fazla disiplinler arası bir karakter kazandığı görülmektedir [9].

Erken dönem çalışmalar daha çok bilgisayar bilimleri ve mühendislik alanlarında odaklansa da günümüzde eğitim bilimleri, sosyal bilimler ve iletişim alanlarında da yapay zekâ temelli çalışmaların yaygınlaşmaya başladığı görülmektedir.

Büyük dil modelleri ve üretken yapay zekâ sistemleri, metin üretimi, veri analizi, literatür taraması ve akademik içerik organizasyonu gibi birçok süreçte araştırmacılara destek sağlayabilmektedir.

UNESCO’nun raporunda yapay zekânın akademik üretimdeki rolünün dikkatle değerlendirilmesi gerektiği vurgulanmaktadır [27]. Aynı şekilde yapay zekâ okuryazarlığı üzerine yapılan çalışmalar, araştırmacıların yalnızca teknolojiyi kullanmayı değil aynı zamanda bu araçların sınırlarını ve risklerini anlamayı da öğrenmesi gerektiğini göstermektedir [4].

2. Yapay Zekâ ile Tez Yazılır mı?

Son yıllarda en sık sorulan sorulardan biri şudur: “Yapay zekâ ile tez yazılır mı?” Bu soruya verilecek en doğru cevap, önemli bir ayrımı yapabilmeyi gerektirir. Çünkü teknik olarak bir metnin yapay zekâ tarafından üretilmesi mümkündür; ancak bu durumun akademik olarak kabul edilebilir olduğu anlamına gelmez.

2.1. Yapay Zekâ Teknik Olarak Metin Üretebilir

Günümüzde ChatGPT, Gemini, Claude gibi büyük dil modelleri oldukça akıcı ve yapılandırılmış metinler üretebilmektedir. Yapılan araştırmalar, bu sistemlerin bilimsel anlatım biçimini taklit edebildiğini ve belirli akademik formatlara uygun metinler oluşturabildiğini göstermektedir [7]. Ancak bu durum önemli bir sorunu da beraberinde getirmektedir. Yapay zekâ tarafından üretilen metinler her zaman doğru bilgi içermeyebilir.

Yapay zekâ sistemlerinin zaman zaman gerçek dışı veya doğrulanmamış bilgiler üretmesi literatürde “yapay zekâ halüsinasyonu” olarak adlandırılmaktadır [2]. Bu nedenle yapay zekâ tarafından oluşturulan akademik metinlerin doğrudan güvenilir kabul edilmesi mümkün değildir.

Yapay zekâ halüsinasyonuna örnek

Akademik dille yazılmış gibi görünen bir metin içerisinde gerçekte var olmayan yazarlar, uydurma dergiler, doğrulanamayan araştırmalar ve asılsız istatistiksel oranlar yer alabilir. Metin biçimsel olarak ikna edici görünse de, kaynaklar veri tabanlarında doğrulanmadığı sürece bilimsel değer taşımaz.

• Kaynakların veri tabanlarında doğrulanması
• DOI veya indeks bilgilerinin kontrol edilmesi
• Gerçek veri ve yöntem açıklamalarının incelenmesi

2.2. Akademik Tez Bir Metinden Daha Fazlasıdır

Bir lisansüstü tezin yalnızca metin üretiminden ibaret olmadığı unutulmamalıdır. Akademik bir tez aşağıdaki süreçleri içeren bütüncül bir araştırma faaliyetidir:

1. Araştırma probleminin tanımlanması
2. Literatürün eleştirel biçimde değerlendirilmesi
3. Uygun araştırma yönteminin belirlenmesi
4. Veri toplama ve analiz sürecinin yürütülmesi
5. Elde edilen bulguların yorumlanması
6. Bilimsel katkının ortaya konulması

Bu süreçler yalnızca metin üretme becerisi ile gerçekleştirilemez. Araştırmacının eleştirel düşünme, metodolojik karar verme ve bilimsel yorum geliştirme yetkinliği bu aşamaların merkezinde yer almaktadır.

2.3. Yapay Zekâ Bir Yazar Değil Bir Araçtır

COPE tarafından yayımlanan etik rehberlerde yapay zekâ sistemlerinin akademik çalışmalarda yazar olarak kabul edilemeyeceği açık biçimde ifade edilmektedir. Bunun temel nedeni, yapay zekâ sistemlerinin hukuki sorumluluk taşıyamaması ve üretilen içeriğin doğruluğundan sorumlu tutulamamasıdır [10]. Springer Nature tarafından yayımlanan politika metinlerinde de yapay zekâ araçlarının akademik yazım süreçlerinde kullanılabileceği ancak yazar olarak gösterilemeyeceği açıkça belirtilmektedir [26].

2.4. Akademik Sorumluluk Yalnızca İnsan Araştırmacılara Aittir

Yapay zekâ araçlarının akademik yazım süreçlerinde tamamen yasaklanması gerektiği yönünde bir görüş bulunmamaktadır. Aksine birçok çalışma, bu araçların doğru kullanıldığında araştırmacılara önemli kolaylıklar sağlayabileceğini göstermektedir [3]. Ancak bu kullanımın belirli sınırlar içerisinde gerçekleşmesi gerektiği vurgulanmaktadır.

3. Tez Yazarken Yapay Zekâ Nerelerde Kullanılabilir?

Akademik literatürde asıl önemli soru şudur: Yapay zekâ tez sürecinin hangi aşamalarında araştırmacıya yardımcı olabilir? Üretken yapay zekâ araçları, araştırma sürecinin birçok aşamasında destek sağlayabilmektedir; ancak bu destek çoğu zaman doğrudan içerik üretmekten ziyade araştırma sürecini organize etmeye ve hızlandırmaya yöneliktir.

Uygulamalı Konu Daraltma Örneği

“Dijital eğitim teknolojileri alanında son yıllarda öne çıkan araştırma konularına yönelik bana sistematik derleme makaleleri öner” gibi bir komutla alan taraması yapılabilir. Sonrasında kaynaklar incelenir, özetler kaydedilir ve “bu kaynaklara göre araştırma boşluklarını belirle” komutu ile olası boşluklar tespit edilir.

Örneğin yapay zekâ şu tür boşluklar önerebilir:

• Yapay zekâ, sanal gerçeklik ve oyunlaştırmanın birlikte kullanıldığı entegre öğrenme ekosistemleri yeterince çalışılmamıştır.
• Uzun dönemli öğrenme çıktıları yeterince incelenmemiştir.
• Öğretmenlerin pedagojik uyum süreçleri üzerine araştırmalar sınırlıdır.
• Gelişmekte olan ülkeler bağlamında uygulamalar daha az incelenmiştir.

Buradan hareketle daha daraltılmış bir araştırma konusu üretilebilir:

Araştırma Sorusu Üretme ve Kaynak Kontrolü

Yapay zekâ, konuya uygun 5 araştırma sorusu ve her biri için temel/güncel referanslar önerebilir. Ancak örnekte görüldüğü gibi bazı kaynaklarda eksik künye, yanlış başlık, doğrulanamayan makale veya uydurma bilgi riski bulunmaktadır.

Sonuç olarak yapay zekâ, araştırmacının yerine geçen bir sistem değildir. Daha çok bir dijital araştırma asistanı gibi çalışır. Doğru kullanıldığında araştırma sürecini hızlandırabilir; ancak bilimsel düşünme, yorum geliştirme ve akademik sorumluluk her zaman araştırmacıya ait kalır.

5. ChatGPT Tez Yazımında Nasıl Kullanılabilir?

Yapay zekâ araçları arasında en çok konuşulan sistemlerden biri ChatGPT’dir. Ancak burada önemli bir ayrım yapılması gerekir: ChatGPT bir araştırma üretim sistemi değil, dil üretim sistemidir. Yani bu araçlar düşünmez, araştırma yapmaz veya bilimsel sonuç üretmez; yalnızca verilen komutlara göre metin üretir.

5.1. ChatGPT’nin Güçlü Yönleri

ChatGPT’nin akademik yazım süreçlerinde en güçlü olduğu alanlardan biri metin üretimi ve metin organizasyonudur. Özellikle tez yazım sürecinde şu alanlarda destek sağlayabilir:

• Araştırma konusuna ilişkin fikir üretme
• Kavramlar arasındaki ilişkileri açıklama
• Metin taslakları oluşturma
• Akademik dil geliştirme
• Bölüm geçişlerini düzenleme
• Özet ve abstract yazımına yardımcı olma

5.2. ChatGPT’nin Zayıf Yönleri

ChatGPT güçlü bir metin üretim aracı olsa da önemli sınırlılıkları bulunmaktadır. Yapılan çalışmalar, bu sistemlerin bazı durumlarda yanlış veya doğrulanmamış bilgiler üretebildiğini göstermektedir [2]. Ayrıca akıcı metinler üretmesine rağmen bilimsel doğruluk ve içerik bütünlüğü açısından insan uzmanların gerisinde kalabilmektedir [7].

5.3. Verimli Çalışmanın Anahtarı: Doğru Komutlar

ChatGPT’nin performansı büyük ölçüde verilen komutlara bağlıdır. Bu nedenle belirsiz sorular yerine açık ve hedef odaklı komutlar verilmelidir.

Bu tür hedef odaklı komutlar, yapay zekâ araçlarının çok daha kaliteli çıktılar üretmesini sağlayabilmektedir.

5.4. ChatGPT Bir Tez Danışmanının Yerini Tutabilir mi?

Akademik literatür bu soruya oldukça net cevap vermektedir: Hayır. Araştırma probleminin belirlenmesi, yöntem tasarımının yapılması, veri analizinin yorumlanması ve bilimsel katkının değerlendirilmesi gibi süreçler araştırmacının ve danışmanın uzmanlığına dayanmaktadır.

6. Yapay Zekâ ile Tez Yazmanın Avantajları

Yapay zekâ araçlarının akademik yazım süreçlerinde bu kadar hızlı yaygınlaşmasının temel nedeni yalnızca teknolojik merak değildir. Bu araçlar, doğru kullanıldığında tez yazım sürecinin birçok aşamasında araştırmacılara zaman kazandıran, düşünme sürecini destekleyen ve metin üretimini kolaylaştıran önemli avantajlar sunabilmektedir.

7. Yapay Zekâ ile Tez Yazmanın Riskleri

Yapay zekâ araçlarının akademik yazım süreçlerinde sunduğu avantajlar dikkat çekici olsa da literatür bu teknolojilerin önemli riskler de barındırdığını göstermektedir.

8. Akademik ve Etik Açıdan Yapay Zekâ Kullanımı Nasıl Değerlendiriliyor?

8.1. Yapay Zekâ Bir Yazar mıdır, Araç mıdır?

Akademik yayıncılıkta etik ilkeleri belirleyen kuruluşlar, yapay zekâ sistemlerinin akademik çalışmalarda yazar olarak kabul edilemeyeceğini açık biçimde ifade etmektedir [10], [26].

8.2. Yapay Zekâ Kullanımı Tezde Belirtilmeli midir?

Akademik şeffaflık ilkesi gereği, araştırma sürecinde kullanılan tüm araçların açık biçimde belirtilmesi gerekmektedir. Bu durum yapay zekâ araçları için de geçerlidir [21].

8.3. Teşekkür, Atıf ve Yöntem Açıklamalarında Kullanım

Bazı yaklaşımlar teşekkür bölümünü, bazıları yöntem bölümünü önermektedir. Genel eğilim, yapay zekâ kullanımının yöntemsel araç olarak açıklanması yönündedir [5], [21].

8.4. Kurumsal Politikalar

Üniversiteler ve akademik kurumlar, yapay zekâ kullanımına ilişkin yeni politika çerçeveleri geliştirmeye başlamıştır. Bu politikalar genellikle akademik dürüstlük, şeffaflık ve etik kullanım ilkeleri etrafında şekillenmektedir [20], [27].

8.5. Akademik Özgünlük ile Yapay Zekâ Desteğini Dengelemek

• Yapay zekâ araştırmacının yerine geçmez
• Bilimsel yorum ve analiz araştırmacıya aittir
• Kullanılan araçlar açık biçimde belirtilmelidir
• Akademik özgünlük korunmalıdır

9. Yapay Zekâ ile Tez Yazma Sürecinde Sık Yapılan Hatalar

• Kaynak doğrulamadan yapay zekâ metni kullanmak
• Yapay zekâyı doğrudan metin üreticisi gibi görmek
• Bölüm bütünlüğünü kurmadan parça parça içerik üretmek
• Yöntemsel kararları yapay zekâya bırakmak
• Üniversitenin tez yazım kılavuzunu göz ardı etmek
• Yapay zekâ tespit sistemlerine aşırı güvenmek

Literatür, bu hataların çoğunun yapay zekâ araçlarının rolünün yanlış anlaşılmasından kaynaklandığını göstermektedir.

10. Yapay Zekâ Tez Yazımında Nasıl Doğru Kullanılır?

12. Yapay Zekâ ile Tez Hazırlarken Örnek Bir Çalışma Akışı

12.1. Konu Seçiminden Literatür Taramasına

İlk aşamada yapay zekâ; konu daraltma, araştırma boşluğu belirleme ve alan tanıma için kullanılabilir. Ancak öneriler doğrudan kabul edilmemeli, veri tabanlarında doğrulanmalıdır.

12.2. Literatürden Yönteme Geçiş

Hangi yöntemlerin kullanıldığı, hangi veri toplama araçlarının tercih edildiği ve hangi analizlerin uygulandığı yapay zekâ yardımıyla ön çerçeve olarak görülebilir; ancak karar araştırmacı ve danışmana aittir.

12.3. Bulgular ve Tartışma Bölümlerinde Kullanım

Bulguların metinsel düzenlenmesi, tablo ve grafik açıklamaları ve tartışmada literatür bağlantısı kurma gibi alanlarda destek alınabilir. Ancak bilimsel yorumlar araştırmacıya ait olmalıdır.

12.4. Son Kontrol, Benzerlik Denetimi ve Etik Gözden Geçirme

Son aşamada metin bütünlüğü, kaynak doğruluğu, atıf sistemi ve biçimsel kurallar kontrol edilmelidir. Yapay zekâ kullanıldıysa bu durum şeffaf biçimde açıklanmalıdır.

12.5. Benzerlik ve AI Tespit Araçlarının Sınırlılıkları

AI tespit araçları kesin ve kusursuz değildir. Bu nedenle akademik dürüstlüğün yalnızca tespit yazılımlarına bırakılması sağlıklı değildir.

12.6. Yapay Zekâ Destekli Araştırmacı Kontrollü Model

• Araştırma problemini ve teorik çerçeveyi araştırmacı belirler
• Yapay zekâ fikir üretimi ve organizasyon desteği sağlar
• Literatür doğrulaması veri tabanları üzerinden yapılır
• Yöntem ve analiz kararları araştırmacı ve danışman tarafından verilir
• Yapay zekâ kullanımı şeffaf biçimde açıklanır

13. Türkiye’de Yapay Zekâ ve Tez Yazımı Üzerine Literatür Ne Söylüyor?

Türkiye’de yapay zekâ konusuna yönelik lisansüstü tezlerin sayısında son yıllarda önemli bir artış yaşandığı görülmektedir [13]. Bu çalışmaların önemli bir bölümü bilgisayar bilimleri, mühendislik ve eğitim teknolojileri alanlarında yoğunlaşmaktadır.

13.1. Lisansüstü Tezlerde Yapay Zekâya Artan İlgi

İçerik analizleri, yapay zekâ konulu lisansüstü tezlerin özellikle 2010’lu yılların sonundan itibaren hızla arttığını göstermektedir [13].

13.2. Eğitim Alanında Öne Çıkan Eğilimler

Eğitim teknolojileri bağlamında yürütülen araştırmalar, yapay zekâ sistemlerinin öğrenme süreçlerini kişiselleştirme, öğrencilere anlık geri bildirim sağlama ve öğrenme analitiği üretme gibi avantajlar sunduğunu göstermektedir [12], [28].

13.3. İletişim ve Akademik Yazım Alanındaki Boşluklar

İletişim bilimleri ve akademik yazım alanında yapılan çalışmaların daha sınırlı olduğu görülmektedir. Bu durum, sosyal bilimlerde önemli araştırma fırsatlarının bulunduğunu göstermektedir.

13.4. Akademik Yazım Sürecinde Yapay Zekâ Tartışmaları

Akademik yazım bağlamında yapılan çalışmalar, yapay zekâ araçlarının fikir geliştirme, metin düzenleme ve içerik üretimi gibi süreçlerde araştırmacılara kolaylık sağladığını; ancak özgünlük, etik ve akademik sorumluluk gibi yeni tartışmalar da doğurduğunu göstermektedir [3].

13.5. Akademik Ekosistemde Dönüşüm

• Akademik bilgi üretiminde dijital araçların artan rolü
• Araştırma süreçlerinde otomasyon ve veri analitiğinin yaygınlaşması
• Akademik yazım pratiklerinin yeniden şekillenmesi

Sonuç

Yapay zekâ teknolojilerinin hızlı gelişimi, akademik üretim süreçlerini önemli ölçüde etkilemiştir. Büyük dil modellerinin ortaya çıkmasıyla birlikte akademik yazım, literatür taraması ve araştırma planlama süreçlerinde yeni dijital araçların kullanılmaya başlanması, araştırma pratiklerini dönüştüren bir gelişme olarak görülmektedir.

Yapay zekâ araçları zaman kazandıran ve fikir üretimini kolaylaştıran önemli olanaklar sunsa da; yanlış bilgi üretimi, sahte kaynak oluşturma, yüzeysel analiz, özgünlük ve etik sorunlar gibi ciddi riskler de barındırmaktadır [2], [5], [8].

Akademik yayıncılıkta geliştirilen etik rehberler ve kurumsal politikalar, yapay zekânın araştırma süreçlerinde yardımcı araç olarak kullanılabileceğini; ancak yazar olarak kabul edilemeyeceğini açık biçimde vurgulamaktadır [10], [26], [27].

Bu çalışma kapsamında elde edilen genel değerlendirmeler aşağıdaki biçimde özetlenebilir:

• Yapay zekâ teknolojileri akademik yazım ve araştırma süreçlerinde giderek daha yaygın kullanılmaktadır.
• Literatür taraması, fikir geliştirme, metin düzenleme ve planlama süreçlerinde kolaylık sağlayabilmektedir.
• Buna karşın yanlış bilgi üretme, doğrulanmamış kaynak oluşturma ve yüzeysel analiz gibi sınırlılıkları vardır.
• Üretilen içerikler mutlaka araştırmacı tarafından doğrulanmalı ve değerlendirilmelidir.
• Akademik etik doğrultusunda yapay zekâ sistemleri yazar olarak kabul edilmez.
• Yapay zekâ kullanımı şeffaf biçimde belirtilmelidir.
• Üniversitelerin etik ve dürüstlük politikaları belirleyicidir.
• Türkiye’de bu alan gelişmekte olan bir araştırma alanıdır.
• En sağlıklı kullanım modeli, araştırmacı kontrollü destekleyici modeldir.
• Yapay zekâ, araştırmacının yerini alan değil; araştırmayı destekleyen araç olarak değerlendirilmelidir.

Sık Sorulan Sorular

Kaynaklar