Yapay Zekâ ile Literatür Taraması Nasıl Yapılır? Akademik Doğru Kullanım

Yapay zekâ ile literatür taraması, kaynak bulmayı, okuma listesini daraltmayı ve okuduğunuz makaleleri özetlemeyi hızlandırmak için yapılır. Doğru kullanımda yapay zekâ sizin yerinize yazmaz; aranacak kavramları önerir, makaleleri karşılaştırmanıza yardım eder, zor bir yöntem bölümünü açıklar. Sohbet botunun verdiği her kaynak ise gerçek bir veri tabanında kontrol edilmeden kaynakçaya girmez ve kullandığınız araç, kurumun istediği etik beyanda açıkça yazılır.

Aşağıda iş akışını adım adım kuruyoruz: hangi araç hangi aşamada işe yarar, uydurma kaynak nasıl yakalanır, tez ve makalede nerede durmanız gerekir ve etik beyan nasıl doldurulur.

Literatür taramasında yapay zekâ neyi hızlandırır?

Yapay zekâ en çok taramanın başında ve okuma aşamasında zaman kazandırır. Bir konuya yeni giren biri, alanın temel kavramlarını ve hangi anahtar kelimelerle arama yapılacağını bilmez. Büyük dil modeli tabanlı bir sohbet botu, "uzaktan çalışma ve iş tatmini" gibi bir konu için İngilizce ve Türkçe eş anlamlı terimleri, ilgili kuramları ve olası alt başlıkları birkaç dakikada listeler.

Okuma aşamasında ise yüklediğiniz bir makalenin yöntemini, örneklemini ve bulgularını özetletebilirsiniz. Bu, kırk makalelik bir listeden hangisini derinlemesine okuyacağınızı seçmenizi kolaylaştırır. Metin özetleme burada bir eleme aracıdır; özet, makalenin yerini tutmaz.

Aşama	Yapay zekâ ne yapabilir	Sizin yapmanız gereken
Konu belirleme	Alt soruları ve kavram haritasını önerir	Danışmanla konuşup kapsamı daraltmak
Anahtar kelime	Eş anlamlı terimler ve İngilizce karşılıklar üretir	Terimleri veri tabanında denemek
Kaynak bulma	Akademik arama araçlarıyla ilgili makaleleri sıralar	Her kaydı kaynağında açmak
Ön eleme	Özetleri karşılaştırıp tablo hazırlar	Dahil etme ölçütlerini kendiniz koymak
Okuma	Yöntem ve bulguları açıklar	Makaleyi baştan sona okumak
Sentez	Çalışmalar arasındaki ortak noktaları gösterir	Yorumu ve eleştiriyi kendiniz yazmak

Tablonun sağ sütunu işin asıl kısmıdır. Yapay zekâ sol sütundaki işleri hızlandırır, ama sağdakileri devralırsa çalışma sizin çalışmanız olmaktan çıkar.

Hangi araçlar gerçek kaynak bulur?

Gerçek kaynak bulmak için yapay zekânın bir akademik veri tabanına bağlı olması gerekir. Genel amaçlı bir sohbet botu, internette arama yapmıyorsa yalnız eğitim sırasında gördüğü metinlerden yola çıkar ve kaynak adını "tahmin eder". RAG yaklaşımıyla çalışan araçlar ise önce bir veri tabanında arama yapar, sonra bulduğu belgelere dayanarak cevap üretir; bu yüzden gösterdikleri kaynağa tıklayıp açabilirsiniz.

Pratikte üç tür araç kullanılır. Birincisi Google Scholar, Semantic Scholar gibi akademik arama motorları ve Türkiye için DergiPark, TR Dizin ve YÖK Ulusal Tez Merkezi gibi ulusal kaynaklardır. İkincisi, akademik veri tabanının üstüne anlamsal arama ve özetleme ekleyen yapay zekâ araçlarıdır; kelimesi kelimesine eşleşme yerine anlamca yakın makaleleri bulurlar. Üçüncüsü, kendi PDF'lerinizi yükleyip yalnız o belgeler hakkında soru sorabildiğiniz not ve okuma araçlarıdır.

Hangi aracın hangi veri tabanını taradığı, ücretsiz sürümün sınırı ve dosya yükleme kapasitesi sık değişir. Bir araca başlamadan önce yardım sayfasında hangi kaynaklardan arama yaptığını okuyun. Araçların genel karşılaştırması için öğrenciler için yapay zekâ araçları yazısına bakabilirsiniz.

Uydurma kaynak riski: bir örnekle

Sohbet botları, var olmayan ama gerçek gibi görünen kaynaklar üretebilir. Bu duruma halüsinasyon denir ve literatür taramasında en pahalı hatadır, çünkü bir jüri üyesinin tek bir aramasıyla ortaya çıkar.

Şöyle bir senaryo düşünün. Yüksek lisans öğrencisi Elif, internet araması kapalı bir sohbet botuna "Türkiye'de uzaktan çalışmanın iş tatminine etkisi üzerine 2019 sonrası beş makale öner" yazıyor. Cevapta beş kaynak var: yazar adları Türkçe, dergi adları tanıdık, yıllar uygun, hatta sayfa numaraları bile yazılmış. Elif bu kaynakları DergiPark ve Google Scholar'da aradığında şu tabloyla karşılaşıyor (rakamlar örnek amaçlı bir varsayımdır):

• Bir makale gerçekten var ve bilgileri doğru.
• Bir makale var, ama yılı ve dergi sayısı yanlış yazılmış.
• Bir yazar gerçek, ama o başlıkta bir çalışması yok.
• İki makale hiçbir veri tabanında bulunamıyor.

Bu senaryoda beş kaynağın yalnız biri olduğu gibi kullanılabilir. Uydurma kaynağın tipik işaretleri şunlardır: başlık çok "tam isabet" gibidir, DOI numarası yoktur ya da başka bir makaleye gider, dergi gerçektir ama o sayıda böyle bir makale yer almaz. Modelin bir bilgi kesim tarihi olduğu için en yeni çalışmaları da bilmeyebilir.

Kural basittir: kaynakçaya giren her çalışmayı kendi gözünüzle, yayımlandığı yerde açın. Özetini değil, en azından giriş, yöntem ve sonuç bölümlerini okuyun. Bu konuda daha fazla kontrol yöntemi için yapay zekânın verdiği bilgiler doğru mu yazısına bakın.

Adım adım güvenli bir tarama iş akışı

Güvenli bir iş akışı, yapay zekâyı arama ve okuma desteği olarak kullanır, kaynak listesini ise veri tabanından üretir. Aşağıdaki sıra bir dönem ödevinden yüksek lisans tezine kadar uyarlanabilir.

1. Araştırma sorusunu yazın. Tek cümlelik bir soru belirleyin ve danışmanınızla netleştirin.
2. Kavram listesi çıkarın. Sohbet botundan konuyla ilgili Türkçe ve İngilizce terimleri, eş anlamlıları ve ilgili kuramları isteyin.
3. Veri tabanında arayın. Bu terimlerle akademik arama motorlarında ve ulusal veri tabanlarında arama yapın, sonuçları bir tabloya aktarın.
4. Dahil etme ölçütlerini koyun. Yıl aralığı, dil, yöntem türü gibi ölçütleri kendiniz belirleyin ve tabloya not edin.
5. Özetlerle ön eleme yapın. Özetleri okuyun; yapay zekâdan özetleri karşılaştıran bir tablo hazırlamasını isteyebilirsiniz.
6. Seçilen makaleleri okuyun. PDF'i yükleyip zor bir bölümü açıklatabilirsiniz, ama makalenin tamamını okuyun.
7. Notlarınızı kendi cümlelerinizle yazın. Her makale için bir paragraf not tutun; alıntı yapacağınız yerleri sayfa numarasıyla işaretleyin.

Düzenli bir kaynak tablosu sonraki aşamada çok zaman kazandırır. Yazar, yıl, yöntem, örneklem ve ana bulgu sütunlarıyla basit bir tablo yeterlidir. Makale özetlerini nasıl çıkaracağınızı yapay zekâ ile özet çıkarma yazısında ayrıntılı anlattık.

Hangi istemler işe yarar?

Kaynak istemek yerine düşünme desteği isteyen istemler daha güvenlidir. "Bana kaynak öner" yerine "Bu konuyu araştırırken hangi anahtar kelimelerle arama yapmalıyım?" diye sorun. Yüklediğiniz bir makale için "Bu çalışmanın örneklemi ve sınırlılıkları nedir, hangi sayfada yazıyor?" gibi sayfa göstermesini isteyen sorular, cevabı kontrol etmenizi kolaylaştırır.

İki makaleyi karşılaştırırken "Bu iki çalışmanın yöntemleri arasındaki farkı tablo hâlinde göster" demek de işe yarar. Daha fazla kalıp için yapay zekâ prompt örnekleri yazısına bakabilirsiniz.

ChatGPT ile tez ve makale yazmanın sınırı nerede?

Sınır, bilimsel katkının ve metnin kime ait olduğudur. Araştırma sorusu, yöntem seçimi, bulguların yorumu ve tartışma bölümü sizin entelektüel katkınızdır; bunları bir sohbet botuna yazdırmak, kurallar ne derse desin, tezin amacını ortadan kaldırır. Metni parafraz araçlarıyla başkasının cümlelerinden türetmek de intihal riskini ortadan kaldırmaz.

YÖK, 2024 yılında üniversitelere "Yükseköğretim Kurumları Bilimsel Araştırma ve Yayın Faaliyetlerinde Üretken Yapay Zekâ Kullanımına Dair Etik Rehber" adlı bir belge gönderdi. Rehber, üretken yapay zekânın araç olarak kullanılabileceğini, ancak araştırmanın doğruluğundan ve yürütülmesinden araştırmacının sorumlu olduğunu vurguluyor. Birçok uluslararası yayıncı da yapay zekâyı yazar olarak kabul etmiyor ve kullanımın beyan edilmesini istiyor. Kurumların kendi kuralları bu çerçevenin üstüne eklenir ve zamanla değişebilir.

Genel olarak kabul gören ve görmeyen kullanımları şöyle ayırabilirsiniz:

Kullanım	Genel durum
Anahtar kelime ve kavram önerisi	Çoğu kurumda sorun yok, beyan istenebilir
Kendi yazdığınız metinde dil ve imla düzeltme	Çoğu kurumda kabul edilir, beyan edilmeli
Makale özetini anlamak için açıklatma	Kabul edilir, okumanın yerini tutmaz
Bulguları yorumlatıp tartışma bölümü yazdırma	Akademik dürüstlük ihlali sayılabilir
Kaynakçayı yapay zekâya ürettirme	Uydurma kaynak riski nedeniyle kabul edilmez
Veri ya da katılımcı cevabı ürettirme	Veri uydurma sayılır, ağır ihlaldir

Tablo genel bir eğilimi gösterir. Kesin cevap için enstitünüzün tez yazım kılavuzu ve danışmanınızın görüşü esastır.

Yapay zekâ etik beyan formu nasıl doldurulur?

Etik beyan, yapay zekâyı hangi araçla, hangi aşamada ve hangi amaçla kullandığınızı açıkça yazdığınız bölümdür. Bazı üniversiteler tez için ayrı bir form ister, bazı dergiler makale gönderim sisteminde bir kutucuk ve açıklama alanı sunar. Biçim değişse de içerik benzerdir.

İyi bir beyan şu dört soruyu cevaplar: Hangi aracı kullandınız? Hangi bölümde ya da aşamada kullandınız? Ne amaçla kullandınız? Çıktıyı nasıl kontrol ettiniz?

Örnek bir cümle şöyle olabilir: "Literatür taramasının başında anahtar kelime belirlemek ve İngilizce makalelerin yöntem bölümlerini anlamak için bir yapay zekâ sohbet aracı kullanılmıştır. Kaynakçadaki tüm çalışmalar ilgili veri tabanlarında kontrol edilmiş, metnin tamamı yazar tarafından yazılmıştır."

Beyanı geçiştirmek yerine dürüst yazmak sizi korur. Yapay zekâ kullanımı sonradan bir yapay zekâ dedektörü raporuyla gündeme gelirse, açık bir beyan ve tuttuğunuz notlar sürecinizi göstermenin en güçlü yoludur. Bu konudaki genel ilkeler için yapay zekâ etiği maddesine de göz atabilirsiniz.

Kişisel veri ve gizlilik tarafı

Literatür taramasında gizlilik riski, kendi verinizi ya da başkasının yayımlanmamış çalışmasını bir araca yüklediğinizde ortaya çıkar. Anket cevapları, görüşme dökümleri ya da hakemliğini yaptığınız bir makale, bir sohbet aracına yüklenmemesi gereken belgelerdir. Bazı araçlar yüklenen içeriği modelin geliştirilmesinde kullanabilir; bu ayarın açık mı kapalı mı olduğunu aracın gizlilik ayarlarından kontrol edin.

Katılımcı verisiyle çalışıyorsanız etik kurul izninizdeki veri saklama şartları, yapay zekâ araçları için de geçerlidir. Emin değilseniz veriyi anonimleştirin ya da yalnız yayımlanmış makalelerle çalışın. Kurumunuzun lisansla sunduğu bir araç varsa, kişisel hesabınızdaki ücretsiz sürüm yerine onu tercih etmek de genellikle daha güvenlidir; kurumsal sürümlerde veri kullanım şartları çoğu zaman farklıdır. Bu şartları bilgi işlem biriminin duyurularından öğrenebilirsiniz.

Bu hafta deneyebileceğiniz ilk adım

Bu hafta küçük bir deneme yapın: araştırma konunuz için bir sohbet botundan on anahtar kelime isteyin, bu kelimelerle bir akademik veri tabanında arama yapın ve ilk yirmi sonucu yazar, yıl, yöntem, ana bulgu sütunlarıyla bir tabloya aktarın. Ardından bota ayrıca beş kaynak önermesini isteyin ve her birini veri tabanında arayın; kaçının gerçek olduğunu tablonuza not edin.

Deneme size iki şey gösterir: yapay zekânın hangi aşamada gerçekten zaman kazandırdığını ve kaynak listesine neden güvenmemeniz gerektiğini. Sonra enstitünüzün ya da hedef derginizin yapay zekâ beyanı şablonunu indirin ve kullandığınız her aracı, kullandığınız gün not etmeye başlayın. Tez bittiğinde beyanı hafızadan değil, bu notlardan yazarsınız.