Türkiye'de bilgisayar mühendisliği ve bilgisayar bilimleri yüksek lisans programlarındaki araştırma eğilimlerinin konu modelleme teknikleri kullanılarak belirlenmesi: LDA, TOP2VEC, AND BERTOPIC

Bu tez, konu modelleme tekniklerinin uygulanması yoluyla Türkiye'deki Bilgisayar Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisans programlarındaki araştırma eğilimlerinin belirlemeyi hedeflemektedir. Tez çalışmasında, yök tez veritabanı aracılığıyla elde edilen 2020-2024 yılları arasında Türkiye'de yayınlanan 6.174 Bilgisayar Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisans tezinin araştırma konularını belirlemek için BERTopic, Top2Vec ve LDA metodolojileri kullanılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre hem LDA hem de BERTopic tekniklerinin tutarlılık skoru en iyi sonuçları verirken, LDA çapraşıklık metriği açısından üstün performans göstermiştir. Bulgular, 2020'deki tezlerin ağırlıklı olarak veri analizi ve yazılım uygulamalarına odaklandığını, makine öğreniminin ise 2021'de öne çıkan bir araştırma alanı olduğunu ortaya koymaktadır. 2022'de, görüntü işleme ve makine öğrenimi konuları, 2023'te ise makine öğrenimi ve algoritma teorisi konuları öne çıkmaktadır. Son olarak, 2024 yılında en popüler konular yapay zekâ ve doğal dil işleme olmuştur. Bu çalışmanın sonuçları, üniversite yöneticilerine akademik ve araştırma gündemlerini bilgisayar mühendisliği ve bilgisayar bilimleri araştırmalarının gelişen ulusal ortamıyla uyumlu hale getirmek için veri odaklı bir metodoloji ve ileriye dönük içgörüler sağlamaktadır.