Disiplinler arası araştırma ekiplerinin oluşturulması ve geliştirilmesi ile ilgili olduğundan, bu makale yüksek öğretim araştırmalarıyla son derece ilgilidir.

AI, yazarların önerdiği potansiyel olarak kolaylaştırıcı birçok faktörden biridir. Makale, ikisi AI literatüründen ve dördü eğitim araştırmalarından olmak üzere 128 referans kullanır, geri kalanı bilim/tıp/sağlık ve organizasyon/yönetimdendir.

Buna atıfta bulunan makalelerin büyük çoğunluğu da bilim/tıp/sağlık alanındandır. Üçü araştırma metodolojisi dergilerinde ve beşi (%4), üçü sağlık eğitiminde olmak üzere yüksek eğitim araştırmasıdır.

Bir sonraki en çok alıntı yapılan madde (108 kez), sağlık ve sosyal bakım için Meslekler arası ekip çalışması kitabıdır. Sekiz sağlık eğitimi makalesi de dahil olmak üzere meslekler arası ve uzman sağlık dergilerinde büyük ölçüde alıntılanmıştır. Ek olarak, British Journal of Education Studies’de alıntılanmıştır.

Üçüncüsü, Management Learning’de yayınlanan bir makaleye 84 kişi tarafından atıf yapılmıştır ve bunların 19’u (%23) eğitimle ilgilidir (dördü okul eğitiminde ve dördü sağlık eğitiminde olmak üzere). En çok atıfta bulunulan dördüncü AI yüksek öğretim makalesi, bir eğitim araştırma dergisi olan Studies in Higher Education’dandır.

56’sı (%77) yüksek öğretim, beş okul eğitimi ve altı diğer disiplin eğitimi olmak üzere 73 kez alıntı yapıldı. Geri kalanlar disiplin veya bilgi teknolojisi ile ilgilidir. Bu nedenle, bu kaynağa atıfta bulunan belgelerin en az %92’si eğitim araştırmalarıyla bağlantılıdır. Bir sonraki en çok alıntı yapılan eğitim öğesi, Teaching in Higher Education’da yayınlanan ve 37 atıfın tamamının yüksek öğretim yayınlarında yer alır.

Daha sonra Scopus tarafından tanımlanan 289 yüksek öğretim AI özetini analiz etmek için kullanıldı. Voyant Tools, “dijital metinler için web tabanlı bir okuma ve analiz ortamıdır”. Özetler ve alıntıları birlikte, 62.828 kelime ve 7.060 benzersiz kelimeden oluşan tek bir belgeden oluşan bir külliyat oluşturdu.

Bu analiz için özel olarak yaygın sözcüklerin bir ‘durdurma’ listesi oluşturuldu, böylece Scopus tarafından kullanılan metin yönetimi sözlüğü (örneğin, belge, alıntı, kaynak) ve a, and, the, that, 1 gibi işlev sözcükleri göz ardı edildi. Durdurma sözcükleri elendikten sonra, derlemde en sık geçen sözcükler öğrenme (490 kullanım), eğitim (368), araştırma (338), geliştirme (262) ve öğrenciler (251) olmuştur.

Derlem içinde en sık kullanılan sözcükleri tasvir eder, kullanımları karşılaştırmalı sözcük boyutuyla gösterilir. Bu külliyatta takdir edici en sık kullanılan on üçüncü kelime (156 kullanım) ve sorgulama on beşinci (145) kelimeydi. Bu, takdir edenin en sık kullanılan sözcük olduğu, ikinci sözcüğün sorgulama ve üçüncü sözcüğün yapay zeka olduğu tüm disiplinlerdeki belgeleri analiz etmemizle çelişiyor.

Bu bulgu, yüksek öğretim araştırmacılarının yapay zekayı diğer bazı disiplinlerde olduğu gibi araştırmalarının birincil odak noktası yerine araştırmalarının hizmetinde kullandıklarını göstermektedir. Külliyatta minnettarlık ifadesinin kullanımına ilişkin metin analizi, HE araştırmasında yapay zeka kullanımının büyük ölçüde rastlantısal olduğuna dair örnek makalelerimizden elde ettiğimiz bulguyu doğrulamaktadır.

Voyant ayrıca, derlem içinde seçilen anahtar kelimelerin zaman içindeki kullanımına ilişkin bir trend analizi sağlamak için de kullanıldı. Multidisipliner külliyat analizimiz, anket yapılan dönem boyunca araştırma kullanımının istikrarlı bir şekilde arttığını, takdir, sorgulama ve yapay zeka kullanımının ise, belki de yapay zekayı oluşturmaya yönelik ilk çabaları ve ardından benimsenmesini yansıtacak şekilde azaldığını gösterdi.

Disiplinler arası nedir
Disiplinler arası çalışma ne demek
Disiplinlerarası yaklaşım örnek
Disiplinler nelerdir
Disiplinler arası yaklaşım
Disiplinler arası çalışma örnekleri
Disiplinler arası yaklaşım nedir
Disiplinler arası ilişki nedir

Tersine, yüksek öğretim külliyatımız içinde teori, yöntemler, metodoloji, araştırma veya geliştirme terimlerinin bireysel veya karşılaştırmalı kullanımı için dönem boyunca önemli bir kullanım modeli ortaya çıkmadı.

Bu, eğitim araştırmalarında yapay zekanın en erken benimsenmesinden itibaren çeşitli şekillerde kullanıldığını göstermektedir; bazen teorize edilir, bazen edilmez; bazen belirli yöntemler veya metodolojilerle ilişkilendirilir, bazen ilişkilendirilmez.

Politika araştırmasını bilgilendirmek için AI kullanımı eşit derecede çeşitlidir, ancak hayal kırıklığı yaratacak şekilde oldukça belirsizdir. Örneğin, Galler Hükümeti’nin bütçesinin eşitlik etkilerini değerlendirme yaklaşımına ilişkin soruşturmaya bilgi sağlamak için bir yapay zeka soruşturması kullanılmış olsa da, temel değerler veya pratik yaklaşım hakkında çok az bahsedilmiştir.

VAKA ANALİZİ

Aşağıdaki örnek olay incelemesi, yüksek öğrenimdeki ve ardından sağlık ve bakım iş gücündeki engelli kişilerle ilgili politika değişikliğini etkileme çabasıyla yapay zekayı bir çerçeve olarak kullanma deneyimimizi göstermektedir.

Yerli halklarla ilgili ‘zor politika alanlarını ortadan kaldırmak’ için yeni bilgi ve üretken metaforlar üreteceğini öngördüğü araştırmadan farklı olarak, statükoyu bozma ve insanlar için değişiklik getirme arzusuna dayanan bir yapay zeka yaklaşımı benimsedik. engelliler.

Birleşik Krallık’ta yüksek öğretimde verilen sağlık ve sosyal bakım profesyonel programları için kayıt öncesi eğitimi bir dizi profesyonel ve düzenleyici kurum denetler.

Bu mesleklerden 16’sını düzenleyen Sağlık ve Bakım Meslekleri Konseyi (HCPC), 2013 yılında Coventry Üniversitesi’nden bir ekibi, sağlık veya sosyal bakım uzmanı olmak isteyen engelli kişiler için kılavuzun revizyonu hakkında bilgi vermek üzere görevlendirdi.

Engelli kişiler, faktörlerin karmaşık etkileşimi nedeniyle sağlık ve sosyal bakım mesleklerinde yeterince temsil edilmemektedir. Ancak araştırmalar, düzenleyici çerçevelerin sıklıkla engellilik, yeterlilik ve güvenlik arasında bir bağlantı ima ettiğini ve engelli pratisyenlere karşı olumsuz tutumlar yarattığını göstermektedir.

Yaklaşık 10 yıl önce bir gözden geçirme ve güncellenmiş yönetmelikler ve yeni mevzuat doğrultusunda rehberlik çağrılmıştı. Bu arka plan göz önüne alındığında, bir araştırmacı, engelli insanlardan gelen şüpheciliği ve/veya diğer paydaşlardan gelen olumsuz algıları ve buna bağlı basmakalıp duruşları ortadan kaldırabilecek bir araştırma tasarımını benimseme açısından zorluklar bekleyebilir.

Araştırma Özetine Uygun Bir Metodoloji Seçmek

Sağlık ve bakım mesleklerinin başvuranlar olarak onlar için uygunluğu hakkında engelli müstakbel öğrencilere sunulan bilgilerin kalitesini gözden geçirmeye yönelik HCPC taahhüdü, engelli başvuranlar için potansiyel olarak artan katılımı sağlamaya yönelik iyi niyetli bir hareketi yansıtıyor gibi göründü.

HCPC, mevcut kılavuzun güncelliğini yitirdiğini kabul etti ve kredisine göre, yeni kılavuzu engelli insanlardan edinilen içgörülere dayandırmaya istekliydi. İronik bir şekilde, önceki rehberlik doğrudan engelli kişiler tarafından etkilenmemişti; bu nedenle, HCPC’nin onların görüşlerini alma taahhüdünü, HCPC’nin katılımcı bir araştırma yaklaşımına uygun olduğu anlamına geldiği şeklinde yorumladık.

Araştırma özeti, engelli öğrencilerin yüksek öğretime giriş, ilerleme, yerleştirme öğrenimi ve istihdama geçişten tüm süreci nasıl deneyimlediklerini anlama arzusunu vurguladı.

Araştırma, hassas konulara değinme sözü verdi; örneğin, öğrencilerin ‘engelli öğrenciler’ veya ‘engelli öğrenciler’ olarak adlandırılıp adlandırılmadığı konusundaki tercihlerini keşfetmek. Bu ayrım bir anlambilim meselesi gibi görünebilir, ancak yine de kültürel önem duyarlılığının bir örneğidir.

The post Disiplinler Arası Araştırma – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.