ChatGPT ve Gemini Destekli Bibliyometrik Analiz Eğitimi (Part II)

Değerli İbn Haldun Üniversitesi Mensupları,

Yapay Zeka Yenilikçi Öğrenme ve Öğretme Koordinatörlüğü olarak, akademik üretkenliği artırmak amacıyla düzenlediğimiz bibliyometrik analiz eğitim serimize devam ediyoruz.

İlk bölümünü tamamladığımız eğitimin devamı niteliğinde olan Part 2 oturumunda; araştırmacıların literatür taraması sürecinde en sık karşılaştığı teknik engelleri aşmaya ve kapsamlı veri setleri oluşturmaya odaklanacağız. Bu oturumda, farklı akademik veri tabanlarından elde edilen büyük verilerin nasıl yönetileceği ve tek bir analiz havuzunda nasıl birleştirileceği uygulamalı olarak gösterilecektir.

Eğitim Kapsamı ve Kazanımlar:

Bu eğitimde katılımcılar aşağıdaki ileri seviye veri işleme süreçlerini öğreneceklerdir:

• Büyük Veri Setleri ile Çalışma (WoS): Web of Science (WoS) veri tabanındaki "tek seferde 500 kayıt indirme" sınırının aşılması ve parçalı indirilen dosyaların R/Biblioshiny ortamında kayıpsız birleştirilmesi.
• Scopus Veri Tabanı Yönetimi: Scopus veri tabanından bibliyometrik verilerin doğru formatta indirilmesi ve analize hazırlanması.
• Veri Tabanı Entegrasyonu (WoS + Scopus): Literatürün tamamını kapsayabilmek adına; WoS ve Scopus'tan çekilen farklı yapıdaki veri setlerinin temizlenerek tek bir "Master Data" dosyasında birleştirilmesi (Merge işlemleri).

Akademik çalışmalarınızda daha geniş bir literatür havuzuna hakim olmanızı sağlayacak bu teknik eğitime katılımlarınızı bekleriz.