Ege Üniversitesi’nde Yapay Zekâ Destekli DataBeeg Platformu Akademisyenlere Tanıtıldı

Ege Üniversitesi (EÜ), akademik araştırmaları teknolojik yeniliklerle desteklemek amacıyla yapay zekâ destekli veri analizi platformlarının kullanımına yönelik çalışmalarını sürdürüyor. Bu kapsamda Ege Üniversitesi Medya Uygulama ve Araştırma Merkezi (EGEMM) ile Bilim İletişimi Koordinatörlüğü iş birliğinde, İzmir’de akademisyenler ve lisansüstü öğrencilerine yönelik DataBeeg platformunun tanıtıldığı bir seminer düzenlendi.

VERİ ANALİZİNDE YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ YÖNTEMLER ELE ALINDI

Profesyonel eğitmen ve DataBeeg Ürün Yöneticisi Ezgi Pasin’in sunumuyla gerçekleştirilen seminerde, verinin bilimsel araştırmalardaki yolculuğu ve yapay zekânın analiz süreçlerini kolaylaştırmadaki rolü ele alındı. Katılımcılara, geleneksel veri analizi yöntemlerinden yapay zekâ destekli modern uygulamalara geçiş süreci hakkında bilgi verildi.

Seminere EGEMM Müdürü Prof. Dr. Ayşe Çatalcalı Ceylan, İletişim Fakültesi akademisyenleri ve lisansüstü öğrencileri katıldı. Programın açılış konuşmasını yapan Prof. Dr. Ayşe Çatalcalı Ceylan, araştırmalarda güvenilir sonuçlar elde etmek için veri analiz programlarından yararlanıldığını belirtti.

Ceylan, sosyal bilimler alanında yeni analiz araçlarının tanıtılmasının önemine değinerek, “Bizler, akademisyenler olarak, araştırmalarımızda daha başarılı ve güvenilir sonuçlar elde etmek adına sıklıkla veri analiz programlarından yardım alıyoruz. EGEMM olarak, düzenlediğimiz bu etkinlik ile sosyal bilimler alanında yeni bir analiz programının tanıtılmasına katkıda bulunmak istiyoruz. Eğitmenimiz Ezgi Pasin’e verdiği değerli eğitim için teşekkür ediyoruz.” ifadelerini kullandı.

DATABEEG İLE İSTATİSTİKSEL ANALİZLER UYGULAMALI OLARAK ANLATILDI

Eğitmen Ezgi Pasin, DataBeeg platformunun araştırmacılara sunduğu imkânları anlatarak yapay zekâ desteğiyle analiz sonuçlarının yorumlanması ve makale taslaklarının oluşturulması konularında pratik bilgiler paylaştı.

Eğitim kapsamında veri girişi, değişkenlerin tanımlanması ve kodlanması, değişken türleri, frekans tabloları ve tanımlayıcı istatistikler gibi temel konular ele alındı. Ayrıca normallik analizleri, aykırı ve uç değerlerin belirlenmesi ile parametrik testler gibi ileri düzey istatistiksel yöntemler hakkında bilgi verildi.

Katılımcılara, karmaşık veri setleri üzerinde korelasyon, güvenirlik, regresyon ve açıklayıcı faktör analizlerinin nasıl daha verimli gerçekleştirilebileceği uygulamalı örneklerle gösterildi. Böylece araştırmacıların veri analiz süreçlerinde kullanabilecekleri yöntemler ve yapay zekâ destekli araçların çalışma biçimi aktarıldı.

KATILIMCILARIN SORULARI YANITLANDI

Seminerin son bölümünde, akademisyenler ve lisansüstü öğrencilerinin veri analizi süreçlerinde karşılaştıkları sorunlar ele alındı. Gerçekleştirilen interaktif soru-cevap etkinliğinde katılımcıların soruları yanıtlanırken, analiz süreçlerinde yaşanan güçlükler ve bunlara yönelik çözüm yolları üzerinde duruldu.