Impact assessment of vision 2023 technology foresight in defense sector
Vizyon 2023 teknoloji öngörüsünün savunma sektöründe etkisi
- Tez No: 502220
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERHAT ÇAKIR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Savunma ve Savunma Teknolojileri, Bilim ve Teknoloji, Defense and Defense Technologies, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Bilim ve teknoloji politikaları, Kabiliyet Olgunluk Modeli, Savunma endüstrisi, Savunma sektörü, Savunma teknolojileri, Teknoloji, Teknoloji öngörüsü, Science and technology policies, Capability Maturity Model, Defence industry, Defense sector, Defence technologies, Technology, Technology foresight
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilim ve Teknoloji Politikası Çalışmaları Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, bilgi toplumu ve yenilikçi ekonominin yaratılmasında bilim ve teknolojiden yararlanılmasını sağlayacak politika ve kararları etkilemek üzere gerçekleştirilen Vizyon 2023 teknoloji öngörü müdahalesinin etki analizi çerçevesinde yapılmıştır. Tezin birinci amacı Vizyon 2023 Teknoloji Öngörüsünün savunma sektöründe uzun vadeli etkisinin ölçülmesi ve değerlendirilmesidir. İkinci amaç ise teknoloji öngörüsünün uzun vadeli etkilerinin değerlendirmesi için bir model geliştirilmesidir. Etki değerlendirme ölçeği program bazlı teori ile nitel ve nicel araştırma metodları uygulanarak geliştirilmiştir. Ölçeğin 5 etki tipi 'Etkileme', 'Farkındalığı Artırma ve Bilgilendirme', 'Araç', 'Kamu-Üniversite-Sanayi İşbirliği' ve 'Öngörü Kültürü'dür. Etki tipleri göreceli önemlerine göre farklı ağırlık katsayılarına sahiptir. 'Etkileme' en yüksek ağırlık katsayısına sahip etki tipidir. Toplam etki 3.04 puan ile (en yüksek 5.0) 'Biraz Katkı' seviyesindedir. Bu çerçevede teknoloji öngörüsü, araştırma ve geliştirme projelerinin seçilmesi ve onaylanmasına; Bilim, Teknoloji, Yenilik ve öngörü konusunda farkındalık artışına; uzun vadeli planlama, teknoloji taksonomisi ve öngörü tekniklerinin kullanılması ile kültürel gelişmeye biraz katkı sağlamıştır. Teknoloji öngörüsünün etkisini arttırmak için öngörü ve neticelerinin sahiplenilmesi, izleme ve değerlendirmesinin yapılması için sponsor olarak üst seviye bir kurul kurulması, Savunma Sanayii Müsteşarlığı'nın öngörünün başarısından sorumlu olarak görevlendirilmesi önerilmiştir. Etki değerlendirme modeli Kabiliyet Olgunluk Modeline dayalı olarak geliştirilmiştir, makro seviyede uyarlanmasıdır. Süreçlerde aşamalı gelişmeyi sağlayan ölçme sistemi ve süreç alanı yaklaşımından faydalanılmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis was conducted in the scope of impact analysis of technology foresight intervention which was conducted to influence policies and decisions to benefit from sience and technology to create a knowledge society and innovative economy. The first objective is to assess the long-term ex-post impact of Vision 2023 technology foresight in defense sector. The second objective is the development of a model to assess the impact. An impact assessment scale was developed by implementing program-based theory and qualitative-quantitative analysis methods. The impact types of the scale are; Influencing, Awareness Raising and Informing, Enabling, Cooperation between Government-University-Industry, and Foresight Culture.“Influencing”has the highest weighting score. The total impact level is measured as“Some Contribution”with 3.04 out of 5.0 score. Selection and approval of research and development projects were influenced by the foresight program. Some cultural impact and awareness increase on science technology and innovation, and foresight are achieved. The technology foresight had some contribution to the increase of long-term planning activities, development and use of technology taxonomies, the increase in use of foresight techniques. Establishment of a high rank committee as the sponsor of the foresight, and assignment of Undersecretariat for Defense Industry for the success of technology foresight are recommended to overcome the lack of ownership, commitment, and monitoring and evaluation of technology foresight. An impact assessment model is developed based on Capability Maturity Model for Integration at macro level. The staged process improvement principles, and process area approach are benefitted in the development of the model.
Benzer Tezler
- An assessment of Turkish science and technology policies, 1983-2005: A sectoral analysis
Türk bilim ve teknoloji politikalarının bir değerlendirmesi, 1983-2005: Sektörel bir çözümleme
SERKAN BÜRKEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilim ve Teknoloji Politikası Çalışmaları Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ.DR. ERKAN ERDİL
Y.DOÇ.DR. M. UFUK TUTAN
- Earthquake damage detection with satellite imagery and deep learning approaches: A case study of the february 2023, Kahramanmaraş, Turkey earthquake sequence
Uydu görüntüleri ve derin öğrenme yaklaşımları ile hasar tespiti: 2023 şubat Kahramanmaraş, Türkiye deprem dizisinden bir vaka çalışması
FATMA ELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Akıllı ulaşım sistemi uygulamalarıyla hava kirliliğinin azaltılması: Dilovası senaryosu
Reduce air pollution with intelligent transportation systems applications: Dilovasi scenario
ONUR ALP ARSLANTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜBEYDE ÖZTÜRK
- Milli eğitimde görev yapan yönetici ve öğretmenlerin 2023 Eğitim Vizyon Belgesi konusundaki görüş ve düşünceleri (Kırşehir örneği)
The views and thoughts of school managers and teachers working in nati̇onal education on the 2023 Educational Vision Document (Kırşehir example)
MUSA ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimKırşehir Ahi Evran ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMALETTİN İPEK
- Afetten etkilenen bölgelerin ve binaların hava görüntülerinden derin öğrenme tabanlı belirlenmesi
Deep learning-based detection of affected areas and buildings from aerial images in disaster zones
ABDULLAH ŞENER
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURHAN ERGEN