İnsan kaynaklarında yapay zekâ destekli ön mülakat ve aday değerlendirme
Artificial Intelligence Supported Pre-Interview And Candidate Assessment In Human Resources
- Tez No: 947805
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ BİNGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 140
Özet
Bu çalışmada, yapay zekâ destekli ön mülakat sistemlerinin insan kaynakları uzmanlarının değerlendirmeleriyle ne ölçüde örtüştüğü araştırılmıştır. Araştırmada ChatGPT o1, DeepClaude, DeepSeek, Gemini, Llama ve Grok olmak üzere altı farklı yapay zekâ dil modeli kullanılmıştır. Çalışmaya 93 aday ve 6 insan kaynakları uzmanı katılmıştır. Adaylarla yapılan ön mülakatlar, dokuz farklı yetkinlik kategorisinde (iletişim becerileri, problem çözme ve analitik düşünme, takım çalışması, teknik bilgi ve yetkinlik, stres yönetimi, liderlik ve sorumluluk alma, uyumluluk ve esneklik, motivasyon ve iş tutkusu, etik ve değerler) değerlendirilmiştir. Yapay zekâ modelleri ve insan kaynakları uzmanlarının değerlendirmeleri arasındaki ilişki, eşleştirilmiş örneklemler t-testi, güç ve korelasyon analizleri ile incelenmiştir. Araştırmanın hipotezleri, tüm kategorilerin ortalaması alınarak elde edilen genel yapay zekâ ve genel insan kaynakları puanları üzerinden test edilmiştir. İnsan kaynakları uzmanlarının genel değerlendirme ortalaması 5 üzerinden 3.5428, yapay zekâ modellerinin genel değerlendirme ortalaması ise 3.5389 olarak hesaplanmıştır. Araştırma sonucunda, yapay zekâ modellerinin değerlendirmeleri ile insan kaynakları uzmanlarının değerlendirmeleri arasında çok yüksek düzeyde pozitif korelasyon (r=0,999; p
Özet (Çeviri)
This study investigated the extent to which artificial intelligence-supported pre- interview systems align with human resources experts' evaluations. The research utilized six different artificial intelligence language models: OpenAI ChatGPT O1, DeepClaude, DeepSeek, Gemini, Llama, and Grok. The study included 93 candidates and 6 human resources experts. Pre-interviews with candidates were evaluated across nine different competency categories (communication skills, problem-solving and analytical thinking, teamwork, technical knowledge and competency, stress management, leadership and taking responsibility, adaptability and flexibility, motivation and passion for work, ethics and values). The relationship between artificial intelligence models and human resources experts' evaluations was examined through paired sample t-tests and correlation analyses. The study's hypotheses were tested using general artificial intelligence and general human resources scores obtained by averaging all categories. Human resources experts' general evaluation average was calculated as 3.5428 out of 5, while artificial intelligence models' general evaluation average was 3.5389. The research results revealed a very high positive correlation (r=0.999, p
Benzer Tezler
- Turist rehberliğinde bilgi kaynağı olarak ChatGPT'nin rolü: Tur tasarımı üzerine bir araştırma
The role of ChatGPT as a knowledge resource in tourist guidance: A study about tour design
HARUN ÖZBEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
TurizmAfyon Kocatepe ÜniversitesiTurizm Rehberliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN ZORLU
- Türkiye'de meydana gelen Kahramanmaraş depremlerinde yapay zeka ve dijital teknolojilerin kullanımının incelenmesi
Examining the use of artificial intelligence and digital technologies in the Kahramanmaraş earthquakes in Turkey
ELİF BALBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Yönetim Bilişim SistemleriUfuk ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALAATTİN PARLAKKILIÇ
- Yapay zekâ ve demokrasi
Artificial intelligence and democracy
AYŞE NUR YAZICILAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖZSOY BOYUNSUZ
- Antenna and frequency selective surface design for 3.1 GHZ detect and avoid radar system on unmanned aerial vehicle
İnsansız hava aracında 3.1 GHZ tespit ve kaçınma radar sistemi için anten ve frekans seçici yüzey tasarımı
MOHAMMAD HAROON AZAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FUNDA AKLEMAN YAPAR
DOÇ. DR. HÜSEYİN ŞERİF SAVCI
- Fizik öğretmen adaylarının enerji verimli sivil savunma konteynırı proje çalışmalarının sürdürülebilirlik kavramı bağlamında incelenmesi
Examination of energy efficient civil defense container project works of physics teacher candidates within the context of sustainability concept
TUĞÇE TAHMAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEYNEP GÜREL
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA NUR AKI