Yapay zeka destekli insan kaynakları personel performans yönetimi
Artificial intelligence supported human resources personnel performance management
- Tez No: 966141
- Danışmanlar: PROF. DR. ÇİĞDEM TARHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 112
Özet
Günümüz insan kaynakları yönetimi süreçlerinde dijitalleşmenin ve veri odaklı yaklaşımların önemi artmaktadır. Bu bağlamda, bu tez kapsamında geliştirilen yapay zeka destekli performans değerlendirme sistemi, geleneksel yöntemlerin öznelliğini azaltmayı ve yöneticilere ileriye dönük öngörüler sunmayı amaçlamaktadır. Tasarlanan web tabanlı uygulama, performans değerlendirme süreçlerine yeni bir perspektif kazandırmaktadır. İnsan kaynakları personel performans yönetimi sistemlerinin geleneksel yöntemlerle sürdürülmesi, değerlendirme süreçlerinde subjektif yargılara dayanılmasına, hatalara ve güven sorunlarına yol açmaktadır. Bu tez kapsamında, insan kaynakları yönetimi süreçlerinde özellikle personel performans değerlendirmelerinde kullanılmak üzere yapay zeka destekli bir web tabanlı uygulama geliştirilmiş ve bu uygulama aracılığıyla yapay zeka teknolojilerinin uygulanabilirliği incelenmiştir. Geleneksel performans değerlendirme yöntemlerinin doğurduğu problemlere çözüm üretmek amacıyla, çalışanların performans göstergelerine dayanan, veriye dayalı ve organizasyonun ihtiyaçlarına göre metriklerin esnek biçimde tanımlanabildiği bir sistem tasarlanmıştır. Flask altyapısı ile geliştirilen bu uygulama, MySQL veri tabanı ile entegre çalışmaktadır. Çalışanlara ait geçmiş dönem performans verileriyle birlikte demografik ve mesleki özellikler (eğitim düzeyi, kıdem yılı, unvan bilgisi vb.) dikkate alınarak veri seti oluşturulmuş ve özellik mühendisliği süreçleri uygulanmıştır. Tahminleme sürecinde Random Forest Regressor algoritması kullanılmış; model performansı R² (determinasyon katsayısı) ve MAE (Ortalama Mutlak Hata) metrikleri üzerinden değerlendirilmiştir. Geliştirilen sistem, mevcut performans analizini sağlamakta ve geleceğe yönelik performans tahminleri üreterek yöneticilere karar destek aracı sunmaktadır. Ayrıca, çalışanlar için otomatik ödül ve ücret önerileri oluşturulmakta ve bireysel performans raporları hazırlanabilmektedir. Sonuç olarak, yapay zeka destekli performans değerlendirme sistemleri; daha adil, hızlı ve öngörücü yapılarıyla geleneksel yöntemlere güçlü bir alternatif sunmaktadır. Bu çalışma, performans yönetiminde dijitalleşme ve veri odaklı karar destek süreçlerine katkı sağlamayı amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
In today's human resource management processes, the importance of digitalization and data-driven approaches is steadily increasing. In this context, the AI-supported performance evaluation system developed within the scope of this thesis aims to reduce the subjectivity of traditional methods and provide managers with forward-looking insights. The designed web-based application brings a new perspective to performance evaluation processes. The continuation of traditional personnel performance management systems in human resources leads to evaluation processes being based on subjective judgments, resulting in errors and trust issues. Within this thesis, a web-based application supported by artificial intelligence has been developed for use specifically in performance evaluation processes within human resource management. Through this application, the applicability of AI technologies in such processes has been explored. The system is designed to provide a data-driven solution to the problems inherent in traditional performance evaluation methods, enabling the definition of performance metrics flexibly according to organizational needs. The application was developed using the Flask framework and is integrated with a MySQL database. A dataset was constructed by combining employees' historical performance data with demographic and professional features (such as education level, seniority, and job title), and feature engineering techniques were applied. In the prediction process, the Random Forest Regressor algorithm was employed, and model performance was evaluated using R² (coefficient of determination) and MAE (Mean Absolute Error) metrics. The developed system not only provides current performance analyses but also generates forward-looking performance predictions to support managerial decision-making. Additionally, the system automatically generates rewards and salary recommendations for employees and prepares individual performance reports. In conclusion, AI-supported performance evaluation systems offer a strong alternative to traditional methods with their fairer, faster, and more predictive structures. This study aims to contribute to the digitalization of performance management and the advancement of data-driven decision support processes.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme algoritmaları ile personel geri bildirimlerinin sınıflandırılması ve analizi
Classification and analysis of employee feedback with deep learning algorithms
GÖKHAN YİĞİDEFE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP ÇAKAR KAMAN
- Pazarlamada yapay zeka uygulamaları: Yapay zeka temelli logo tasarımlarının eye-trackıng analizi
Artificial intelligence applications in marketing: Eye-tracking analysis of artificial intelligence based logo designs
ZEHRA AKŞİT
- How to govern military ai: On the global governance of artificial intelligence from an international security perspective
Askeri yapay zeka nasıl yönetilmeli: Uluslararası güvenlik perspektifinden yapay zekanın küresel yönetimi
ONUR TÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilim, Teknoloji ve Toplum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMİNE ASLI ÇALKIVİK
- İş hukuku ve kişisel verilerin korunması hukuku açısından yapay zekâ destekli video mülakat uygulamaları
Artificial intelligence supported video interview applications in terms of labor law and personal data protection law
EZGİ SİMA ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Hukukİbn Haldun ÜniversitesiHukuk Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YELİZ BOZKURT GÜMRÜKÇÜOĞLU
- Digitalization in construction claim management
İnşaat hak talebi yönetiminde dijitalleşme
NİL DENİZMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ ARTAN