Türkiye'de yazılım mühendisliği araştırma eğilimleri: UYMS bildirilerinin yapay zeka tabanlı analizi
Software engineering research trends in Türkiye: AI-based analysis of UYMS proceedings
- Tez No: 993318
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET COŞKUNÇAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Information and Records Management, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ulusal Yazılım Mühendisliği Sempozyumu (UYMS), Türkiye'de yazılım mühendisliği alanında faaliyet gösteren akademisyenlerin araştırma sonuçlarını paylaşmalarına olanak tanıyan öncü bir platformdur. 2003 yılından bu yana düzenlenen sempozyum, yalnızca araştırma sonuçlarının sunulup tartışıldığı bir ortam sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda Türkiye'de yazılım mühendisliği disiplininin gelişiminde de aktif bir rol üstlenmektedir. UYMS kapsamında sunulan çalışmaların yıllar içinde artması ve yazılım mühendisliği konularının çeşitlenmesi, alandaki eğilimlerin ve önceliklerin derinlemesine incelenmesini amaçlanmaktadır. Çalışma kapsamında 2011-2022 yılları arasında yayımlanan toplam 651 UYMS makalesi kapsamlı bir şekilde analiz edilmiştir. Analiz sürecinde, yapay zekâ temelli konu modelleme yöntemi olan Gizli Dirichlet Ataması (Latent Dirichlet Allocation - LDA) kullanılmıştır. LDA yöntemi ile belirlenen anahtar kelimelere, alanında uzman kişilerin görüşleri doğrultusunda uygun başlıklar atanmıştır. Belirlenen konuların yıllara göre dağılımı analiz edilmiş ve elde edilen bulgular görselleştirilmiştir. Bu sayede, ilgili konuların zaman içerisindeki eğilimleri, ortaya çıkış sıklıkları ve gelişim dinamikleri detaylı biçimde incelenmiştir. Görselleştirmeler, konu dağılımlarının yıllar bazındaki değişimlerini kolayca gözlemlemeye imkân tanımış ve eğilim analizlerinin yorumlanmasını desteklemiştir. Bulunan başlıklar üzerinden etiketleme yapılıp hem makine öğrenmesi hem de derin öğrenme tabanlı metin sınıflandırma yöntemleri uygulanarak performans değerlendirmeleri gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrileri ve AUC (Area Under the Curve) değerleri ile görselleştirilmiş, böylece her iki yaklaşımın sınıflandırma başarımı karşılaştırmalı olarak ortaya konulmuştur. Elde edilen bulgular, yazılım mühendisliği alanındaki temel araştırma konularını, bu konuların zaman içindeki değişimini ve her yıl araştırmalarda yer alan konu ağırlıklarını ortaya koymaktadır. Konu dağılımı analizinde,“Software Process Improvement and Management”başlığının tüm UYMS etkinliklerinde en çok ele alınan araştırma alanı olduğu tespit edilmiştir. Metin sınıflandırma algoritmalarında ise Lojistik Regresyon modeli, veri seti üzerinde metin sınıflandırma görevi için en etkili model olarak öne çıkmaktadır. SVM, Random Forest ve XGBoost da oldukça güçlü alternatiflerdir. Derin öğrenme modelleri bu spesifik testte klasik makine öğrenimi modellerinin gerisinde kalmış gibi görünse de, uygun mimari ayarlamalar ve daha büyük veri setleri ile potansiyelleri artırılabilir.
Özet (Çeviri)
The National Software Engineering Symposium (UYMS) is a pioneering platform enabling academics in software engineering in Türkiye to share their research results. Held since 2003, the symposium not only provides a platform for presenting and discussing research findings but also plays an active role in the development of the software engineering discipline in Turkey. The increasing number of studies presented within the UYMS and the diversification of software engineering topics over the years aim to provide an in-depth examination of trends and priorities in the field. As part of this study, a total of 651 UYMS articles published between 2011 and 2022 were comprehensively analyzed. Latent Dirichlet Allocation (LDA), an artificial intelligence-based topic modeling method, was used in the analysis process. Key words identified with the LDA method were assigned appropriate titles based on the opinions of field experts. The distribution of the identified topics by year was analyzed, and the findings were visualized. This provided a detailed examination of the trends, frequency of occurrence, and development dynamics of relevant topics over time. Visualizations made it possible to easily observe changes in topic distributions over the years and supported the interpretation of trend analyses. The resulting topics were labeled and performance evaluations were conducted using both machine learning and deep learning-based text classification methods. The results were visualized using ROC (Receiver Operating Characteristic) curves and AUC (Area Under the Curve) values, providing a comparative analysis of the classification performance of both approaches. The findings reveal the fundamental research topics in software engineering, their evolution over time, and the topic weights covered in research each year. The topic distribution analysis determined that“Software Process Improvement and Management”was the most frequently discussed research area in all UYMS events. Among text classification algorithms, the Logistic Regression model stands out as the most effective model for text classification tasks on the dataset. SVM, Random Forest, and XGBoost are also quite powerful alternatives. Although deep learning models appear to lag behind classical machine learning models in this specific test, their potential can be increased with appropriate architectural adjustments and larger data sets.
Benzer Tezler
- Türkiye'de bilgisayar mühendisliği anabilim dalında hazırlanan lisansüstü tezlerin araştırma eğilimleri
Research trends of graduate thesis prepared in computer engineering deparment in Turkey
ABDİL KÜRŞAD TÜRKCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİKMET HAKAN GÜREL
- Open innovation practices in Science Park firms in Turkey
Türkiye'deki Teknokent firmalarında açık inovasyon uygulamaları
KÜBRA ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM
- Dünyadaki yeni lojistik eğilimler Türkiye'deki lojistik şirketlerin durumu
Başlık çevirisi yok
NURETTİN DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. M. NAHİT SERARSLAN
- Akıllı uçuş haritaları yönetim sistemi tasarımı: I. faz kalkış haritalarının üretimi
Smart aeronautical chart management system design: Ist phase departure chart production
METE ERCAN PAKDİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK
- Türkiye'deki konut projeleri için BIM tabanlı otomatik bina yönetmelik uygunluk kontrol modeli: BIMTRAC3
A BIM based automated code compliance checking model for residential projects in Turkey: BIMTRAC3
MURAT AYDIN