Akademik Veri Yönetim Sistemi
7th International Cappadocia Scientific Research Congress, Nevşehir, Türkiye, 2 - 04 Ağustos 2025, ss.351-352, (Özet Bildiri)
Dijital çağda bilgiye erişim biçimleri yalnızca teknolojik araçlarla değil, aynı zamanda bilişsel ve kavramsal düzeyde de yeniden kurgulanmaktadır. Geleneksel arama sistemlerinde hâkim olan anahtar kelime odaklı erişim mantığı, giderek bağlamsal ve anlamsal işlemeye dayalı modellere evrilmektedir. Kısalan dikkat süresi ve insan emeğinin daha verimli kullanımı gerekliliği düşünüldüğünde, bu dönüşüm yalnızca kaçınılmaz değil, aynı zamanda işlevsel bir zorunluluk haline gelmiştir. Bu bağlamda, yapay zekâ temelli anlam eşleştirme yaklaşımını merkeze alan bu çalışma, dijital okuryazarlık alanında bireysel öğrenme süreçlerini hızlandırma potansiyelini tartışmakta; geliştirilen proje çıktısı üzerinden kavramsal bir çözümleme sunmaktadır. Temel amaç, çok dilli içerikler arasında yüzeysel benzerliklerin ötesine geçerek, kavramsal yakınlıkları esas alan bir yapı aracılığıyla kullanıcıların bilimsel, mesleki ve kişisel gelişimini bütüncül biçimde desteklemektir.
Araştırma kapsamında Erasmus+ Programı tarafından desteklenen Digital Health Guidance Academy for Young Leaders projesine bağlı olarak geliştirilen Dijital Okuryazarlık E-Merkezi / E-Center for Digital Literacy platformu değerlendirilmiştir. Platform içerisinde geliştirilen SafeYou veri tabanı, farklı dillerde (Türkçe, İngilizce, Almanca, İtalyanca vb.) hazırlanmış toplam 1.384 içerik kaydını barındırmaktadır. Bu içerikler, açık kaynaklı multilingual-e5-large yapay zekâ modeli aracılığıyla işlenmiş; her içerik başlığı ve özet bilgisi bir vektör temsiline dönüştürülerek cosine similarity yöntemiyle karşılaştırılmıştır. Böylece her kayıt için semantik olarak en benzer 20 içerik belirlenmiş ve toplamda 27.680 anlam ilişkisi çıkarılmıştır.
Sistem, yalnızca işlem süresi bakımından değil, kavramsal zenginlik açısından da kayda değer bir performans sergilemiştir. İnsan gücüyle afaki 231 saat sürecek çok dilli bir içerik eşleştirme süreci, yapay zekâ tarafından yaklaşık 29 saniyede tamamlanmıştır. Elde edilen semantik veri yapısı, dikkat ekonomisine dayalı bir kullanıcı arayüzü ile desteklenmiş; arayüz, 60 saniyelik dikkat süresi kuramına uygun şekilde, en anlamlı içeriğin öne çıkmasını sağlayacak biçimde tasarlanmıştır. Çeşitli filtreleme seçenekleri, otomatik tarayıcı dil algılama mekanizması sayesinde ilgili dilde içerik gösteriminin öncelenmesi, mobil görünüm ve gelişmiş erişilebilirlik gibi özelliklerle kullanıcı deneyimi güçlendirilmiştir.
Geliştirilen konsept üzerinden yapılan değerlendirme, yapay zekânın yalnızca bilgiye erişimi kolaylaştıran bir teknoloji olmanın ötesinde, kavramsal düzeyde yönlendirme sunabilen bir öğrenme hızlandırıcısı olarak da işlev görebileceğini ortaya koymaktadır. Dijital okuryazarlık alanında inşa edilen bu semantik mimari, öğrenme süreçlerini anlam temelli olarak yeniden yapılandırma potansiyeli taşımakta; gelecekteki eğitim ve kişisel gelişim platformlarının tasarımına yön verebilecek nitelikte bir çerçeve sunmaktadır.
In the digital age, access to information is being restructured not only through technological tools but also at cognitive and conceptual levels. The dominant logic of keyword-based retrieval in traditional search systems is increasingly giving way to models grounded in contextual and semantic processing. Considering the shortening of attention spans and the imperative of utilizing human labor more efficiently, this transformation is not merely inevitable but a functional necessity. In this context, the present study centers on a semantic matching approach powered by artificial intelligence and explores its potential to accelerate individual learning processes within the field of digital literacy. Through a conceptual analysis of a project output developed under this framework, the study aims to support users’ scientific, professional, and personal development via a system that prioritizes conceptual proximity over surface-level similarity in multilingual content.
The research focuses on the “E-Center for Digital Literacy / Dijital Okuryazarlık E-Merkezi” platform, developed under the Erasmus+ project titled Digital Health Guidance Academy for Young Leaders. Within the platform, the SafeYou database contains 1,384 content records in multiple languages (Turkish, English, German, Italian, etc.). These records were processed using the open-source multilingual-e5-large model, which transformed each title and summary into vector representations. Cosine similarity was then applied to compute semantic proximity between content items. As a result, for each entry, the 20 most semantically similar items were identified, yielding a total of 27,680 conceptual relationships.
The system has demonstrated notable performance not only in terms of processing speed but also in conceptual richness. A multilingual matching process that would require an estimated 231 hours of human labor was completed by the AI model in approximately 29 seconds. The resulting semantic structure was integrated into a user interface grounded in attention economy principles and designed in line with the 60-second attention span heuristic. The interface includes dynamic filtering options, automatic browser language detection for prioritizing relevant language content, mobile compatibility, and enhanced accessibility, all contributing to an enriched user experience.
This evaluation reveals that artificial intelligence can function not only as a tool for information retrieval but also as a conceptual guide and learning accelerator. The semantic architecture constructed within the digital literacy framework offers a promising model for reshaping future educational and developmental platforms around meaning-based navigation.