Akademik Veri Yönetim Sistemi
4th International Ege Congress on Social,Humanities, Administrative, and Educational Sciences, İstanbul, Türkiye, 12 - 14 Ocak 2026, ss.910-925, (Tam Metin Bildiri)
Bu araştırmanın amacı, okuma alanındaki yapay zekâ destekli araştırmaların bibliyometrik parametrelerini ve kavramsal yapısını analiz ederek alanın genel eğilimini ortaya koymaktır. Bu doğrultuda araştırmada bibliyometrik analiz yöntemi kullanılmıştır. Araştırma kapsamında öncelikle Web of Science veri tabanı, belirlenen anahtar kelimeler (“artificial intelligence, generative ai, reading skills, reading, literacy”) ve kriterler (eğitim alanında, İngilizce ve makale türündeki yayınlar) doğrultusunda taranmıştır. Böylece toplamda 1.036 makaleye ulaşılmıştır. Öncelikle bu araştırmaların yayın yılları Web of Science veri tabanı aracılığıyla belirlenmiştir. Ardından ilgili dokümanlar .txt ile .bib formatında indirilmiştir. Bu verilerin analizinde VOSviewer ve RStudio (bibliometrix) kullanılmıştır. İlgili programlar aracılığıyla en fazla atıf alan ülkeler, dergiler, sıklıkla kullanılan anahtar kelimeler ve alanın kavramsal yapısı tespit edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda okuma alanındaki yapay zekâ destekli araştırmaların sayısının 2020 yılından itibaren artış gösterdiği ancak 2024 ve 2025 yıllarında zirveye ulaştığı saptanmıştır. Bu araştırmalarda sıklıkla kullanılan anahtar kelimelerin “artificial intelligence, literacy, generative ai ve ChatGPT” olduğu belirlenmiştir. Araştırmaların yayınlandığı ülkeler incelendiğinde ise hem yayın hem de atıf sayısı açısından ilk iki sırada yer alan ülkelerin Çin ve Amerika Birleşik Devletleri olduğu ortaya konulmuştur. Ayrıca en fazla yayın yapan üçüncü ülkenin Türkiye olduğu görülmüştür. Bunların yanı sıra en fazla yayın yapan dergi “Education and Information Technologies” iken en fazla atıf alan derginin “International Journal of Education Technology in Higher Education” olduğu sonucuna varılmıştır. Ayrıca elde edilen sonuçlar, alanın üretken yapay zekâ ve okuryazarlık ekseninde şekillendiğini; öğretmen eğitimi çalışmalarının ise bu yapının vazgeçilmez bir parçası haline geldiğini göstermektedir. Ayrıca alanın kavramsal yapısı, üretken yapay zekânın yükseköğretimin ana gündemine yerleştiğini doğrulamıştır.
The purpose of this study is to analyze the bibliometric parameters and conceptual structure of artificial intelligence-supported research in the field of reading, thereby revealing the general trends in the field. In this regard, the bibliometric analysis method was used in the research. Within the scope of the research, the Web of Science database was first searched according to the specified keywords (“artificial intelligence, generative AI, reading skills, reading, literacy”) and criteria (publications in the field of education, in English, and in the form of articles). Thus, a total of 1,036 articles were identified. First, the publication years of these studies were determined from the Web of Science database. The relevant documents were then downloaded in .txt and .bib formats. VOSviewer and RStudio (bibliometrix) were used to analyze these data. The countries, journals, frequently used keywords, and conceptual structure of the field that received the most citations through the relevant programs have been identified. The analysis revealed that the number of AI-supported studies in the field of reading has been increasing since 2020, but has peaked in 2024 and 2025. It has been determined that the keywords frequently used in these studies are “artificial intelligence, literacy, generative AI, and ChatGPT”. When examining the countries where these studies were published, it was found that China and the United States ranked first in terms of both publications and citations. It has also been determined that Türkiye is the third country with the highest number of publications. In addition, it was concluded that the journal with the highest number of publications was “Education and Information Technologies,” while the journal with the highest number of citations was the “International Journal of Education Technology in Higher Education”. Furthermore, the results obtained show that the field is shaped around the axis of productive artificial intelligence and literacy, and that teacher training efforts have become an indispensable part of this structure. Additionally, the conceptual structure of this field has confirmed that generative artificial intelligence has become an important topic in higher education.