Fen eğitimi araştırmalarının bibliyometrik analizi için veri madenciliği yöntemleriyle bir yazılım geliştirilmesi ve uygulanması: BiBLoX örneği

Abstract

Bu çalışmada, fen eğitimi araştırmalarının bibliyometrik analizi amacıyla veri madenciliği yöntemleri kullanılarak BiBLoX adlı bir yazılım geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Araştırmada, fen eğitiminde bibliyometrik analiz ve fen eğitiminde sürdürülebilirlik temaları temel alınarak bu konular ile ilgili yapılan araştırmalar incelenmiş, akademik iş birlikleri, atıf yoğunlukları ve yayın trendleri analiz edilmiştir. PRISMA metodolojisi benimsenerek Web of Science, Scopus ve TRDizin veri tabanlarından elde edilen geniş ölçekli veriler filtrelenmiş ve analiz edilmiştir. BiBLoX, otomatik veri çekme, bibliyometrik analiz yapma ve makine öğrenmesi ile eğilim tahminleri oluşturma yeteneklerine sahip olup, literatür tarama süreçlerini hızlandırarak araştırmacılara kapsamlı bir bakış açısı sunmaktadır. Geleneksel analiz araçlarından farklı olarak fen eğitimi literatürünü sistematik, görselleştirilmiş ve dinamik bir şekilde değerlendirme imkânı sağlamaktadır. Bulgular, fen eğitiminde sürdürülebilirlik temalı çalışmaların artan önemini ortaya koyarken, yapılan tahminler fen eğitimi araştırmalarının gelecekteki yönelimlerine dair öngörüler sunmaktadır. Çalışma, bibliyometrik analiz, veri madenciliği ve makine öğrenmesini bir araya getirerek fen eğitimi literatürüne metodolojik bir katkı sağlamakta ve BiBLoX'un akademik camiaya sunduğu yenilikçi olanakları vurgulamaktadır Yazılımın sunduğu ileri düzey veri görselleştirme özellikleri, bilimsel iş birliklerini, yayın eğilimlerini ve akademik ağları daha net bir biçimde ortaya koymaktadır. Araştırmanın bulguları, fen eğitiminde sürdürülebilirlik çalışmalarının artan önemini ve akademik literatürde nasıl bir evrim geçirdiğini sayısal veriler ışığında ortaya koymaktadır. BiBLoX yazılımı aracılığıyla yapılan bu analizler, araştırmacılar için literatürdeki boşlukları belirleme, yeni çalışma alanlarını keşfetme ve fen eğitimi politikalarının bilimsel verilere dayalı olarak şekillendirilmesine katkı sağlamaktadır.In this study, BiBLoX, a software developed and implemented using data mining methods for the bibliometric analysis of science education research, is introduced. The study examines bibliometric analysis and sustainability research in science education, analyzing academic collaborations, citation densities, and publication trends. The PRISMA methodology was adopted, and large-scale datasets obtained from Web of Science, Scopus, and TRDizin databases were filtered and analyzed. BiBLoX is an innovative tool equipped with automatic data retrieval, bibliometric analysis, and trend prediction using machine learning, accelerating literature review processes and providing researchers with a comprehensive perspective. Unlike traditional bibliometric analysis tools, it offers a systematic, visualized, and dynamic evaluation of science education literature. The findings highlight the increasing significance of sustainability-themed studies in science education and provide predictions regarding the future directions of research in this field. By integrating bibliometric analysis, data mining, and machine learning, this study makes a methodological contribution to the science education literature and emphasizes the innovative opportunities BiBLoX offers to the academic community. The software’s advanced data visualization features reveal scientific collaborations, publication trends, and academic networks more clearly. The study’s findings demonstrate the growing importance of sustainability studies in science education and their evolution within academic literature through quantitative data. The analyses conducted using BiBLoX assist researchers in identifying gaps in the literature, exploring new research areas, and shaping science education policies based on scientific data.