📹 Taşeron Yaklaşımı Panel Özeti (2 dakika)
Videoyu izledikten sonra aşağıdan detaylı kavramsal çerçeve ve 4 adıma geçebilirsiniz.
Büyük dil modelleri (LLM’ler) akademik yazım sürecine güçlü bir teknik destek sunsa da, bunların kullanımı epistemik ve etik sorumluluklar bağlamında dikkatle çerçevelenmelidir. Bu rehberde önerilen taşeron yaklaşımı, LLM’lerin epistemik fail değil, yalnızca dilsel araç olarak konumlandırılmasını temel alır.
Taşeron Yaklaşımı: Akademik Yazımda Büyük Dil Modellerinin Konumu
Ghostwriting ile AI-destekli düzenleme arasındaki ayrım bu yaklaşımın merkezindedir:
- Ghostwriting: Metnin fikir, argüman ve entelektüel içeriğinin yazar dışında bir kişi veya varlık tarafından üretilmesi (COPE ve çoğu dergi tarafından yasak).
- AI-destekli düzenleme: Yazarın ürettiği içeriğin dil, akıcılık, gramer ve akademik üslup açısından iyileştirilmesi; fikirlerin, argümanların ve literatür seçiminin tamamen yazara ait kalması.
Taşeron yaklaşımı, LLM’yi kavramsal olarak bir “düşünmeyen editör asistanı” konumunda tanımlar. Epistemik sorumluluk (bilgi üretiminin yükümlülüğü) her durumda yazara aittir. LLM, yazarın talimatlarına sıkı sıkıya bağlı kalarak yalnızca belirtilen teknik işlemleri gerçekleştirir; yeni fikir üretmez, argüman geliştirmez, yorum yapmaz ve literatür eklemez.
Bu çerçeve, hem yayın etiği ilkelerine (COPE, Taylor & Francis, Elsevier vb.) uyumu sağlar hem de yazarın entelektüel sahipliğini korur.
Adım 1: Tier 1 Düzenleme (Dil Bilgisi, Akıcılık ve Akademik Üslup İyileştirmesi)
Amaç: Yazarın ürettiği metnin dilsel kalitesini yükseltmek; gramer, akıcılık ve akademik üslup standartlarını sağlamak.Sınırlar: İçerik, argüman yapısı, kavram kullanımı veya literatür seçimi üzerinde hiçbir değişiklik yapılmaz. Yeni fikir, yorum veya kaynak eklenmez.
Beklenen Çıktı: Yazarın orijinal anlamını ve niyetini koruyan, yalnızca dilsel açıdan iyileştirilmiş metin. Değişiklikler bold ile işaretlenir, silinenler ayrıca belirtilir.
Etik Not: LLM burada yalnızca dilsel araçtır; epistemik katkı sağlamaz. Tüm fikirler ve sorumluluk yazara aittir.
Kopyala-Yapıştır Hazır Prompt:
Bu paragrafı yalnızca Tier 1 düzeyinde düzenle. Dil bilgisi, akıcılık ve akademik üslubu iyileştir. İçeriği genişletme, yeni kavram ekleme veya yorumu değiştirme. Yaptığın değişiklikleri bold yap. Harf/kelime/metin çıkarırsan ayrıca belirt. “Burada LLM düşünmüyor, yorum yapmıyor; sadece yazdığım metni daha iyi ifade etmeme yardım ediyor.”
Adım 2: Türkçe'den İngilizce'ye Çeviri ve Dergi Tonu Uyarlaması
Amaç: Yazarın Türkçe olarak ürettiği metni, hedef derginin akademik tonuna ve üslubuna uygun biçimde İngilizce'ye çevirmek.Sınırlar: İçerik yeniden yorumlanmaz, argüman yapısı değiştirilmez, yeni kavram veya literatür eklenmez. Çeviri Tier 1–2 sınırlarında kalır.
Beklenen Çıktı: Yazarın orijinal anlamını ve niyetini tam olarak koruyan, hedef derginin aim & scope’una dilsel ve üslupsal düzeyde uygun akademik İngilizce metin.
Etik Not: LLM burada yalnızca çeviri ve stil uyarlama aracıdır; epistemik katkı sağlamaz.
Kopyala-Yapıştır Hazır Prompt:
Aşağıdaki Türkçe paragrafı İngilizceye çevir. Yazdığım bu makaleyi [Dergi Adı] dergisine göndermeyi düşünüyorum. Bundan sonra yapacağın tüm önerileri bunu dikkate alarak yap. https://[dergi linki] Tier 1–2 sınırlarında kal. Derginin amaç ve kapsamına uygun akademik bir ton kullan. İçeriği yeniden yorumlama veya literatür ekleme. “Burada LLM düşünmüyor, yorum yapmıyor; sadece yazarın metnini hedef dergi tonunda İngilizce'ye aktarmama yardım ediyor.”
Adım 3: Hakem Simülasyonu (Eleştirel Perspektif Testi)
Amaç: Yazarın metnini tarafsız ve eleştirel bir hakem gözüyle inceleyerek potansiyel zayıf noktaları erken tespit etmek.Sınırlar: LLM kabul/red kararı vermez. Yeni içerik veya literatür önermez. Yalnızca mevcut metne dayalı eleştiri üretir.
Beklenen Çıktı: Risk seviyelerine göre sınıflandırılmış hakem eleştirileri (🔴 Major, 🟠 Moderate, 🟢 Minor) ve yazarın kendi revizyonunu yönlendirecek kısa revizyon stratejisi ipuçları.
Etik Not: LLM hakem rolünü simüle eder ancak epistemik otorite veya karar merci değildir.
Kopyala-Yapıştır Hazır Prompt:
Tarafsız ve eleştirel bir hakem gibi davran. Aşağıdaki revize paragrafı/metni incele. Hakem eleştirisi: “[orijinal eleştiri]” Bu revizyon eleştiriyi yeterince karşılıyor mu? Eleştirileri 🔴 Major, 🟠 Moderate, 🟢 Minor olarak sınıfla. Her biri için kısa revizyon stratejisi ipucu ver. Amaç: Kabul/red kararı değil, ikinci tur revizyonun önüne geçmek. Beni zorla. “Burada LLM hakem gibi davranıyor ama karar vermiyor; yalnızca yazarın bakış açısını test ediyor.”
Adım 4: Alan Editörü Ön Değerlendirme (Desk-Review Simülasyonu)
Amaç: Metni alan editörü gözüyle değerlendirerek dergi uyumu ve desk-reject risklerini erken tespit etmek.Sınırlar: LLM karar vermez, yeni içerik önermez. Yalnızca mevcut metne dayalı değerlendirme ve quick wins sunar.
Beklenen Çıktı: Numaralandırılmış ön değerlendirme raporu + 5 quick wins.
Etik Not: LLM editör rolünü simüle eder ancak karar merci değildir.
Kopyala-Yapıştır Hazır Prompt:
Rol: Alan editörü gibi davran; tarafsız, eleştirel ve yapıcı ol. Karar verme değil; gönderim öncesi değerlendirme raporu üret. Hedef dergi: [Dergi] https://[link] Aşağıdaki parçalara dayanarak rapor üret: 1) Uygunluk (aim & scope + neden bu dergi?) 2) Özgün Katkı 3) Kuramsal tutarlılık (3 güçlü yan + 3 öneri) 4) Yöntem/kanıt uyumu 5) Etik ve şeffaflık 6) Quick wins: 5 hızlı öneri Yeni kaynak uydurma, metni yazma yasaktır.
Taşeron Yaklaşımı: Akademik Yazımda LLM'lerin Etik Kullanımı
Amaç: Büyük dil modellerini (LLM) epistemik fail değil, sıkı sınırlarla tanımlanmış dilsel araç olarak konumlandırarak yazarın entelektüel sahipliğini ve yayın etiğini korumak.
Kavramsal Çerçeve
- Ghostwriting ≠ AI-destekli düzenleme: Fikir üretimi yasak; yalnızca teknik iyileştirme izinli.
- LLM = “düşünmeyen editör asistanı” (dilsel araç).
- Epistemik sorumluluk her durumda yazara aittir.
Dört Adımlı Prosedür
- Tier 1 Düzenleme: Dil, akıcılık ve akademik üslup iyileştirmesi (içerik değişmez).
- Çeviri ve Dergi Tonu: Hedef dergi bağlamında İngilizce uyarlama (scope uyumu zorunlu).
- Hakem Simülasyonu: Risk seviyeli (Major/Moderate/Minor) eleştiri testi (karar vermez, zorlar).
- Editör Ön Değerlendirme: Scope uyumu, özgün katkı ve quick wins raporu (desk-reject risk analizi).
Etik Uyum ve Şeffaflık
COPE, Taylor & Francis, Elsevier ve Springer politikalarıyla tam uyumlu. Önerilen disclosure beyanı ile AI kullanımı şeffaf biçimde belgelenir.
Hedef Kitle
Doktora öğrencileri, yayına hazırlanan araştırmacılar ve hakem/editör sürecine girecek yazarlar.
Kullanım Notu: Bu snapshot, panelin tamamını özetler ve eğitim materyali, atölye el ilanı veya ders eki olarak kullanılabilir (yayımlanmamış panel materyali).
Bu panel, Dr. Feride Öksüz Gül’ün 23 Aralık 2025 tarihli webinar sunumundan ilham alınarak hazırlanmıştır. Sunumda vurgulanan YZ metinlerinin ayırt edici özellikleri, etik katman modeli ve kurumsal politikalar, taşeron yaklaşımının temel taşlarını oluşturmuştur.
YZ Tarafından Üretilmiş Metinlerin Ayırt Edici Özellikleri (Amirjalili, Neyshani & Nikbakht, 2024)
- Düşük Leksikal Çeşitlilik (TTR): YZ metinleri daha az sayıda benzersiz kelime kullanır (Örnek: Öğrenci metni TTR=0.31, GPT metni TTR=0.27).
- Tutarsız Zamir Kullanımı: Kişisel zamirler (ben, biz) insan yazarlarda daha sık; YZ’de tutarsız.
- ‘Robotik’ ve Klişe Dil: Derinlikten yoksun, aşırı derecede ‘uygun’ ifadeler, özgün ‘ses’ yok.
- ‘Hayalet’ Alıntılar ve Hatalı Referanslar: Var olmayan kaynaklar veya yanlış atfedilmiş alıntılar (Örnek: Virginia Woolf’a atfedilen Jane Austen alıntısı).
Etik Katman Modeli (Cheng et al., 2025)
Tier 1–2–3 katmanlı etik kullanım modeli ve 4 soruluk etik kontrol listesi bu panelin metodolojik temelini güçlendirmektedir.
Kurumsal ve Dergi Politikaları
- YÖK, üniversiteler ve enstitüler YZ kullanımına yönelik etik ilkeler belirlemeye başladı.
- Her dergi artık YZ kullanımı bildirimini zorunlu kılmaktadır – gönderim öncesi dergi politikaları incelenmelidir.
Örnek Olay: Springer Nature Kitabı Skandalı
Springer Nature tarafından yayımlanan bir kitapta YZ tarafından üretilmiş metinlerde var olmayan dergilere atıf yapıldığı tespit edilmiş ve kitap geri çekilmiştir. Bu olay, YZ kullanımında şeffaflık ve doğrulama zorunluluğunu bir kez daha ortaya koymuştur.
Teşekkür: Bu panelin hazırlanmasında Dr. Feride Öksüz Gül’ün değerli sunumu, paylaşımları ve ilham verici katkıları için içten teşekkürler.
Comments
Post a Comment