Turizm eğitiminde yapay zekâ perspektif

Yıl 2024, Cilt: 6 Sayı: 1, 149 - 157, 30.06.2024

Demet Güner , Hakkı Çılgınoğlu

https://doi.org/10.53601/tourismandrecreation.1445766

Öz

Bu çalışma, turizm eğitimi ile ilgili yapay zekâ algoritmalarının görüşlerini karşılaştıran ve derinlemesine inceleyen analitik bir yaklaşımla tasarlanmıştır. Veri toplama, veri analizi ve sonuç çıkarma süreçlerini içeren bu çalışma, yapay zekâ gözünden turizm eğitimine ilişkin sorunları anlama, değerlendirme ve geliştirmeyi hedeflemektedir. Veri toplama aşamasında kullanılan sorular, 23. Ulusal Turizm Kongresi'nin 2023 teması olan "Turizm Eğitimi"nden ilham alınarak oluşturulmuştur. ChatGBT 3.5, Jenni, Bearly ve Google Bard yapay zekâ algoritmalarına yöneltilen dört temel soru üzerinden elde edilen cevaplar Ağustos 2023 tarihinde elde edilmiştir. Her bir sorunun cevaplandırılma süresi ortalama 5-20 saniye aralığında gerçekleşmiştir. Sorular; ChatGBT 3.5, Google Bard ve Bearly algoritmalarına Türkçe yöneltilirken, Jenni için İngilizceye çevrilmiştir. Veri analizi aşamasında, yapay zekâ algoritmalarından elde edilen uzun cevap metinleri MAXQDA24 nitel veri analiz programının hiyerarşik kod alt-kod modeli ile analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular arasındaki benzerlik ve farklılıklar yorumlanmıştır. Yapılan incelemeler sonucunda en kapsamlı ve güncel verinin Bard ve Bearly tarafından sağlandığı görülmüştür. ChatGBT 3.5 algoritmasının sağladığı bilgilerin Eylül 2021'e kadar olan verilere dayanması ve Jenni'nin sınırlı özelliklerinin ücretsiz kullanıma açık olması elde edilen cevaplar açısından sınırlandırıcı olmuştur. Araştırma sonuçları genel olarak değerlendirildiğinde kullanılan dilin akışkan olduğu, genelden özele bir yaklaşımın benimsendiği ve verilen bilgiler arasında çok büyük bir bir tutarsızlığın yer almadığı gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zekâ, Yapay Zekâ Algoritmaları, Turizm Eğitimi, ChatGBT 3.5, Google Bard

Artificial intelligence perspective on tourism education

Öz

This study is designed with an analytical approach that compares and analyzes the views of artificial intelligence algorithms on tourism education. This study, which includes data collection, data analysis, and conclusion-drawing processes, aims to understand, evaluate, and improve the problems related to tourism education from the perspective of artificial intelligence. The questions used in the data collection phase were inspired by the 2023 theme of the 23rd National Tourism Congress, "Tourism Education." The answers obtained through four basic questions directed to ChatGBT 3.5, Jenni, Bearly, and Google Bard artificial intelligence algorithms were collected in August 2023. The average time to answer each question was between 5-20 seconds. The questions were posed in Turkish for the ChatGBT 3.5, Google Bard, and Bearly algorithms, while they were translated into English for Jenni. In the data analysis phase, the long answer texts obtained from the artificial intelligence algorithms were analyzed using the hierarchical code sub-code model of the MAXQDA24 qualitative data analysis program. The similarities and differences between the findings were interpreted. As a result of the examinations conducted, it has been observed that the most comprehensive and up-to-date data were provided by Bard and Bearly. The information provided by the ChatGBT 3.5 algorithm, being based on data up to September 2021, and Jenni's limited features being freely accessible, have been restrictive in terms of the obtained responses. When the research findings are evaluated overall, it is observed that the language used is fluent, a general-to-specific approach is adopted, and there is no significant inconsistency among the provided information.

Anahtar Kelimeler

Artificial Intelligence, Artificial Intelligence Algorithms, Tourism Education, ChatGBT 3.5, Google Bard

Etik Beyan

This study was prepared with a method that does not require ethics committee permission.

Destekleyen Kurum

The study is not supported by any institution or organization.

Kaynakça

• Abid, S., Awan, B., Ismail, T., Sarwar, N., Sarwar, G., Tariq, M., Naz, S., Ahmed, A., Farhan, M., Uzair, M., Kumar, A., Iqbal, U., Khan, A. A., & Rehman, A. U. (2019). Artificial intelligence: medical student’s attitude in district Peshawar Pakistan. Pakistan Journal of Public Health, 9(1), 19-21. https://doi.org/10.32413/pjph.v9i1.295
• Adaş, E. B., & Erbay, B. (2022). Yapay zekâ sosyolojisi üzerine bir değerlendirme. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 21(1), 326-337. https://doi.org/10.21547/jss.991383
• Ağaoğlu, O. K., (1991). Türkiye’de Turizm Eğitimi ve Etkenliği. Milli Prodüktüve Publishing, Ankara.
• Ahmed, I., Kajol, M., Hasan, U., Datta, P. P., Roy, A., & Reza, M. R. (2023). ChatGPT vs. Bard: A Comparative Study. Authorea. July 13, 2023. https://doi.org/10.22541/au.168923529.98827844/v1
• Akay, B., Uslu, A., & Sancar, M. F. (2018). Turizm eğitimi alan öğrencilerin staj döneminde yaşadıkları sorunlar: lisans ve ortaöğretim turizm öğrencileri örneği. OPUS International Journal of Society Researches, 8(1), 212-236. https://doi.org/10.26466/opus.358194
• Aksu, M., & Bucak, T. (2012). Mesleki turizm eğitimi, http://aksarayiibd.aksaray.edu.tr/en/download/article-file/209421, Access Date: 29.12.2023.
• Al-Nafjan, A., Aldayel, M., & Kharrat, A. (2023). Systematic review and future direction of neuro-tourism research. Brain Sciences, 13(4), 682. https://doi.org/10.3390/brainsci13040682
• Ali, R., Tang, O. Y., Connolly, I. D., Fridley, J. S., Shin, J. H., Sullivan, P., Deus, C., Adetokunbo, A., Curtis, D., Albert, E., Ziya, G.,, & Wael, A. (2023). Performance of chatgpt, gpt-4, and google bard on a neurosurgery oral boards preparation question bank. Neurosurgery, 93(5), 1090-1098, https://doi.org/10.1227/neu.0000000000002551
• Altıntop, M. (2023). Yapay zekâ/akıllı öğrenme teknolojileriyle akademik metin yazma: chatgpt örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2(46), 186-211.
• Bearly. (2023, Kasım). Bearly about. Retrieved from https://bearly.ai, Access Date: 05.11.2023.
• Berg, B. L. (2001). Qualitative research methods for the social sciences. Allyn & Bacon Publish, Boston.
• Chen, M., & Decary, M. (2020). Artificial Intelligence in Healthcare: An Essential Guide for Health Leaders. Sage Publications, Los Angeles.
• Ercan, F. (2020). Turizm pazarlamasında yapay zekâ teknolojilerinin kullanımı ve uygulama örnekleri. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi Turizm Fakültesi Dergisi, 23(2), 394-410. https://doi.org/10.34189/tfd.23.02.009
• Erul, E., & Işın, A. (2023). ChatGPT ile sohbetler: turizmde chatgpt’nin önemi (chats with chatgpt. Journal of Tourism and Gastronomy Studies, 11(1), 780-793. https://doi.org/10.21325/jotags.2023.1217
• Frank, M., Roehrig, P., & Pring, B. (2019). Makineler Her Şeyi Yaptığında Biz Ne Yapacağız-Yapay Zekâ, Algoritmalar, Botlar ve Büyük Veri Çağında Öne Geçmek. (Çev.: Emine Yılmaz,) Agenta Kitap, İstanbul.
• Gluska, J. (2023, Şubat, 27). What is Jenni.Ai?. Retrieved from https://goldpenguin.org/blog/jenni-ai-review/#:~:text=jenni.ai%20functions%20as%20a,and%20improve%20your%20writing%20confidence.
• Holzinger, A., Malle, B., Kieseberg, P., Roth, P. M., Müller, H., Reihs, R., & Zatloukal, K. (2017). Machine Learning and Knowledge Extraction in Digital Pathology Needs an Integrative Approach. In: Holzinger, A., Goebel, R., Ferri, M., Palade, V. (eds) Towards Integrative Machine Learning and Knowledge Extraction. Lecture Notes in Computer Science, vol 10344. Springer, Cham, 13-50. https://doi.org/10.1007/978-3-319-69775-8_2
• Istomina, O. B., Maypil, E. S., Metelitsa, V. I., & Rinchinov, Z. A. (2021). Socio-economic situation of the region as a factor in the dynamics of the institute of education in the new social reality. Linguistics and Culture Review, 5(S4), 617-626. https://doi.org/10.21744/lingcure.v5nS4.1676
• Jabeen, F., Al Zaidi, S., & Al Dhaheri, M. H. (2022). Automation and artificial intelligence in hospitality and tourism. Tourism Review, 77(4), 1043-1061. https://doi.org/10.1108/TR-09-2019-0360
• Keskin, E., Demiray, G., & Demiray, H. (2023). Otel Yöneticilerinin Turizm Eğitimine Yönelik Algıları. (ss. 608-623). 23. Ulusal Turizm Kongresi, 13-15 Ekim 2023, pp. 1324-133, Denizli.
• Kılıç, A. G. & Gençer, K. (2023). Turizm ve seyahat hizmetleri programında görevli akademisyenlerin eğitim profili: Türkiye’deki üniversiteler örneği. International Journal of Contemporary Tourism Research, 7(1), 57-65. https://doi.org/10.30625/İjctr.1232187
• Koçyiğit, A., & Darı, A. B. (2023). Yapay zekâ iletişiminde chatgpt: insanlaşan dijitalleşmenin geleceği. Stratejik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(2), 427-438. https://doi.org/10.30692/sisad.1311336
• Kozak, M. A. (2009). Akademik turizm eğitimi üzerine bir durum analizi. Muğla Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2009(22), 1-20.
• Küçük, E., Çakmakoğlu Arıcı, N., Küçük, C. (2023). Turizm Eğitiminde Karşılaşılan Staj Sorunları ve Çözüm Önerileri: Lisans Öğrencilerine Yönelik Bir Araştırma Kastamonu İli Örneği, 23. Ulusal Turizm Kongresi, 13-15 Ekim 2023, pp. 253-264, Denizli.
• Manogna, R.L., & Anand, A. (2023), A bibliometric analysis on the application of deep learning in finance: status, development and future directions, Kybernetes, Vol. ahead-of-print No. ahead-of-print. https://doi.org/10.1108/K-04-2023-0637
• Openai. (2023, Şubat). Openai. Retrieved from https://openai.com/about, Access Date: 29.02.2024
• Öcal, E. E., Atay, E., Önsüz, M. F., Algın, F., Çokyiğit, F. K., Kılınç, S., & Yiğit, F. N. (2020). Tıp fakültesi öğrencilerinin tıpta yapay zekâ ile ilgili düşünceleri. Türk Tıp Öğrencileri Araştırma Dergisi, 2(1), 9-16.
• Özdemir, Ö., & Akyürek, S. (2023). Turizm Eğitimi Kapsamında Sektörde İstihdam Edilen Turzim Öğrencilerinin Yabancı Dil Bilme Yeterliliklerinin Sektör Temsilcileri Açısından Değerlendirilmesi, 23. Ulusal Turizm Kongresi, 13-15 Ekim 2023, pp. 1324-133, Denizli.
• Pask, G. (1976). Conversation Theory. Applications in Education and Epistemology. Elsevier, Amsterdam. Patrizio, A. (2023, Şubat). Google bard. Retrieved from https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/google-bard. Access Date: 29.02.2024.
• Russell, S. J., & Norvig, P. (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, London.
• Shahid, M. Z., & Li, G. (2019). Impact of artificial intelligence in marketing: a perspective of marketing professionals of Pakistan. Global Journal of Management and Business Research: E-Marketing, 19(2), 26-33.
• Shamaileh, M. O., & Khanfar, S. M. (2014). The effect of the financial leverage on the profitability in the tourism companies (analytical study-tourism sector-jordan). Business and Economic Research, 4(2), 251-264. http://dx.doi.org/10.5296/ber.v4i2.5546
• Shieh, R. S. (2012). The impact of technology-enabled active learning (teal) implementation on student learning and teachers’ teaching in a high school context. Computers & Education, 59(2), 206-214. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2012.01.016
• Şat, R. (2023). Türkiyede Lisansüstü Gastronmi ve Mutfak Sanatları Eğitiminin Temel Sorunlarının Değerlendirilmesi ve Çözüm Önerileri, 23. Ulusal Turizm Kongresi, 13-15 Ekim 2023, pp. 1648-1674, Denizli.
• Üzümcü, T. P., Alyakut, Ö., & Günsel, A. (2015). Turizm eğitimi alan öğrencilerin, mesleğin geleceğine ilişkin bakış açıları. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(33), 179-199. https://doi.org/10.31795/baunsobed.645453
• Yavuzalp, N., & Gürol, M. (2017). E-öğrenme ortamında kullanılan öğrenme stillerinin web kullanım madenciliği ile analizi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 17(2), 987-1015. https://doi.org/10.17240/aibuefd.2017.17.30227-326611
• Yıldız, M., & Yıldırım, B. F. (2018). Yapay zekâ ve robotik sistemlerin kütüphanecilik mesleğine olan etkileri. Türk Kütüphaneciliği, 32(1), 26-32. https://doi.org/10.24146/tkd.2018.29
• Yılmaz Y., Uzelli Yılmaz D., Yıldırım D., Akın Korhan E., & Özer Kaya D. (2021). Yapay zekâ ve sağlıkta yapay zekânın kullanımına yönelik sağlık bilimleri fakültesi öğrencilerinin görüşleri. Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 12(3), 297-308. https://doi.org/10.22312/sdusbed.950372
• Yuan, Y., Tseng, Y. H., & Ho, C. I. (2019), Tourism information technology research trends: 1990–2016, Tourism Review, 74(1), 5-19. https://doi.org/10.1108/TR-08-2017-0128
• Zlatanov, S., & Popesku, J. (2019). Current Applications of Artificial Intelligence in Tourism and Hospitality. Paper presented at Sinteza 2019-International Scientific Conference on Information Technology and Data Related Research. https://doi.org/10.15308/Sinteza-2019-84-90