Post-Bibliyografik Sentez Yöntemi:� Yapay Zeka Destekli Bilgi Üretiminde Yeni Bir Epistemolojik Model�(10 Yapay Zekaya Aynı Soruyu Sormak ) �Çoklu Yapay Zeka Bilgelik Tekniği�Bülent Ağaoğlu

​

​

IV: Uluslararası Gelenekten Geleceğe Bilgi Ve Belge Yönetimi Sempozyumu

16-19 Ekim 2025

Kastamonu Üniversitesi

​

AÇILIŞ�

• Değerli katılımcılar,�Bugün sizlere bilgi üretiminde bir yenilik iddiamızı sunmak istiyoruz: Post-Bibliyografik Sentez Yöntemi.
• Yöntemin Bibliyografya ile bağlantısı nedir?..:
• Yarım asırlık bibliyografya hazırlama sürecindeki soru sorma alışkanlığı birikimimizi, yapay zekâyla birleştirerek bilgiyi pasif bir arşivden dinamik bir üretim aracına dönüştürmeyi hedefliyoruz.

​

AÇILIŞ

• Temel fikir çok basit ama güçlü: Aynı soruyu 10 farklı yapay zekâya soruyoruz, yanıtları derliyoruz ve insan sezgisiyle birleştiriyoruz. Sonuç? Sadece bilgi değil, yeni bilgi. Yapay zekâ artık sadece bir araç değil; entelektüel bir ortak. Biz araştırmacılar ise bu sürecin sentez liderleri oluyoruz.
• Bu yöntem, akademiden politikaya, eğitimden karar alma süreçlerine kadar pek çok alanda uygulanabilir. Ayrıca, alışılmadık bağlantılar kurma becerisi, özellikle disleksili zihinlerin avantajıyla daha da güçleniyor.
• Kısacası, bilgi aramaktan, bilgiden bilgi üretmeye geçiyoruz ve dijital çağda anlam yaratmanın yeni bir paradigmasını keşfediyoruz.

​

GİRİŞ – SORUN�

BİLGİ ÇAĞININ SORUNU

• Günümüzde asıl problem bilgiye erişim değil, bilgi bolluğu içinden anlam çıkarabilmek ve bilgiyi yönetebilmektir.
• Yöntemin Özü: Bilgiden Anlam ve Yeni Bilgi Yaratmak
• Post-Bibliyografik Sentez Yöntemi, 1975’ten bu yana derlenen, 700.000’den fazla yayın künyesini içeren 2000 bibliyografyayı hazırlama sırasında ortaya çıkan tam kapsama yakın kaynakça üretme ve yayınları tespit için soru sorma alışkanlığını yapay zekâ ile buluşturarak, bilgiyi pasif bir arşivden, dinamik bir üretim aracına dönüştürüyor.

​

GİRİŞ – SORUN

Neden Önemli?

• Bilgi bolluğu içinde kaybolan anlamı ortaya çıkarıyor.
• Araştırmacıyı, soru soran bir kullanıcıdan sentez liderine dönüştürüyor.
• Bilgiyi arama, üretme ve yeniden yaratma sürecini epistemolojik bir modelle yeniden tanımlıyor.

​

YÖNTEMİN TEMELİ

Temel Fikir:

• 1975’ten bu yana oluşturulan yaklaşık 2000 bibliyografiyi hazırlama birikimi yapay zekâ ile buluşarak bilgiyi statik arşivden dinamik bir üretim aracına dönüştürüyor.

Nasıl Çalışıyor:

• Bibliyografya hazırlama sırasında ortaya çıkan alışkanlıkların toplam hafızası (birikimi), 10 farklı yapay zekâ modeli (ChatGPT, Gemini, Qwen, DeepSeek, Claude, Perplexity, Copilot, Mistral, Notebook LM ve Grok) ile entegre ediliyor.
• Aynı sorular tüm modellere yöneltiliyor; yanıtlar tek dokümanda birleştiriliyor. (Şimdilik karşılaştırmalı analizler yapmadık).

​

YÖNTEMİN TEMELİ

• En az üç Yapay zekâya tekrar sunularak üst düzey metasentez oluşturuluyor. Bunu yaparken bu 3 Yapay Zekaya (Chat Gpt, Gemini, Notebook LM) en temel 3 sorumuz:
• Bu dokümanın sentezini yapar mısınız;
• Bu dokümandan en önemli cümleleri seçer misiniz
• ve Önsöz yazar mısınız).
• Ortaya çıkan bu dokümanlardan hareketle biz de bir Önsöz yazıyoruz. Neticede yeni bilgiler üretiliyor.

​

YÖNTEMİN TEMELİ

Yöntemin Mantığı:

• Klasik veri → analiz → sonuç zincirini aşar.
• Bilgi sorgulamaktan yaratmaya evrilir.
• Araştırmacı, bilgi mimarı ve sentez lideri konumuna yükselir.

Çözüm:

• Statik arşiv → dinamik bilgi üretim aracı
• Bilgi işçiliği → bilgi mimarlığı

​

AŞAMALAR

• Bu yöntem, döngüsel, insan merkezli ve üç katmanlı bir bilgi modeli üzerine kuruludur: bilgi üretmek → sorgulamak → bilgiden yeni bilgi yaratmak.

Soru Formülasyonu�Derin, çok boyutlu ve düşündürücü sorular da hazırlanabilir daha basitleri de… Amaç yalnızca bilgi almak değil, düşünceyi tetiklemek ve farklı bakış açıları üretmektir.

Çoklu Yapay Zekâ Sorgulaması�Aynı soru 9-10 farklı yapay zekâ modeline eş zamanlı yöneltilir: Bunlar;

• (ChatGPT, Gemini, , Claude, , Perplexity, , DeepSeek, , Copilot, , Qwen, Mistral, Grok, NotebookLM).

​

• Bu, tek yapay zekanın önyargılarını aşmayı ve çeşitli perspektifler elde etmeyi sağlar.

​

AŞAMALAR

​

Yanıtların Derlenmesi ve Karşılaştırmalı Analiz�Tüm yanıtlar tek bir dokümanda birleştirilir ve ileri aşamaya da istenirse geçilebilir: tutarlılık, özgünlük, çelişkiler açısından değerlendirilir.

Metasentez (Üst Sentez)�Derlenen doküman yeniden en az üç yapay zekâya sunularak üst düzey bir sentez elde edilir. Ham bilgi, sentetik ürüne dönüşür ve yeni bilgi yaratılır.

Yeni Soruların Üretimi�Sentez sonuçları, yeni sorular doğurur; süreç döngüsel ve kendini besleyen bir yapı kazanır.

İnsan Süzgeci ve Entelektüel İmza�Araştırmacı, kendi bilgi, deneyim ve sezgisiyle nihai metni tamamlar. Bu aşama yöntemin en değerli çıktısıdır.

​

EPİSTEMOLOJİK MODEL�

• Bilgi üretimi, üç katmanda gerçekleşir:
• Bilgi Üretimi – Yapay zekâ yanıtları ve geleneksel araştırmayla bilgi arama.
• Bilgiyi Sorgulama – Farklı yanıtları karşılaştırma, analiz ve eleştirel değerlendirme.
• Bilgiden Yeni Bilgi Yaratma – Metasentez ve insan süzgeciyle üst düzey sentezler üretme.
• Öz: Bilgi, pasif tüketimden aktif yaratım sürecine taşınır.

​

ÖZGÜNLÜK VE KATKILAR�

1. Bibliyografik Hafızanın Dijital Evrimi

• Geçmişin kaydı olan bibliyografyaları hazırlarken oluşan alışkanlıklar (bilgi sevgisi, tama yakın kaynakça hazırlama davranışı, kaynakçayı hazırlarken sorular sorma), geleceğe dönük bilgi üretim aracı haline geliyor.
• 50 yıllık arşiv, dinamik ve üretken bir bilgi kaynağına dönüşüyor.

2. Disleksinin Bilişsel Avantajı

• Disleksili zihnin büyük resmi görme ve alışılmadık bağlantılar kurma yeteneği, bilgi işçiliğinden bilgi mimarlığına geçişi sağlıyor.
• Uygulamayı sadece disleksililer değil herkes yapabilir. Disleksiye vurgu yapmamız bu konunun önemine gereken farkındalığın oluşmamasındandır.

​

ÖZGÜNLÜK VE KATKILAR

3. Çoklu YZ Sentezi ve Metasentez

• Aynı soruyu birden çok yapay zekâya sormak ve yanıtları üst sentezlemek, bilgiden bilgi yaratmayı mümkün kılıyor.

​

4. Yapay Zekâ: Pasif Araçtan Entelektüel Ortak

• YZ artık sadece cevap veren bir araç değil, düşünce ortağı ve entelektüel danışman.
• Uygulayan insan, bilgi mimarı ve sentez lideri konumuna yükseliyor.

​

5. Sentez Liderliği: Yeni Entelektüel Rol

• Dijital çağda önemli olan: kim ne biliyor değil, kim neyi nasıl sentezliyor.
• Sentez lideri, farklı kaynakları anlamlandıran, çelişkileri çözen ve yeni vizyonlar üreten kişi.

​

ÖZGÜNLÜK VE KATKILAR

​

• Bu teknik, aslında Delphi yönteminin modern, yapay zekâya uyarlanmış bir versiyonu gibi düşünülebilir ama ondan fazlası… . Yöntem, tek bir yapay zekânın yanıtındaki olası önyargı veya eksiklikleri azaltmak, farklı bakış açılarını bir araya getirmek ve ortak akıl üretmek açısından çok değerli.

Özet:

• 🔹 Bibliyografik hafızanın dinamik evrimi
• 🔹 Disleksinin bilişsel avantajı
• 🔹 Çoklu YZ sentezi ve metasentez
• 🔹 YZ’nin entelektüel ortağa dönüşümü
• 🔹 Sentez liderliği kavramı

​

​

UYGULAMA ALANLARI �

• Uygulama alanı çok geniş olabilecek bir tekniktir.
• Bu tekniğin etkin şekilde uygulanabileceği bazı alanları şöyle sıralayabilirim:

​

UYGULAMA ALANLARI

1. Bilimsel ve Akademik Alanlar

• Araştırma tasarımı: Hipotez geliştirme, literatür taraması, araştırma sorusu oluşturma.
• Disiplinlerarası çalışmalar: Örneğin psikoloji + yapay zekâ + felsefe kesişimindeki sorularda farklı zekâların yorumları derlenebilir.-
• Kaynak çeşitliliği: Bir yapay zekâda olmayan bilgi başka birinde olabilir, bunları bütünleştirmek araştırmayı zenginleştirir.

2. Eğitim ve Öğrenme

• Öğrenci çalışmaları: Bir konuyu farklı bakış açılarından görmek için.
• Soru bankası geliştirme: Aynı soruyu 10 yapay zekâya sorarak alternatif test, sınav veya tartışma soruları üretme.
• Kendi kendine öğrenme: Öğrenci, 10 cevabı kıyaslayarak analiz yapar, derin öğrenme gerçekleşir.

​

UYGULAMA ALANLARI

3. Karar Verme Süreçleri

• Siyaset ve kamu yönetimi: Politika önerileri, risk analizi.
• Stratejik planlama: Örneğin bir belediye için kültür yatırımı kararında 10 farklı görüş sentezi.
• İş dünyası: Yatırım seçenekleri, pazar analizi, ürün geliştirme.

4. Yaratıcı Alanlar

• Yazı geliştirme: Aynı konuda 10 farklı üslup ve öneri → sentezlenmiş yaratıcı metin.
• Sanat ve kültür: 10 farklı estetik bakışla proje üretme.
• Senaryo ve kurgu: Roman, oyun, film için çok yönlü fikir kaynağı.

​

UYGULAMA ALANLARI

5. Toplumsal ve Kültürel Çalışmalar

• Kamuoyu benzeri modelleme: Farklı yapay zekâlar farklı kitlelerin düşünce tarzlarını yansıtır.
• Etik tartışmalar: Aynı soruya farklı değer temelli cevaplar → etik karar verme sürecinde zenginlik.
• Kültürlerarası karşılaştırma: Farklı eğitim ve veri tabanına sahip yapay zekâların farklı ülkelerden bakışı.

​

6. Bireysel Gelişim

• Karar destek: Kişisel meselelerde (kariyer, eğitim, sağlık davranışları).
• Düşünce ufku genişletme: Tek bakış yerine 10 alternatif perspektif görmek.
• Problem çözme: Aynı problemi 10 farklı çözümle değerlendirme.

​

Özetle:�Bu teknik çok bakış açısına ihtiyaç duyulan, belirsizliği yüksek, disiplinlerarası, yaratıcı ve stratejik konularda olağanüstü yararlı olabilir.

​

ELEŞTİRİLER VE ETİK �

Olası Eleştiriler ve Riskler:

• Kolaycılık algısı / kes-kopyala endişesi
• YZ’nin yanlış bilgi üretme riski (halüsinasyon)
• Aşırı teknoloji bağımlılığı

Çözüm ve Yaklaşım:

• Yöntem, basit kopyalama değil; ham bilgiyi eleştirel süzgeçten geçiren zihinsel editörlük sürecidir.
• Süreç şeffaf olmalı: “Şu soruyu sordum, şu çıktı, ben şu yorumu ekledim.”
• İnsan sezgisi, etik muhakeme ve eleştirel düşünce merkezde olmalı.
• Odak, teknoloji değil sentez ve anlam üretimindedir.

Özet:�Bu yöntem, insan aklı ile yapay zekâ gücünün birleştiği hibrit, etik ve güçlü bir bilgi üretim sistemidir.

​

SONUÇ VE ÖNERİLER�

• “Aynı soruyu 10 yapay zekâya sormak” yalnızca bir teknik değildir; bilgi üretiminde köklü bir paradigma değişimidir.�Bu yaklaşım, insan sezgisi ile yapay zekânın işlem gücünü birleştirerek, yeni bir hibrit düşünce sistemi kurar. Artık kanaat önderliği değil, sentez liderliği çağındayız: Farklı bakış açılarını birleştiren, çelişkilerden yeni ufuklar çıkaran liderlik biçimi.
• Sorumuz: İlerde YZ’nin kapasitesi çok arttığında Aristo ve benzeri kanaat önderleri ne olacak… Unutulacaklar mı…

​

SONUÇ VE ÖNERİLER

Öneriler

• Bu yöntem, akademik dünyada yeni bir araştırma modeli olarak tanıtılabilir.
• Sentez liderliği dijital çağın entelektüel rol modeli olarak kurumsallaştırılabilir.
• Disleksinin bilişsel avantajları, eğitim ve araştırmada bir güç kaynağı olarak değerlendirilebilir.
• Çoklu yapay zekâya dayalı analiz, bağımsız bir metodolojik alan haline getirilebilir.
• YZ veri hacmi hızla artarken, şimdiden çoklu YZ farkındalığı yaygınlaştırılabilir.

​

SONUÇ VE ÖNERİLER

Gelecek Vizyonu

• Bu yöntem, yalnızca bugünü değil, geleceği de şekillendirebilir. İnsan aklı ile yapay zekânın gücü birleşerek, bizi çok katmanlı ve çok kaynaklı yeni bir bilgelik çağına taşıyabilir.

​

MİNNET�

• Hacettepe Üniversitesi’ne master için gittiğim Ağustos 1981’den itibaren elimden tutan rahmetli Hocam Prof. Dr. Hasan Işın Dener’in ruhu şad olsun.
• Eski bakanlarımızdan, 1994 yılında kurduğu Beyaz Nokta Gelişim Vakfı ile sorunlarımız içim sistematik yaklaşımlarla çok sayıda yayın ve etkinlik yapan Sayın Tınaz Titiz’in bu öncü faaliyetlerinden özellikle etkilendim. Kendilerine çok teşekkür ederim.

​

KAPANIŞ �

• Sonuç olarak, “Aynı soruyu 10 yapay zekâya sormak” yalnızca bir teknik değil; bilgi üretiminde yeni bir paradigma önerisidir.
• Bu yöntem, kanaat önderliğinden → sentez liderliğine geçişi temsil ediyor. Artık mesele tek bir görüşü savunmak değil; farklı bakış açılarını harmanlayarak yeni anlamlar ve vizyonlar üretmek.
• İnsan sezgisi ve eleştirel aklı, yapay zekânın işlem gücüyle birleştiğinde ortaya çıkan hibrit düşünce modeli; akademide yeni standartlar, politikada sağlam kararlar, eğitimde ise yeni ufuklar açabilir.

​

KAPANIŞ �

• Önerimiz net: Bu yaklaşımı kurumsallaştıralım, çoklu yapay zekâ analizini metodolojik bir alan haline getirelim. Çünkü bu yöntem, yeni bir bilgelik çağının kapısını aralayabilir.
• Delphi Tekniği: Bu sene geliştirdiğimiz, aynı soruyu 10 yapay zekaya sorup buradan süreci çeşitli etaplarla ilerletme tekniğimiz, Delphi Tekniğini aklımıza getirdi. Delphi Tekniği adı nereden geliyor...)) Delphi Tekniği adını, Antik Yunan'daki Delphi Kehanet Merkezi'nden alıyor. Artık tekniğimize biz de bir ad bulmalıyız: Bilgelik Tekniği desek…. Bu tekniğin tarihte bilgelikleri öne çıkan Türklerin ülkesinde, ayrıca Fatihli Bibliyograf Katip Çelebi’nin ülkesinde bulunduğunun bilinmesini isteriz…
• Dinlediğiniz için çok teşekkür ederim.�Sorularınızı almaktan memnuniyet duyarım.

​

​

ZAMAN KALIRSA NOTLARIM - 1�

• Bloğumuzda şu anda 26 soru ve yz cevapları var. Bildirimizde bunları topluca içeren linki verdik.

​

ZAMAN KALIRSA NOTLARIM - 2

• Tekniğimizin uygulaması 10 yz.ya göre dünyada yok. Eğer böyleyse Katip Çelebi’nin bibliyograf geçmişini de dünyaya hatırlatmak gerekir.
• Önümüzde yapay zeka kapasitenin çok artacak olmasından dolayı büyük bir fırsat ve imkan duruyor.
• Gelecekte veri çok artacak
• Yz.lar çoğalacaktır.
• Yz.ların depoladığı bilgi kapasitesi olağanüstü artacaktır.

​

ZAMAN KALIRSA NOTLARIM - 3

• Gençlere mesaj: bilgi birikiminizi çoğaltın ve yz.yı danışmanınız olarak kullanın.
• İşin bilgelik kısmı için çok şey söylenebilir: neden bu teknik ihtiyaç: sorgulanmamış ezberler.
• Sonuç: bilgelik
• Konu bizleri bilgelik kavramına, bilgeliğin önemine getiriyor.
• Örnek soru uygulaması

ZAMAN KALIRSA NOTLARIM - 3

• Sabrın önemi
• Geliştirilmesini dilerim.
• Yapay zekanın teknik yönlerinden anlamam. Benim saham: sorular sormak.
• Bu imkanın farkında olmak. Bunu nasıl yaygınlaştırmalı…
• Mıntıka temizliği konusu. Temel atma, mıntıka temizliği, araştırmayı, incelemeyi kolaylaştırma.
• Şu anda dünyada uygulaması yok gözüküyor
• Yapılan bir nevi editörlük
• Teknik aslında basit.
• Bir anekdot: “Biz, daha 1 yapay zekaya soru soramıyoruz, araştırmacı 10 yapay zekaya aynı soruyu soruyor..))

​