Improving business processes provides companies with advantages in terms of efficiency and profitability, as well as competitiveness against other companies in the market. Companies that integrate business processes with enterprise resource planning (ERP) systems into digital platforms also have the opportunity to strengthen their weaknesses by recognizing disruptions and bottlenecks in inefficient business processes thanks to this digital transformation. Descriptive and bibliometric analyses were performed in this study for a systematic evaluation of studies on artificial intelligence (AI) in the ERP literature. The studies in which the keywords determined from the AI literature were firstly used together with ERP were investigated from the Scopus database. 837 publications meeting the search criteria were reached and a descriptive analysis of these publications was presented. Then, bibliometric analysis was performed using common author, common citation, and common keyword analysis methods for 296 publications in the article type. Tsinghua University and Obuda University have the most publications according to the results. The most commonly used AI keywords in the ERP studies were “genetic algorithm”, “fuzzy logic”, and “machine learning”. This study aims to guide future studies by providing a systematic and new perspective to researchers and experts working on ERP-AI.

Dijital teknolojilerin gelişmesiyle, insanların bilişim teknolojilerine erişimlerinin artmasına paralel olarak siber suç ve tehditler de artmıştır. Dijital yerli olarak dünyaya gelen Z kuşağı, dijital teknolojileri öğretmenlerinden ve ebeveynlerinden daha fazla kullanmakta ancak bu konuda karşılaşabileceği riskler ve olumsuzluklar konusunda aynı şansa sahip olmamaktadır. Yapılan çalışmada, TRC1 bölgesindeki Gaziantep ve Kilis illerinde yaşayan lise öğrencilerinin dijital okuryazarlık ve bilgi güvenliği farkındalık seviyeleri araştırılmıştır. Ayrıca öğrencilerin yaşadıkları şehir, cinsiyet ve sınıf düzeyine göre bilgi güvenliği farkındalıkları detaylı olarak incelenmiştir. Araştırma sonucunda, öğrencilerin dijital okuryazarlık seviyeleri ile bilgi güvenliği farkındalıkları arasında pozitif bir ilişki olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca erkek öğrencilerin kadın öğrencilerden bilgi güvenliği farkındalığı konusunda daha yüksek seviyede olduğu anlaşılmıştır.

Background: Anemia due to malnutrition may develop as a result of iron, folate and vitamin B12 deficiencies. This situation poses a higher risk of morbidity and mortality in the geriatric population than in other age groups. Therefore, early diagnosis of anemia and early initiation of treatment is very important. This study aims to predict the diagnosis of anemia with using machine learning (ML) methods in geriatric patients followed in an outpatient clinic.Methods: In line with the purpose of the study, anemia classification was made by analysing patients' hemogram and biochemistry blood values and medical data such as malnutrition, physical and cognitive activity scores with ML methods.Results: In our data set consisting of 438 patient observations, the most successful ML algorithm was the J48 algorithm with 97.77% accuracy. In the continuation of the study, the predictive performance of anemia was investigated by excluding blood values and selecting only attributes consisting of malnutrition and physical activity scores. In this case, the most successful prediction was obtained with the Random Forest algorithm with 85.39% accuracy.Conclusions: The study showed that anemia can be predicted with high accuracy in geriatric patients without hemogram data. Additionally, our geriatric data set was shared with researchers for future research. Thus, it has contributed to the literature by opening a new path for studies on subjects such as comparing classification performances with new methodologies or predicting different diseases in geriatric patients.

Clinical decision support systems are computer systems that help decision-makers make effective and efficient decisions in the diagnosis and treatment of diseases, patient care, and health institution management. In this study, descriptive and... Clinical decision support systems are computer systems that help decision-makers make effective and efficient decisions in the diagnosis and treatment of diseases, patient care, and health institution management. In this study, descriptive and...

Endüstri 4.0’ın etkileriyle bilişim sistemlerinin verileri kaydetme ve işleme gibi fonksiyonları; bilgiyi anlama ve yorumlama ve otonom karar verme gibi fonksiyonlara dönüşmüştür. Üretim alanındaki bu dönüşüm eğilimi; enerji, eğitim, sağlık gibi bilişim sistemlerinin kullanıldığı her alanda hızla uygulanmaya başlamıştır. Bilgiyi üreten, kullanan ve yaygınlaştırmayı amaç edinen üniversiteler de Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı’nın başlattığı dijital dönüşüm projesi ile bu akımda yer almaya başlamıştır. Üniversitelerin dijital dönüşümünde sadece eğitim-öğretim faaliyetlerinin yeni öğrenme yaklaşımlarıyla dijitalleştirilmesi değil, aynı zamanda tüm iş süreçlerinin, yazılım ve donanım altyapısının da bu yeni düzene uyarlanması gerekmektedir. Bu çalışmanın birinci aşamasında uzaktan eğitim iş sürecinin yeniden yapılandırılma süreci incelenmiştir. Bunun için Öğrenme Yönetim Sistemi (ÖYS)’nin yeniden yapılandırılarak Öğrenci Bilgi Sistemi (ÖBS) ile entegrasyonu anlatılmıştır. İkinci aşamada ise uzaktan eğitim uygulamaları ve ÖYS’nin kullanımı konusunda çevrimiçi bir anket uygulanarak öğrencilerin görüşleri incelenmiştir. Araştırma sonucunda öğrencilerin ÖYS’den orta düzeyde, ÖYS ve ÖBS için tek kullanıcı hesabı kullanmaktan ise yüksek düzeyde memnun oldukları ortaya çıkmıştır. Ayrıca öğrencilerin ÖYS ile etkileşimlerini arttırarak uzaktan eğitimdeki motivasyonlarını arttıracak çeşitli öneriler sunulmuştur. Yapılan çalışmada, bir üniversitede dijital dönüşüm projesi yaklaşımıyla uzaktan eğitim iş sürecinin iyileştirmesi ve sistemi kullanan tüm öğrencilerin görüşlerinin değerlendirilmesi açısından literatüre yeni bir bakış açısı kazandırmak amaçlanmıştır.