Mudanya University Institutional Academic Archive System
Mudanya University's Dspace system is a platform that digitally stores and opens academic studies. Academic content such as articles, presentations, theses, books, and reports are included here. Dspace@Mudanya provides easy access, making it a valuable resource for researchers and students. It serves as a digital archive for Mudanya University's academic outputs, facilitates access to scientific information and supports its sharing. For more information and assistance, please contact us.
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
Item
A study of the reliability and validity of the Mindfulness Parenting Scale in Infancy and the examination of Mothers' Mindfulness in Pareting in Turkish samples
(UNIV POLITECNICA VALENCIA, EDITORIAL UPV, 2025-10) Sezgin, Elif; 157389
The research aims to assess the reliability and validity of the Mindful Parenting in Infancy Scale (MPIS) for mothers with infants aged 0-24 months and to analyze their mindfulness levels across various variables. The study included 353 mothers from Bursa's Nil & uuml;fer and Osmangazi districts, with data collected in private nurseries and daycare homes between December 2023 and March 2024. Teachers distributed the data collection tools, which included the "Mother and Baby Information Form" and the MPIS, developed by Gartstein (2021). Adaptation permissions were secured, and the scale's language, content, and structure were validated. Reliability was measured using the Cronbach Alpha internal consistency coefficient and item-total correlations. Statistical analyses included independent samples t-test and One-way ANOVA to explore MPIS scores across demographic variables. The Levene test assessed homogeneity, while kurtosis and skewness evaluated normal distribution. The internal consistency coefficient was 0.74, with item-total correlations ranging from 0.35 to 0.49. The findings indicated no significant differences in mindfulness based on mothers' age, education, or family type, but highlighted variations based on the birth order of the baby.
Item
Deep Learning-Based Detection of Motor Biomarkers for Autism from Children's Natural Home Video Recordings
(GRAZ UNIV TECHNOLGOY, INST INFORMATION SYSTEMS COMPUTER MEDIA-IICM, 2026-05) Fırat, Yelda; Kılıçaslan, Yılmaz; Sarıkaya, Hasan Ali; Yılmaz, Murat Kaan; 41749
Autism Spectrum Disorder is a neurodevelopmental disorder with onset in early childhood and its diagnosis often requires clinical processes based on long, subjective observations. Although early diagnosis and intervention can significantly improve developmental outcomes, existing methods are limited in terms of scalability and objectivity. The aim of this study is to develop a hybrid deep learning model that detects Autism Spectrum Disorder with high accuracy by analyzing motor behaviors from videos of children recorded in their natural home environment. In this study, joint coordinates were extracted using the MediaPipe Pose model and spatial, temporal, frequency and coordination-based features were calculated from these data. The features were processed with a hybrid architecture integrating CNN, BiLSTM and attention mechanism. CNN captured spatial patterns, BiLSTM learned the dynamics over time, and the attention mechanism focused on critical movement segments. The model achieves over 97% accuracy on closed datasets and over 83% on public videos such as YouTube and TikTok. These results show that the method performs robustly under both controlled and real-world conditions. The study provides a scalable, objective and clinically applicable screening tool that overcomes the problems of artificial environments and limited data.
Item
Akıllı Tarım Uygulamaları için Yapay Zekâ Destekli Dijital İzleme ve Karar Destek Modeli
(TURSTEP, 2026-03) Şahinaslan, Ender; 122635
Küresel nüfusun artması, iklim değişikliğinin tarımsal üretime olan etkisi ve tarım alanlarının sınırlı olması, tarımsal üretkenliği yükseltmeyi ve akıllı tarım odaklı dijital izleme sistemlerinin geliştirilmesini zorunlu hale getirmektedir. Tohum üretiminde genetik saflığın korunması, ürün kalitesi ve ekonomik sürdürülebilirlik için özellikle önemlidir. Bununla birlikte, geleneksel manuel saha incelemeleri, geniş alanlarda zaman, iş gücü ve doğruluk açısından yetersiz kalmaktadır. Bu çalışma, tarımsal üretim alanlarını izlemek için yapay zekâ destekli dronları ve mobil sistemleri entegre eden bir dijital izleme ve karar destek modeli geliştirmekte ve saha koşullarındaki etkinliğini incelemektedir. Uygulama senaryosu, tohumluk ayçiçeği üretim alanlarında izolasyon sınırlarının izlenmesine ve tohumluk mısır üretiminde yabancı polen kontaminasyonunu önlemek için püsküllerin tespitine odaklanmaktadır. Elde edilen yüksek çözünürlüklü hava görüntüleri, derin öğrenme tabanlı nesne tanıma ve desen tanıma algoritmaları YOLOv5 kullanılarak analiz edilmekte, mobil ve web tabanlı karar destek platformlarına entegre edilmektedir. Saha uygulamaları, geliştirilen modelin farklı ürünler ve senaryolar altında %85-96 arasında doğruluk elde ettiğini, düşük yanlış negatif oranlarını koruduğunu ve manuel yöntemlerle saatler veya günler süren incelemeleri dakikalar içinde tamamladığını göstermektedir. Ek olarak, operasyonel süreçlerde yaklaşık %40 oranında maliyet tasarrufu sağlanmıştır. Sonuçlar, yapay zekâ destekli dijital izleme sistemlerinin, tarımsal üretimde teknik güvenilirlik, operasyonel verimlilik ve sürdürülebilirlik açısından etkili bir akıllı tarım çözümü sunduğunu göstermektedir.
Item
Rudolf Koch’un kaligrafik vizyonu: Gotik ve Fraktür yazı formlarının modernleşme sürecindeki ekspresyonist yorumu
(Opsis Publishing, 2026-05) Kipdemir, Serdar; 341649
Bu makale, Rudolf Koch’un (1876-1934) kaligrafik vizyonunu modernite, zanaat ve kültürel miras çerçevesinde incelemektedir. Çalışma, Gotik ve Fraktür yazı formlarının modernleşme sürecindeki dönüşümüne odaklanmakta; Koch’un bu geleneksel formları Ekspresyonist bir duyarlılıkla nasıl yeniden yorumladığını analiz etmektedir. Koch, el yazısı pratiği ile endüstriyel tipografi arasında diyalektik bir ilişki kurarak, zanaat bilgisini modern üretim koşulları içinde yeniden konumlandıran özgün bir yaklaşım geliştirmiştir. Bu yaklaşım, yazı formunu yalnızca tarihsel bir miras olarak değil, modern bağlamda yeniden yorumlanan dinamik bir yapı olarak ele alır. Çalışma, tarihsel-görsel analiz ile Dijital Beşerî Bilimler araçlarını birleştiren disiplinlerarası bir metodoloji kullanmaktadır. Koch’un üç temel tasarımı—Neuland, Wilhelm-Klingspor-Gotisch ve Deutsche Schrift—üzerinden yürütülen analizde harf anatomisi, stroke kontrastı ve tipografik boşluk ilişkileri incelenmiş; el bilgisinin punç kesim üretimine aktarılma biçimi değerlendirilmiştir. Araştırma, Koch’un çalışmalarını Arts and Crafts ideali, Erken Modernizmin rasyonalist eğilimleri ve Almanya’daki Schriftstreit (Yazı Karakteri Tartışması) bağlamında konumlandırmaktadır. Bulgular, Koch’un ne katı bir gelenekçi ne de radikal bir modernist olmadığını; aksine kültürel mirası korurken zanaatı modern tasarım alanına taşıyan sentezci ve Ekspresyonist bir konum geliştirdiğini göstermektedir. Onun pratiği, tipografi tarihinde modernite ile zanaat arasındaki yaratıcı gerilimin en özgün örneklerinden birini temsil eder. Sonuç olarak bu çalışma, Koch’un üretimini zanaat bilgisinin endüstriyel ve dijital tasarıma aktarılmasında kritik bir eşik olarak tanımlamakta; bu yaklaşımın dijital çağda geleneksel formlarla çalışan tasarımcılar için güncel bir referans sunduğunu ileri sürmektedir.
Item
EFL instructors’ engagement with AI as digital media: A qualitative case study from Türkiye
(Sage, 2026-05) Ocaktan Çeliktürk, Halenur; 414465
Despite growing interest in integrating artificial intelligence (AI) into language education, research on how EFL instructors adopt, experience, and sustain the use of AI-driven tools over time remains limited. This qualitative study explores Turkish EFL instructors' perceptions and uses of AI-driven tools through the lens of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). The findings indicate that although most participants initially hesitated to integrate AI-driven tools, they gradually became active users, reflecting increased openness shaped by social influence and contextual factors consistent with the UTAUT framework. While instructors did not consistently adopt technological innovations, they demonstrated curiosity and eagerness to experiment with tools perceived as enhancing teaching performance. Performance expectancy and facilitating conditions, particularly access to technological resources, emerged as key factors influencing adoption. ChatGPT was identified as the most frequently used tool, followed by Grammarly and QuillBot, for material development, assessment, in-class activities, and feedback. At the same time, participants expressed concerns about overreliance and the lack of structured institutional training to support ethical and effective AI use. Overall, the study underscores the growing significance of AI integration in EFL education and highlights the need for sustained professional development to support responsible and pedagogically informed AI-driven practices.
