Akıllı Üniversite Geliştirmede Ön Hazırlık Çalışmaları ve Değerlendirilmesi: İzmir Bakırçay Üniversitesi Örneği

Akıllı Üniversite Geliştirmede Ön Hazırlık Çalışmaları ve Değerlendirilmesi: İzmir Bakırçay Üniversitesi Örneği
Prof. Dr. Mustafa BERKTAŞ, Prof. Dr. Abdulkadir HIZIROĞLU, Doç. Dr. Onur DOĞAN

Kentleşmenin yükselişi çevre dostu ve sürdürülebilir ekosistemleri desteklerken, şehirleri de çeşitli hizmetleri sunabilmeleri için ileri teknolojilerden yararlanmaya teşvik etmektedir (Du, Meng, & Gao, 2016). Akıllı şehir projeleri, bilgi ve iletişim teknolojisinin (BİT) gücünden yararlanarak vatandaşlara, şirketlere ve turistlere devlet hizmetlerinin verimliliğini artırmak için uygun çıktılar sağlamaktadır (van Dinh vd., 2020). Dünya çapında birçok şehir BİT’ten faydalanarak, insanların yaşam kalitesini ve refahını geliştirmek, enerji verimliliğini ve yönetim hizmetlerini iyileştirmek ve hava kirliliği gibi çevresel sorunları azaltmak için akıllı şehir kavramını benimsemiştir (Gascó-Hernandez, 2018; Sotre vd., 2017; Ojo vd., 2015).

Akıllı şehir yaklaşımının bir üniversite alanına uygulanmasıyla geliştirilen Akıllı Kampüs konsepti, büyük avantajlar sağlayabilir (Fortes vd., 2019). Üniversite kampüsleri, yenilikleri benimsemeye ve geliştirmeye istekli insan kaynağını ve akıllı yaklaşımlarda ihtiyaç duyulan uygulama alanlarını da doğal olarak içermektedir. Bu nedenle üniversiteler, “Akıllı Kampüs” yaklaşımını güçlendirmek için yeterli imkanlara sahiptir. Bu açıdan kampüsler, yönetimden sürdürülebilirliğe, öğrenme faaliyetlerinden enerji verimliliğine kadar pek çok alanda iyileştirmeler yapmayı gerektiren “küçük şehirler”dir (Dogan vd., 2021).

Akıllı kampüslerde yapılabilecek çeşitli uygulamalar akıllı şehirlerde de yaygınlaştırılabilir. Örneğin, akıllı üniversite uygulamasıyla sınıfları veya ofisleri gerçek zamanlı olarak takip etmek mümkündür (Huang vd., 2019). Bu sayede sıcaklık ve nem oranları izlenebilir. Böylece sınıflardaki ve ofislerdeki sıcaklık ve nem optimum seviyede tutulabilir. Ayrıca kirlilik, kampüslerde ortak alanlara yerleştirilen sensörler ile algılanabilmekte ve bu sayede kontrol gerektirmeden birimlere haber verilebilmesi sağlanmaktadır. Buradan anlaşılacağı üzere bu uygulamaları şehirlere yaygınlaştırmak da mümkündür.

Endüstri 4.0 teknolojileri, nesnelerin interneti, büyük veri, artırılmış gerçeklik, katmanlı üretim, bulut bilişim ve siber güvenlik gibi internet teknolojileri bu uygulamaların kontrolünü ve yönetimini kolaylaştırmaktadır. Nesnelerin interneti teknolojisindeki sensörler, çeşitli verilerin gerçek zamanlı olarak okunmasını sağlamaktadır. Siber güvenlik ile makinelere erişim güvenli hale gelmektedir. Büyük veri ile toplanan tüm veriler çeşitli disk sistemlerinde veya bulut teknolojilerinde saklanabilmektedir. Artırılmış gerçeklik ile sınıfların, laboratuvarların ve derslerin sanal kopyaları oluşturulabilmektedir. Katmanlı üretim teknolojisi ile dijital tasarımlar, 3D yazıcılar ile kolaylıkla fiziksel nesnelere dönüştürülebilmektedir. Bu teknolojileri kullanarak nesneler kendi aralarında haberleşebilir ve böylece nesneler akıllı olabilir (Santos vd., 2017; Dogan & Gurcan, 2022).

Bu çalışma, “Akıllı üniversite kapsamında kamu kaynaklarının daha verimli kullanılması için nasıl bir model oluşturulmalıdır?” araştırma sorusuna cevap aramaktadır. Nesnelerin birbirleriyle iletişim kurabildiği teknoloji çağında, belirlenen araştırma sorusu endüstri 4.0, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve akıllı şehir/kampüs kavramlarını bir araya getirmektedir. Bu doğrultuda, bu çalışmada maliyetli malzeme ve sınırlı insan kaynağı gibi birincil kamu kaynaklarının kullanımını ele alınmaktadır. Bu nedenle çalışma, bir üniversite kampüsünün dijital dönüşümle akıllı kampüse dönüşmesi için holistik ve bütünsel bir bakış açısıyla kurgulanan bir yol haritası görevi görmektedir.

Bu çalışmanın geri kalanı aşağıdaki gibi yapılandırılmıştır. Bölüm 2 akıllı kampüs uygulamalarını ve önceki çalışmalar ile önerilen çerçeve arasındaki temel farklılıkları sunmaktadır. Bölüm 3, sürdürülebilir ve veriye dayalı akıllı kampüs çerçevesinin ayrıntılarını ve tüm uygulama alanlarını açıklamaktadır. Bölüm 4, projenin ekonomik, sosyal ve risk analizini değerlendirmektedir. Bölüm 5, çalışmanın sonuçlarını paylaşmaktadır.

1.Akıllı Kampüs Uygulamaları ve Karşılaştırma

Akıllı üniversiteler, akıllı şehirlere ulaşmanın bir yolu olduğu için küçük şehirler olarak tanımlanabilir. Şehirlerde uygulanan yöntemler üniversitelere kolaylıkla entegre edilebilmektedir. Bu nedenle dünya çapında birçok üniversite, eğitim kalitesini artırmak, enerji verimliliğini sağlamak ve yönetim hizmetlerini iyileştirmek amacıyla akıllı şehir uygulamalarını benimsemiştir (Akkol vd., 2023). Literatürde akıllı üniversitelerle ilgili akademik ve idari alanlarda çeşitli çalışmalar bulunmaktadır. Akademik alanda birçok çalışma “Eğitim” alanında dijitalleşmeye odaklanmıştır (Uzelac vd., 2018; Zhai vd., 2018). Bu alan, öğrenme analitiği açısından verilerin gerçek zamanlı olarak alınabilmesi ve izlenebilmesi açısından oldukça önemli bir uygulama alanıdır. Nesnelerin İnterneti teknolojileri kampüslerdeki kütüphanelerde de kullanılmaktadır. Bu şekilde öğrenciler, kütüphane yoğunluğunu ve hangi kitapların çevrimiçi olarak mevcut olduğunu görebilir ve hatta okuma geçmişlerine göre kitap tavsiyeleri alabilirler (Zhu vd., 2018). Burada üretilen veri, üniversitelerin gelecek yıl hangi tür kitaplara yatırım yapması gerektiği konusunda da kullanılabilir. Böylece kütüphane kaynakları sadece nicel olarak değil, nitel olarak da güçlendirilmiş olur. Eğitim ve öğretim alanındaki başka bir çalışmada Zhai ve arkadaşları (2018), akıllı bir üniversitede oyun tabanlı bir öğrenme mekanizması geliştirmiştir. Böylece teknoloji kullanımıyla öğrencilerin başarısını artırmak hedeflenmiştir. Zhang ve diğerleri (2018) multimedya konferans sistemlerinin endüstri 4.0 teknolojilerinden biri olan bulut sistemlerini kullanarak akıllı üniversite çalışmalarında da bulut teknolojilerinin avantajını sunmuştur. Huang vd. (2019) IoT teknolojilerinin kullanımıyla akıllı sınıflar oluşturmanın mümkün olduğunu bildirmiş ve Ming Chuan Üniversitesi'nde akıllı bir sınıf prototipi oluşturmuşlardır. Majeed ve Ali (2018), IoT teknolojileriyle eğitimi akıllı hale getirerek akıllı odalar ve akıllı park sistemleri üzerinde çalışmışlardır. İletişimi sağlamak için de sensörleri entegre etmişlerdir. Başka bir çalışmada ise sınıflardaki nem ve sıcaklık sensörleri ile gerçek zamanlı olarak kayıtlar alınabilmekte ve bu değerler otomatik olarak optimum seviyede tutulabilmektedir (Uzelac vd., 2018).

Üniversitelerde yüksek düzeyde enerjinin tüketilmesi, “Enerji” alanını idari anlamda en popüler uygulama alanı yapmaktadır. Akıllı kampüs uygulamaları ile %30 enerji tasarrufu sağlanabilmektedir (Kolokotsa vd., 2016).  Çin'de yapılan bir çalışmada, yeşil kampüs projesi gereksiz enerji tüketimini önlemeyi amaçlamış ve kullanılmayan klima, ışıklar ve bilgisayarlar nesnelerin interneti ile kapatılmıştır (Tan vd., 2014). De Angelis vd. (2015) Brescia Üniversitesi'nde bazı enerji odaklı çalışmaları hayata geçirmiştir. Berkane ve diğerleri (2020), çok katmanlı bulut sistemini tek bir çözümde birleştirerek enerji verimliliğini modellememiştir.

Sari ve diğerleri (2017) “Doluluk” alanında yapılan çalışmada akıllı binalar ve akıllı park sistemleri geliştirilmiştir. Jabbar ve arkadaşları (2021) personelin/öğrencilerin gerçek zamanlı görüş ve coğrafi konum koordinatları ile mevcut park yerlerini bir akıllı telefon uygulaması aracılığıyla kolayca bulmalarına yardımcı olmak için IoT Raspberry Pi tabanlı bir park yönetim sistemi geliştirmiştir. Monti ve diğerleri (2022) bir sınıfa giriş çıkışları sayarak sınıfın doluluğunu minimum hata ile hesaplayabildiklerini göstermiştir. Bu çalışmadaki fikir aynı zamanda yemekhane doluluğu, kütüphane doluluğu, tuvaletlerdeki sabun ve peçete tüketiminin tahmin edilmesi ve sorumlu personelin periyodik olarak değil gerektiğinde müdahale etmesi için de kullanılabilir.

Tablo 1 önceki çalışmaların odak noktalarını bu çalışmada tanımlanan alanlara göre göstermektedir. Mevcut çalışmaların temel etki alanları akademik ve idari olarak sınıflandırılabilir. Ancak çalışmalar bu iki ana uygulama alanının tüm alt başlıklarını sunamamaktadır. Bu çalışmanın temel gerekçesini oluşturan bütüncül bakış açısıyla yapılan (nispeten) sınırlı sayıda çalışma mevcuttur. Wu'nun çalışması (2016) hem akademik hem de idari alanlardaki uygulamaları kapsayan bu nitelikte bir çalışma olarak değerlendirilebilir. Akıllı binaların ve etkileşimli öğrenmenin Tayvan'daki öğrencilerin başarısı üzerindeki etkisini test edildiği bu çalışmada seçilen 35 öğrenci ile akıllı binalar ve öğrenme arasındaki bağlantıların istatistiksel sonuçları tartışılmaktadır. Bu çalışma hem idari hem de akademik birimlerde yeniliğe yol açacak olsa da üniversitelerin enerji tasarruflarını, kampüs çevresinde yapılabilecek uygulamaları ve sınıflardan otomatik bilgi alma sistemlerini kapsamamaktadır. Gerçek anlamda “akıllı üniversite” olmak tüm birimlerin entegrasyonu ile mümkündür. Bu nedenle idari ve akademik unsurların birlikte değerlendirilmesi ve entegre edilmesi çok önemlidir. Çalışmamızda üniversitelerin akademik ve idari birimleri bir bütün olarak değerlendirilmektedir.

 

Tablo 1. Önceki çalışmalar ve temel çalışma alanları

Çalışmalar

Enerji

Çevre

Eğitim

Doluluk

Öğretim

İletişim

Yönetimsel

Diğer

Veri Analizi

(Besbes vd., 2012)

 

 

 

 

+

 

 

 

 

(Al Mamun vd., 2013)

+

+

 

 

 

 

 

 

 

(Guo vd., 2013)

 

 

 

 

 

+

 

 

 

(Gligoric vd., 2014)

 

 

 

 

 

 

+

 

 

(Akkaya vd., 2015)

+

 

 

+

 

 

 

 

 

(Cha & Kang, 2015)

 

 

+

 

+

 

+

 

 

(Folianto vd, 2015)

 

+

 

 

 

 

 

 

 

(Horejsi, 2015)

 

 

 

 

+

 

 

 

 

(Kaur & Sood, 2015)

 

 

 

 

 

 

+

 

+

(Turunen vd., 2015)

 

 

 

 

 

+

 

 

 

(Alessi vd., 2016)

 

 

 

 

 

+

 

 

 

(Habibi, 2016)

+

+

 

 

 

 

 

 

 

(Khanna & Anand, 2016)

 

 

 

+

 

 

 

 

 

(Kolokotsa vd, 2016)

+

+

 

 

 

 

 

 

+

(Lin vd., 2016)

 

 

 

+

 

 

 

 

 

(Wu vd., 2016)

+

+

+

 

 

 

 

 

 

(Alvarez-Campana vd., 2017)

 

+

 

+

 

 

 

 

 

(Chieochan vd., 2017)

 

+

 

 

 

 

 

 

 

(Huang & Mao, 2017)

 

 

 

+

 

 

 

 

 

(Jain vd., 2017)

+

 

 

 

 

 

 

 

 

(Kaur & Kaur, 2017)

 

 

 

 

 

 

+

 

+

(Piazzolla vd., 2017)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(Ramson & Moni, 2017)

 

+

 

 

 

 

 

 

 

(Rawal, 2017)

 

+

 

 

 

 

 

 

 

(Verma vd., 2017)

 

 

 

 

 

 

+

 

+

(Vignali vd., 2017)

 

 

 

 

+

 

 

 

 

(Assante vd., 2018)

 

 

 

 

+

 

 

 

 

(Guler & Yucedag, 2018)

 

 

 

 

+

 

 

 

 

(Lin vd., 2018)

 

 

+

 

 

 

 

 

+

(Majeed & Ali, 2018)

 

 

+

+

 

 

 

+

 

(Shyr vd., 2018)

+

 

+

 

 

 

 

 

 

(Toutouh vd., 2018)

 

 

 

 

 

 

 

+

+

(Zhai vd, 2018)

 

 

+

 

 

 

 

 

+

(Zhang vd, 2018)

 

 

+

 

 

 

 

 

+

(Zou vd., 2018)

 

 

 

+

 

 

 

 

 

(Huang vd, 2019)

+

 

 

 

 

 

 

 

 

(Leisenberg & Stepponat, 2019)

 

 

+

 

 

 

 

 

 

(Taştan, 2019)

+

+

 

 

 

 

 

 

 

(Upala & Wong, 2019)

 

 

 

+

 

 

 

 

 

(Berkane vd., 2020)

+

+

 

 

 

 

 

 

+

(Ceccarini vd., 2020)

 

 

 

 

 

 

+

+

 

(Revathi vd., 2020)

 

 

+

 

 

 

 

 

 

(Adenle vd., 2021)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(Jabbar vd., 2021)

 

 

 

+

 

 

 

 

 

(Kourgiozou vd., 2021)

+

 

 

 

 

 

 

 

 

(Murugesan vd., 2021

 

+

 

 

 

 

 

 

 

(Valks vd., 2021)

 

 

 

 

 

 

+

+

 

(Adams & Jokonya, 2022)

+

+

 

 

 

 

 

 

 

(Ajiboye vd., 2022)

+

 

 

 

 

 

 

 

 

(Habes vd., 2022)

 

 

+

 

+

 

 

+

+

(Monti vd., 2022)

 

 

 

+

 

 

 

 

+

(Nguyen vd., 2022)

 

 

+

 

 

 

 

 

 

Bu çalışma

+

+

+

+

+

+

+

+

+

Türkiye’de de akıllı kampüs teknolojilerine dair çalışmalar yapan üniversiteler bulunmaktadır. Orta Doğu Teknik Üniversitesi’nde akıllı kampüs teknolojisi olarak temassız akıllı kartlar kullanılmaktadır. Tüm personel ve öğrenci kimlikleri akıllı karttır. Böylece kampüs içerisindeki tüm erişimler ve harcamalar bu akıllı kartlar aracılığıyla kolaylıkla yapılabilmektedir. Hasan Kalyoncu Üniversitesi ise akıllı kampüs çalışmaları doğrultusunda kampüste dijital dönüşüm ile eğitim, araştırma ve idari süreçlerin iyileştirilmesini amaçlamıştır. Öğrenci, yönetim, akademisyen ve sanayi gibi paydaşlarla birlikte akıllı kampüs projesinde uygulanabilecek yapay zeka ve IoT teknolojilerin kullanıldığı teknoloji tabanlı çözümler geliştirmişlerdir. İzmir Ekonomi Üniversitesi, akıllı kampüs stratejileri ile teknoloji destekli eğitim modelini benimsemiş ve bu amaçla internet tabanlı bir öğrenme yönetim sistemi geliştirmiştir. Bu sistem ile öğretim elemanlarının öğrenciler ile iletişim kurması ve ders materyallerini paylaşması internet erişimi aracılığıyla kolaylaştırılmıştır. Ayrıca üniversite, yine akıllı kampüs stratejileri sayesinde derslerin video kayıtlarına ve canlı görüntü akışına erişim kolaylığı sağlayan bir sistem geliştirmişlerdir. Böylece derse katılamayan veya tekrar izlemek isteyen öğrenciler ders kayıtlarına kolaylıkla ulaşabilmekte ve öğrenme verimliliğini arttırma imkanı sağlayabilmektedir.

Tüm çalışmalar değerlendirildiğinde üniversitelerde IoT teknolojilerinin kullanıldığı alanlarda yüksek verimlilik sağlandığı görülmüştür. Bu teknolojilerin üniversiteler içerisinde daha fazla alanda uygulanması, kıt kaynakların verimli kullanılmasını ve dolayısıyla maliyetlerinin azaltılmasını sağlamaktadır. Ancak holistik bir biçimde üniversitenin akademik ve idari tüm bileşenlerinin merkezi bir sistemde ele alınmasıyla tam anlamında “akıllı üniversite” olunacaktır. Kısmi ve bütünü temsil etmeyen çalışmalar akıllı üniversitenin sağlayacağı faydaları kısıtlamaktadır.

2.Önerilen Çerçeve Model

Çalışmanın amacı, Türkiye'nin en genç üniversitelerinden İzmir Bakırçay Üniversitesi'nin akıllı üniversite ve dijital dönüşüm sürecine bir model sunmaktır. Çalışma kapsamındaki üniversite, mevcut tesislerine ek olarak veri analitiği odaklı akıllı ve sürdürülebilir bir kampüse sahip olmayı hedeflemektedir. Bunu yapmanın en iyi yolu, yenilikçi iş modelleri ve kapsamlı bir nesnelerin interneti stratejisi geliştirmektir. Önerilen çerçeve model

  • Enerji tüketimini azaltmak,
  • Kampüsten tesislerinden daha etkin yararlanmak için bekleme sürelerini azaltmak,
  • Personel verimliliğini artırmak,
  • Sınıf içi eğitim kalitesini artırmak,
  • Kampüsteki tüm bireylerin problem tespiti ve çözümüne katılımını artırmak,
  • Toplanan tüm verileri analiz ederek kamu kaynaklarının kullanımını izlemek ve kontrol etmek,

gibi amaçları taşımaktadır.

Çalışmanın kapsamını tam olarak ifade eden metodolojik çerçeve Şekil 1'de gösterilmektedir. Metodolojik çerçevede gösterilen alanlar, üniversitenin mevcut bilgi sistemleri (otomasyon, personel, satın alma, web servisleri vb.) üzerine inşa edilmektedir. Akıllı üniversite konsepti üç farklı aşamadan oluşmaktadır. Aşama 1, kampüsteki bir binada enerji, çevre ve derslik alanlarıyla ilgili bir uygulamaları içermektedir. Bu aşama büyük projenin demosu gibi düşünülebilir. Öngörülemeyen problemlerin tespiti, alternatif çözümlerin üretilmesi ve tüm kampüs için deneyim kazanılması için örnek uygulamalar bu aşamada yapılır. Aşama 2’de, uygulamalar kampüse yayılmıştır. Aşama 1'deki alanlara ek olarak, farklı alanlar tanımlanarak çerçeveye dahil edilmiştir. Aşama 3'te, Aşama 1 ve Aşama 2'deki sistemlerin ürettiği veriler mevcut üniversite verileri ile entegre olarak depolanmaktadır. Çerçevenin bu aşamasında, saklanan verilerle tanımlayıcı, tahmine dayalı, kuralcı analitik işlemler gerçekleştirilebilir.

 

Şekil 1. Veri analitiği odaklı sürdürülebilir akıllı kampüs çerçevesi (Kostepen vd., 2020)

Aşama 1’de Enerji, Çevre ve Sınıf olmak üzere üç alan bulunmaktadır.

Enerji Alanı: Enerji tüketimi, akıllı şehir çalışmalarının en zorlu alanıdır. Yüksek enerji tüketimi, yüksek enerji maliyetlerini de beraberinde getirmektedir. Ayrıca sınırlı enerji kaynaklarının tüketimini hızlandırır. Bu nedenle, enerji alanındaki gelişmelerin önemli finansal ve çevresel etkileri vardır. Kapsama konu olan üniversitede nedeni bilinmeyen elektrik tüketiminin (çalışma dışı tüketim) ayda %10 olduğunu göstermektedir. Üniversitenin ısınması doğalgaz yerine elektrik tüketimi (klima) ile sağlandığı için bu konudaki iyileştirmeler enerji tüketimini doğrudan etkileyecektir. Elektrik tasarrufu sağlamak amacıyla, kullanılmayan ortamlarda aydınlatma cihazlarının ve klimaların otomatik olarak devreye alınması veya devre dışı bırakılması için bir sistem geliştirilmesi öngörülmektedir. Bu sistemi geliştirmek için ortamdaki küçük hareketleri algılayabilen varlık sensörleri kullanılabilir. Varlık sensörleri, sınıfların veya ofislerin kullanımda olup olmadığını anlamaya yardımcı olacaktır. Sıcaklık ve nem sensörü, ortamın sıcaklığı ve nemi uygun değilse klimayı çalıştıracaktır. Aynı zamanda fotosel ışık miktarını ölçer ve uygun değilse ışıkları açar.

Çevre Alanı: Temiz ve düzenli bir ortam sağlamak, üniversitelerde yaşam kalitesinin iyileştirilmesine yardımcı olacaktır. Temizlik personelinin iş yükünün ve çalışma saatlerinin planlanması da önemlidir. Önerilen sistemlerle birlikte operasyonel verimlilik artırılabilir ve çevresel düzenlemeler geliştirilebilir. Örneğin tuvalet temizleme zamanı geldiğinde dokunmatik ekranlı servis kioskları ve üniversite mobil uygulaması temizlik görevlilerine temizlik ihtiyacı ile ilgili bildirimler gönderebilir. Bu, temizlik personelinin sürekli temizlik kontrolü ile efor harcamasını engelleyecek ve aynı zamanda sürekli temizliği sağlayacaktır. Ayrıca çöp kutuları ve sabunlukların doluluk durumuna göre temizlik görevlilerine otomatik olarak bilgi verilmesi mümkün olacaktır. Diğer taraftan, toprak nemi ve hava şartlarına göre devreye girecek otomatik sulama sistemleri de bu alanda yapılabilecek çalışmalara örnek olarak verilebilir. Belirlenen çalışma alanlarının hedeflerini doğru bir şekilde ayırt etmek mümkün değildir. Bazen bir alanın hedefleri diğer alanların hedefleriyle örtüşür. Örneğin, akıllı çöp kutusu hem çevre kirliliğini azaltır hem de temizlik personelinin çalışma koşullarını iyileştirir (temizlik kontrolü için etrafta dolaşma ihtiyacını ortadan kaldırır).

Sınıf Alanı: İzmir Bakırçay Üniversitesi, teknolojik altyapıları kullanarak eğitim faaliyetlerinde verimliliği artırmayı hedeflemektedir. Sınıfların fiziki ortamının iyileştirilmesi eğitimin kalitesini de artıracaktır. Üniversitemiz öğrencilerine yapılan ankette öğrencilerin %30'u sınıflarla ilgili sıcaklık ve havasızlık gibi çeşitli sorunlardan şikayet etmiştir. Bu nedenle sınıftaki sıcaklık, nem, ışık miktarı gibi dersin verimliliğini etkileyebilecek ve öğrencilerin konsantrasyonunu bozabilecek çevresel faktörlerin kontrol edilmesi ve uygun şekilde yönetilmesi önemlidir. Bu alanda yapılacak olan çalışma da enerji alanı ile de ilgilidir. Sıcaklık, nem ve ışık miktarı gibi eğitimin kalitesini etkileyen faktörler de enerji verimliliğini etkiler. Aynı zamanda bu alanda önerilen akıllı yoklama sistemi, öğrencilerin ders sırasında yoklama kağıdını imzalamakla ilgilenmelerini önlemeyi amaçlamaktadır. Bu nedenle ders sırasında dikkatlerinin dağılmamasına yardımcı olacaktır.

Aşama 2, beş farklı alandan oluşmaktadır. Çevre alanı ile ilgili bilgiler Aşama 1’de verilmiştir. Bu aşama, kampüs genelinde yapılması önerilen faaliyetleri kapsamaktadır.

Doluluk Alanı: Yemekhane, kütüphane, kafeterya gibi ortak alanlarda zaman zaman yoğunluklar yaşanmaktadır. Önerilen çerçeve kampüsteki fiziki olanaklardan maksimum fayda sağlamayı mümkün kılmaktadır. Verimlilik odaklı strateji ile ortak alanlarda bekleme sürelerinin azaltılması istenmektedir. Doluluk alanı, otopark, kütüphane, yemekhane, kafeterya, sınıf/oda bilgileri gibi alt uygulama başlıklarını içerir.

Öğretim Alanı: Bu alanın amacı, dijitalleşme ile ilgili bazı sorunlara pratik çözümler bularak insan gücüne olan ihtiyacı ve zaman kaybını önlemektir. Üç alt uygulama başlığı vardır: sanal kampüs turu, akıllı yönlendirme ve sanal laboratuvarlar. Sanal kampüs turu, üniversite tanıtım ve oryantasyon toplantılarının bir web sitesi ve mobil uygulama ile sanallaştırılmasını sağlamaktadır. Akıllı oryantasyon uygulaması, yeni personel ve öğrencilerin üniversiteyi ve tesisleri tanımalarına yardımcı olmaktadır. Sanal laboratuvarlar hem AR/VR (artırılmış/sanal gerçeklik) destekli uygulamaları hem de masaüstü sanallaştırma uygulamalarını içermektedir. Özellikle sanallaştırma uygulamaları, yazılım yükleme süresini önemli ölçüde azaltır. Sanal bir laboratuvar ile yazılım kurulum süresi %98 oranında azaltılmaktadır.

İdari Geri Bildirim (Yönetim) Alanı: Bazı durumlarda sensörlerle ilgili sorunu belirlemek mümkün değildir veya pratik değildir. Bu gibi durumlarda akıllı kampüs özelliğinin kullanıcılardan gelen geri bildirimlerle desteklenmesi amaçlanmaktadır. Örneğin, sınıflardaki bir projeksiyonun kusuru sensörler tarafından kontrol edilmeyecektir. Ancak öğrenci veya öğretim elemanlarının sorunu ilgili birime bildirebileceği bir dijital ekran veya mobil uygulama geliştirilmektedir. Böylece kullanıcılardan alınan geri bildirimler ile sorunların hızlı bir şekilde çözülmesi sağlanacaktır. Benzer şekilde, kullanıcıların memnuniyetini artırmak için sunulan hizmetlerden memnuniyet düzeyini her zaman ölçebilen bir dijital ekran tasarlanabilir. İdari Geri Bildirim ve İletişim Alanları akıllı üniversiteyi destekleyici/tamamlayıcı niteliktedir. Destek hizmetleri, öğrenci işleri ve memnuniyet olmak üzere üç alt uygulama başlığı bulunmaktadır. Öğrenci veya personel, mobil uygulama ile istek, şikayet ve memnuniyetlerini ilgili idari birimlere bildirebilmektedir. Bu uygulama ile memnuniyet anketleri kolaylıkla yapılabilmektedir. Anlık bildirimler ile yetkililer üniversitedeki acil durumlardan da haberdar olabilmektedir.

İletişim Alanı: Bir organizasyondaki en önemli unsur hızlı ve doğru iletişimdir. Üniversitelerde akademik personel, öğrenci ve idari personelin birbirleriyle hızlı iletişim kurmaları çok önemlidir. Bu alanda kişilerarası iletişimin akıllı bir sistemle gerçekleştirilebileceği bir öneride bulunulmaktadır. İletişim Alanı, danışman, akademik personel, idari birim, öğrenci kulübü gibi alt başlıklara sahiptir. Kişiler arası iletişim, bir mobil ve web uygulama ile hızlı ve etkili hale getirilmektedir. Ayrıca uygulamadan elde edilen kullanıcı deneyimleri işlenerek faydalı bilgilere dönüştürülmekte ve idari süreçlerde kullanılmaktadır.

Gerçek Zamanlı Veri Analitiği, İzleme, Raporlama ve Performans Ölçüm Alanı: Önerilen sistem yapısında tamamen veri odaklı bir yaklaşım benimsenmiştir. Sensör verileri ve bireylerden toplanan veriler çok büyük veri yığınları oluşturacaktır. Bu ham verilere dış kaynaklardan elde edilen verilerin eklenmesi, işlenmesi ve faydalı bilgilere dönüştürülmesi ve geleceğe yönelik tahminler için kurulacak modellerin oluşturulması üniversite için büyük önem taşımaktadır. Taktiksel, operasyonel ve stratejik karar verme düzeylerinin her aşamasında faydalı olabilecek bilgiler, kullanıcı dostu ve dinamik bir raporlama sistemi geliştirilerek kullanılmaktadır. Akademik, eğitim, performans ve öğrenci ile ilgili raporlar fiziki koşulların iyileştirilmesi, sürdürülebilir ve kaliteli kampüs hedefleri için etkili olmaktadır. Tablo 2 daha önce tanımlanan her alan için alınabilecek bir örnek raporu göstermektedir.

 

Tablo 2. Örnek raporlar

Alan

Rapor Türü

Rapordan beklenen fayda

Rapor Açıklaması

İdari

Kuralcı

Rotasyon planlamasının optimizasyonu.

Birimlerin mevcut iş yüklerine göre, personel rotasyonu veya atamasının planlanması

Yönetim

Kuralcı

Personel ve öğrencilerin mevcut alışkanlıklarını göz önünde bulundurarak kütüphane kaynaklarının tavsiye edilmesi.

Kütüphane kaynakları için hatırı sayılır ödemeler yapılmaktadır ancak alınan kaynakların çok küçük kısmı kullanılmaktadır. Tavsiye sistemi ile kullanıcılara ilgi alanlarına göre kaynaklar önerilecek ve böylece yapılan harcamaların karışıklığı alınmış olunacaktır.

Doluluk

Kuralcı

Yemekhane için bekleme sürelerini azaltıp memnuniyeti sağlamak.

Yoğunluk tahminlerine rağmen kapasite aşımlarının olması durumuna göre yemekhane sayı ve kapasitelerinde artışın tahminlenmesi (What-if analizi)

İletişim

Tanımlayıcı

Öğrenci ve danışman hocalar arasındaki kurulan iletişim zamanlarının tahmini (ders seçim dönemi, proje dönemi).

Öğrencilerin danışman hocaları ile kurduğu iletişim sıklığının belirlenmesi

Öğretim

Tanımlayıcı

Şehir dışında yaşayan öğrencilerin üniversite tercih döneminde okula gelmeden sanal kampüs turu ile okul hakkında bilgi edinmesini sağlamak.

Öğrencinin kampüse gelmeden kampüs hakkındaki tüm bilgileri alabilmesinin sağlanması. Tanıtım bilgi ve görsellerinin planlanması

Yönetim

Tanımlayıcı

Üniversite akademik başarısının değerlendirilmesi.

Akademik performans raporlarının düzenlenmesi ve akademik başarıların belirlenmesi

Sınıf

Kuralcı

Dersi alan öğrenci sayısına göre derslerin uygun ve yeterli dersliklere atanmasının planlanması.

Öğrenci sayılarına göre ders ve derslik programlarının planlaması

Enerji

Tahmin Edici

Motorların, pompaların enerji tüketim takibinin yapılması, klima dış ünite ve klima iç ünite, aydınlatma, priz toplam tüketim miktarlarının tahmin edilmesi ile enerji ihtiyaçlarının belirlenmesi

Motorların, pompaların enerji tüketimi, klima dış ünite ve klima iç ünite, aydınlatma, priz toplam tüketim miktarlarının ileriye yönelik tahminlerle analizinin yapılması

Çevre

Tanımlayıcı

Sulama zamanlarının takibi ve anormal sulama verilerinin takibi ile sistemde yaşanabilecek teknik kusurların giderilmesi ve gereksiz su tüketiminin yanında bitkilere fazla su verilerek zarar görmelerinin engellenmesi.

Sulama zamanlarının takip edilmesi ve gerçek zamanlı raporlanması

 

3.Proje Analizi

Üniversitede tüm fakültelerimizin kullanımına açık olan toplamda 68 derslik bulunmaktadır. Bunların yanında bir adet konferans salonu, bir adet sinema salonu, iki adet öğrenci yemekhanesi, bir adet personel yemekhanesi ve spor salonu bulunmaktadır. Ayrıca kampüs içerisinde bulunan açık alanlarda bir adet halı saha, bir adet açık bir adet kapalı olmak üzere iki adet basketbol sahası, biri açık biri kapalı olmak üzere iki adet voleybol sahası, bir adet açık alan kort tenis sahası bulunmaktadır. Üniversitede yaklaşık 300 akademik ve 200 idari personel ile 7000 ön lisans, lisans ve lisansüstü öğrenci bulunmaktadır.

  1.  
  2.  
  3.  
  4.  

4.1.Finansal ve Ekonomik Analiz

Projenin en büyük ekonomik faydası üniversitenin en büyük gider kalemlerinden olan işletme ve operasyonel giderlerini azaltmasıdır. Azalan giderler sayesinde kamu kaynaklarının daha etkin kullanılmakta ve büyük oranda tasarruf edilmektedir. Yatırım maliyetleri, girdi ihtiyaçları, tüketilen ve ileriki yıllarda tüketileceği öngörülen enerji miktarları, toplam yatırım tutarları gibi analizler fizibilite[1] çalışmasında görülebilir. Ayrıca Bölüm 4.3’te duyarlılık analizi kapsamında projenin yatırım maliyetini ne kadar sürede amorti edeceğine dair de bilgiler sunulmuştur. Çalışma kapsamında yapılan analizler projenin ekonomik açıdan yapılabilir ve sürdürülebilir bir yapıda olduğunu göstermektedir.

4.2.Sosyal Analiz

Akıllı kampüs projesinin birçok noktada önemli sosyal faydalar sağlayacağı düşünülmektedir. Bu proje ile amaçlanan sadece enerji tüketiminin azaltılması ve kaynakların etkin kullanılması değil, üniversitenin yönetim ve eğitim süreçleri de dahil olmak üzere hemen hemen tüm süreçlerinin iyileştirilebilmesidir. Proje; enerji, çevre, sınıf, doluluk, öğretim, yönetim, iletişim, raporlama ve performans yönetimi alanlarında üniversiteye katkılar sunmaktadır. Projenin enerji tüketimini azaltma, personel verimliliğini artırma, eğitim kalitesinin iyileştirilmesi, kampüs imkanlarından en üst düzeyde yararlanılması için bekleme sürelerinin azaltılması, öğrenci ve personellerin gelişiminin hızlandırılması, kampüsteki tüm bireylerin sorun tespitine ve çözümüne katkı sağlaması, kişilerarası iletişimi güçlendirme ve hızlandırılması, sürdürülebilir bir sistem ile veri analitiği odaklı bir karar verme altyapısı ve kamu kaynaklarının çok daha etkin kullanımı gibi bir çok sosyal faydası bulunmaktadır. Bu proje aynı zamanda sağladığı faydalarda diğer üniversitelere de örnek oluşturma potansiyeline sahiptir. Özellikle İzmir Bakırçay Üniversitesi’ne benzer özelliklere sahip üniversitelerde proje kapsamında öngörülen yatırım maliyetini amorti etme sürelerine bakıldığında diğer üniversitelerin de benzer bir sisteme sahip olması ülkemiz ekonomisine ve eğitim/öğretim süreçlerine çok büyük katkılar sağlayacaktır.

4.3.Duyarlılık Analizi

Proje yatırımının gerçekleştirilmesiyle ortaya çıkabilecek bir yatırım-tasarruf-fayda analizi yapılmıştır. Bu analizde birçok noktada çeşitli değişkenlerle duyarlılık seviyelerine göre projenin yatırımı amorti etme süresi ve getiri miktarları hesaplanmıştır. Projenin verimlilik oranlarının amorti etme süresindeki etkilerini görebilmek adına hesaplamalar üç farklı senaryoda operasyonel ve tahmini enerji verimlilik oranlarının %100, %80 ve %60 olması koşullarına göre gerçekleştirilmiştir. Bu hesaplamalara göre elde edilen değerler Tablo 3’te gösterilmiştir.

 

Tablo 3. Proje Yatırımının Amorti Edilme Süreleri

Yatırımı Amorti Etme Süresi

Operasyonel verimlilik ve tahmini enerji verimliliği

%100

%80

%60

Doğrudan ölçülemeyen fayda ve yatırımı hariç tutulduğunda

4,11 Yıl

4,53 Yıl

5,2 Yıl

Doğrudan ölçülemeyen fayda hariç tutulup, yatırımı dahil edildiğinde

4,95 Yıl

5,48 Yıl

6,31 Yıl

Doğrudan ölçülemeyen fayda ve yatırımı dahil edildiğinde

3,33 Yıl

3,77 Yıl

4,38 Yıl

Projenin toplam yatırım maliyeti ölçek ile doğru orantılı olduğundan ilgili fizibilite raporunda dikkate alınan ölçek ile değerlendirilmelidir. Operasyonel ve tahmini enerji verimliliği oranlarının %100 olduğu senaryoda, doğrudan ölçülemeyen fayda ve yatırımlar hariç tutulduğunda projenin yatırım bedelini amorti etme süresi 4,11 yıl olarak hesaplanmıştır. Doğrudan ölçülemeyen yatırımlar dahil edildiğinde ise projenin 4,95 yıl sonunda yatırım bedelini amorti ederek üniversitemize fayda sağlayamaya başlayacağı öngörülmüştür. Akademisyen sayısı, idari personel sayısı, öğrenci sayısı, ticari faturalamalar, kütüphane yoğunluğu, otopark otomasyonu, yoklama otomasyonu, yemekhane yoğunluk otomasyonu, peyzaj otomasyonu ve ıslak hacim temizlik otomasyonu verileriyle hesaplanan tahmini öngörülemeyen işgücü kazancı değerlerine göre hesaplanan fayda da dahil edildiğinde ise projenin amortisman süresi 3,33 yıl olarak hesaplanmıştır.

Operasyonel ve tahmini enerji verimliliği oranlarının %80 olduğu senaryoda, doğrudan ölçülemeyen fayda ve yatırımlar hariç tutulduğunda projenin yatırım bedelini amorti etme süresi 4,53 yıl olarak hesaplanmıştır. Doğrudan ölçülemeyen yatırımlar dahil edildiğinde ise projenin 5,48 yıl sonunda, yatırım ve faydalar aynı anda dahil edildiğinde ise 3,77 yılda yatırım bedelini amorti edeceği öngörülmüştür.

Operasyonel ve tahmini enerji verimliliği oranlarının %60 olduğu senaryoda ise doğrudan ölçülemeyen fayda ve yatırımlar hariç tutulduğunda projenin yatırım bedelini amorti etme süresi 5,2 yıla yükseleceği tespit edilmiştir. Doğrudan ölçülemeyen yatırımlar dahil edildiğinde ise projenin 6,31 yıl sonunda, yatırım ve faydalar aynı anda dahil edildiğinde ise 4,38 yılda yatırım bedelini amorti edeceği öngörülmüştür.

4.4.Risk Analizi

Duyarlılık analizi kapsamında çeşitli senaryolar üzerinden gidilerek proje verimlilik oranlarının değişimi sonucunda, projenin yatırımı amorti etme süresinin uzaması riskiyle ilgili analizler yapılmıştır. Bu risklerin dışında ise proje yürütülürken oluşabilecek diğer riskler ve bu risklere yönelik alınacak önlemler Tablo 4’te gösterilmiştir.

 

Tablo 4. Risk Analizi

Oluşabilecek Riskler

Risk Yönetimi (B Planı)

Projeksiyon kullanıldığında ışık miktarı yetersiz olsa bile ışıkların kapalı olması istenir.

Manuel olarak ışıklar kapatıldığında, fotosel 45 dk (bir ders süresi) devre dışı kalacak şekilde ayarlanabilir. İkinci kez ışıklar manuel kapatıldığında 45 dakikalık pasif süre sıfırlanmayacak kaldığı yerden devam edecek. Alternatif olarak, projeksiyon açık olduğu sürece fotosel devre dışı kalabilir.

Planlanan enerji tasarrufu sağlandıktan sonra kontrollerin zayıf olması ve kayıpların tekrar başlaması.

Hızlı İletişim Alanı uygulamaları ile bu sistemin kontrol altında tutulması sağlanabilir.

Aynı iş daha az personelle yapılabileceği için sözleşmeli personelleri işten çıkarmak ve dolayısıyla örgütsel hoşnutsuzluk söz konusu olabilir.

Personeller farklı yerlerde görevlendirilerek, diğer alanlarda kendilerini geliştirmeleri sağlanabilir. Büyüyen bir üniversite olduğumuz için her geçen gün daha fazla personel ihtiyaç duyulacağının ve işten çıkarmaların söz konusu olmayacağının açıkça belirtilmesi gerekir.

Sensörlerin bozulup yanlış değerler göstermesi

Düzenli aralıklarla sensörlerin verileri kontrol edilebilir. Kritik noktalarda aynı sensörden iki tane kullanılarak üretilen sonuçların karşılaştırılması sağlanabilir.

Öğrenciler bozulan bir sistemi bildirirken suistimal olabilir, gereksiz müdahale yapılabilir.

Kişilerin gerçek kimlik bilgileri ile sisteme giriş yapması sağlanabilir. Ayrıca fotoğraflı sorun tespiti için uygun sistem geliştirilerek, yanlış bildirimlerin önüne geçilebilir.

Toplanan verilerin üçüncü kişiler tarafından ele geçirilmesi

Verilerin korunması ve çevrim dışı yedeklenmesi için altyapı çalışmalarının yapılması gerekir.

Yemekhanelerin (ve diğer alanların) doluluk oranlarının bilinmesi çok faydalı ancak akademisyenler yerlerini bildirmekten hoşnut olmayabilir.

Akademisyenler bu kısma kısıt koyabilecek şekilde sistem tasarlanabilir.

Ayrıca risk yönetimi planlamasına dahil edilemeyen ekonomik riskler de bulunmaktadır. Çalışma kapsamında kullanılacak olan donanımların hemen hemen tamamı ithal olduğu için fiyatları dövize endeksli şekilde değişmektedir. Döviz fiyatlarındaki dalgalanmalar proje bütçesinin ve amorti sürelerinin artmasına ya da azalmasına sebep olabilmektedir.

 

4.Sonuç

Kent nüfusundaki artış, enerji temini, atık yönetimi, kamu kaynaklarının kullanımı ve eğitim hizmetleri gibi çeşitli alanlarda hükümetler için şehirlerde yönetim ve karmaşıklık sorunlarına yol açmaktadır. Aynı zamanda artan nüfus, birçok cihazla iletişim kurarak çok büyük miktarda veri oluşturmaktadır. Teknolojik gelişmelerdeki, veri hacmindeki ve sensör teknolojilerindeki hızlı değişim akıllı şehirler inşa etme şansı sunmuştur. Üniversite kampüsleri küçük şehirler olduğu için akıllı şehirlerdeki tüm uygulamalar akıllı kampüsler oluşturmak için kampüslere uyarlanabilir.

Endüstri 4.0 teknolojilerinin kampüslerde kullanılması hem akademik hem de idari işlemlerde verimliliği artıran güçlü bir faktördür. Endüstri 4.0 sistemlerini kampüslere entegre ederek sürdürülebilir üniversitelerde verimlilik artırılabilir. Üniversitelerde enerji, malzeme ve insan gücünün kontrolsüz kullanımı veya aşırı tüketimi birçok soruna neden olabilir. Kampüsteki sürdürülebilir sistemler, bu sorunları yönetmek için birçok fırsat sunmaktadır. Üniversitelerde hem akademik hem de idari süreçlerin düzenlenmesi ve sürdürülebilirlik kendi kendine yeten kampüslerin oluşması için büyük önem taşımaktadır.

Bu çalışmada, İzmir Bakırçay Üniversitesi'nin sürdürülebilir ve veri odaklı bir akıllı kampüse sahip olması için akıllı üniversite ve sürdürülebilir kampüs üzerine holistik ve entegre bir çerçeve sunulmaktadır. Kaynakları etkin kullanmayı, teknoloji odaklı olmayı, verimlilik odaklı olmayı, çalışanlar arası iletişimi güçlendirmeyi, fiziki imkanları en iyi şekilde sunmayı hedefleyen üniversitenin dijital dönüşüm sürecine model oluşturacak bir yol haritası hazırlamıştır. Bulut, IoT, büyük veri, mobil ve artırılmış gerçeklik gibi Endüstri 4.0 için bazı etkinleştirici teknolojiler, önceki akıllı kampüs çalışmaları dikkate alınarak çerçeve ile ilişkilendirilmiştir. Belirlenen yol haritası üç aşamadan oluşmaktadır. İlk aşama tek tesis uygulamalarını, ikincisi genişletilmiş tesis, son aşama ise gerçek zamanlı veri analitiği ile akıllı kampüs uygulamalarını içermektedir.

Bu çalışma farklı senaryolarla yapılan analizler sonucunda yatırımın en kötü senaryoda (%60 verimlilik oranları ile) 4-6 yıl içerisinde amorti edileceği görülmüştür. Bu süre, bu ölçekteki bir proje yatırımı için kabul edilebilir bir seviyededir. Kamu kaynaklarının maddi anlamda çok daha etkin kullanılmasının yanında projenin getireceği çok önemli sosyal etkilerin de bulunması bu projeyi daha değerli kılmaktadır. Çalışma sırasında benzer ölçekte üniversiteler incelenmiştir ve bu proje diğer üniversitelerde de gerçekleştirilmesi halinde benzer ölçekteki tüm üniversitelere eşit şartlarda aynı getirileri ya da maliyet tasarrufunu sağlayabilecek olup bu durum ülke ekonomisine ve eğitimine ciddi katkılar sağlayabilecektir. Sonuç olarak gerçekleştirilen ekonomik, finansal ve sosyal analizlerle; risk analizleri ve senaryolarla, bu projenin gerçekleştirmeye değer, uygulanabilir bir çalışma olduğu ortaya konulmuştur.

Önerilen çerçevenin olası faydaları iki yönlüdür: sınırlı kamu kaynaklarının israfını önlemek ve hizmet kalitesini artırarak akademik hizmetleri desteklemek. Önerilen çerçevenin dinamik yapısı nedeniyle, dijital dönüşüm sürecindeki yeni üniversiteler, stratejik hedeflerine göre sürdürülebilir ve veri odaklı akıllı kampüs çerçevesini benimseyebilirler. Diğer taraftan sunulan çerçevenin iki ana sınırlaması vardır. Çalışmada bahsi geçen alanlar üniversite ihtiyaçlarına göre belirlendiğinden ulaşım gibi bazı popüler uygulama alanları çalışmanın dışında tutulmuştur. Bu nedenle bu durum sonraki çalışmalarda üniversite koşullarına göre güncellenebilir veya değiştirilebilir. Aşama 3, verilerin toplanmasına ihtiyaç duyduğundan bu çalışmada ayrıntılı ele alınmamıştır. Bu nedenle, ilk iki aşama gerçek zamanlı analitik için bir altyapı sunmaktadır.

 

5.Kaynakça

Adams, M. N., & Jokonya, O. (2022). An investigation of smart water meter adoption factors at universities. Procedia Computer Science196, 324-331.

Adenle, Y. A., Chan, E. H., Sun, Y., & Chau, C. K. (2021). Assessing the relative importance of sustainability indicators for smart campuses: A case of higher education institutions in Nigeria. Environmental and Sustainability Indicators9, 100092.

Ajiboye, A. A., Popoola, S. I., Adewuyi, O. B., Atayero, A. A., & Adebisi, B. (2022). Data-driven optimal planning for hybrid renewable energy system management in smart campus: a case study. Sustainable Energy Technologies and Assessments52, 102189.

Akkaya, K., Guvenc, I., Aygun, R., Pala, N., & Kadri, A. (2015). IoT-based occupancy monitoring techniques for energy-efficient smart buildings. IEEE Wireless communications and networking conference workshops (s. 58-63). IEEE.

Akkol, E., Koc, H., Dogan, O., Kostepen, Z.N., Demir, Y., Hiziroglu, A., Tursel Eliiyi (2023). Requirements Analysis of Data Analytics Software Within the Scope of a Smart University, In Smart Urban Computing Applications, River Plate.

Al Mamun, M. A., Hannan, M. A., Hussain, A., & Basri, H. (2013). Wireless sensor network prototype for solid waste bin monitoring with energy efficient sensing algorithm. IEEE 16th International Conference on Computational Science and Engineering (s. 382-387). IEEE.

Alessi, M., Giangreco, E., Pinnella, M., Pino, S., Storelli, D., Mainetti, L., . . . Patrono, L. (2016). A Web based Virtual Environment as a connection platform between people and IoT. International Multidisciplinary Conference on Computer and Energy Science (s. 1-6). IEEE.

Alvarez-Campana, M., Lopez, G., Vazquez, E., Villagra, V. A., & Berrocal, J. (2017). Smart CEI Moncloa: An IoT-based Platform for People Flow and Environmental Monitoring on a Smart University Campus. Sensors, 2856

Assante, D., Romano, E., Flamini, M., Castro, M., Martin, S., Lavirotte, S., . . . Spatafora, M. (2018). Internet of Things education: Labor market training needs and national policies. Global Engineering Education Conference (s. 1846-1853). IEEE.

Berkane, M. L., Boufaida, M., & Bouzerzour, N. E. H. (2020). Modelling elastic scaling of cloud with energy-efficiency: Application to smart-university. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences.

Besbes, B., Collette, S. N., Tamaazousti, M., Bourgeois, S., & Gay-Bellile, V. (2012). An Interactive Augmented Reality System: a Prototype for Industrial Maintenance Training Applications. IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (s. 269-270). IEEE.

Ceccarini, C., Mirri, S., Prandi, C., & Salomoni, P. (2020). A data visualization exploration to facilitate a sustainable usage of premises in a smart campus context. In Proceedings of the 6th EAI International Conference on Smart Objects and Technologies for Social Good (pp. 24-29).

Cha, J. C., & Kang, S. K. (2015). The study of a course design of iot manpower training based on the hopping education system and the esic program. International Journal of Software Engineering and Its Applications, 71-82.

Chieochan, O., Saokaew, A., & Boonchieng, E. (2017). IoT for smart farm: A case study of the Lingzhi mushroom farm at Maejo University. 14th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (s. 1-6). Computer Science and Software Engineering.

De Angelis, E., Ciribini, A. L. C., Tagliabue, L. C., & Paneroni, M. (2015). The Brescia Smart Campus Demonstrator. Renovation toward a zero energy classroom building. Procedia engineering118, 735-743.

Dogan, O., & Gurcan, O. F. (2022). Applications of big data and green IoT-enabling technologies for smart cities. In Research Anthology on Big Data Analytics, Architectures, and Applications (pp. 1090-1109). IGI Global.

Dogan, O., Bitim, S., & Hiziroglu, K. (2021). A V-Model Software Development Application for Sustainable and Smart Campus Analytics Domain. Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences4(1), 111-119.

Du, S., Meng, F., & Gao, B. (2016). Research on the application system of smart campus in the context of smart city. In 2016 8th International Conference on Information Technology in Medicine and Education (ITME) (pp. 714-718). IEEE.

Folianto, F., Low, Y. S., & Yeow, W. L. (2015). Smartbin: Smart waste management system. IEEE Tenth International Conference on Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information Processing (s. 1-2). IEEE.

Fortes, S., Santoyo-Ramón, J. A., Palacios, D., Baena, E., Mora-García, R., Medina, M., ... & Barco, R. (2019). The campus as a smart city: University of Málaga environmental, learning, and research approaches. Sensors19(6), 1349.

Gascó-Hernandez, M. (2018). Building a smart city: Lessons from Barcelona. Communications of the ACM61(4), 50-57.

Gligoric, N., Dimcic, T., Krco, S., Dimcic, V., Vaskovic, J., & Vojinovic, I. (2014). Internet of Things Enabled LED Lamp Controlled by Satisfaction of Students in a Classroom. A publication of IPSI Bgd Internet Research Society New York.

Guo, B., Zhang, D., Wang, Z., Yu, Z., & Zhou, X. (2013). Opportunistic IoT: Exploring the harmonious interaction between human and the internet of things. Journal of Network and Computer Applications, 1531-1539.

Güler, O., & Yücedağ, I. (2018). Developing an CNC lathe augmented reality application for industrial maintanance training. In 2018 2nd International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies (ISMSIT) (pp. 1-6). IEEE.

Habes, M., Elareshi, M., Almansoori, A., Ziani, A., & Alsridi, H. (2022). Smart interaction and social TV used by Jordanian University students. Technology in Society71, 102110.

Habibi, S. (2016). Smart innovation systems for indoor environmental quality (IEQ). Journal of Building Engineering, 1-13.

Horejsi, P. (2015). Augmented reality system for virtual training of parts assembly. Procedia Engineering, 699-706.

Huang, L. S., Su, J. Y., & Pao, T. L. (2019). A context aware smart classroom architecture for smart campuses. Applied Sciences9(9), 1837.

Huang, Q., & Mao, C. (2017). Occupancy estimation in smart building using hybrid CO2/light wireless sensor network. Journal of Applied Sciences and Arts1(2), 5.

Jabbar, W. A., Wei, C. W., Azmi, N. A. A. M., & Haironnazli, N. A. (2021). An IoT Raspberry Pi-based parking management system for smart campus. Internet of Things14, 100387.

Jain, M., Kaushik, N., & Jayavel, K. (2017). Building automation and energy control using IoT - Smart campus. 2nd International Conference on Computing and Communications Technologies (s. 353-359). IEEE.

Kaur, J., & Kaur, K. (2017). A fuzzy approach for an IoT-based automated employee performance appraisal. Computers, Materials and Continua, 24-38.

Kaur, N., & Sood, S. K. (2015). A game theoretic approach for an IoT-based automated employee performance evaluation. IEEE Systems Journal, 1385-1394.

Khanna, A., & Anand, R. (2016). IoT based smart parking system. International Conference on Internet of Things and Applications (s. 266-270). IEEE.

Kolokotsa, D., Gobakis, K., Papantoniou, S., Georgatou, C., Kampelis, N., Kalaitzakis, K., ... & Santamouris, M. (2016). Development of a web based energy management system for University Campuses: The CAMP-IT platform. Energy and Buildings123, 119-135.

Kostepen, Z. N., Akkol, E., Dogan, O., Bitim, S., & Hiziroglu, A. (2020). A Framework for Sustainable and Data-driven Smart Campus. In ICEIS (2) (pp. 746-753).

Kourgiozou, V., Commin, A., Dowson, M., Rovas, D., & Mumovic, D. (2021). Scalable pathways to net zero carbon in the UK higher education sector: A systematic review of smart energy systems in university campuses. Renewable and Sustainable Energy Reviews147, 111234.

Leisenberg, M., & Stepponat, M. (2019). Internet of Things Remote Labs: Experiences with Data Analysis Experiments for Students Education. IEEE Global Engineering Education Conference (s. 22-27). IEEE.

Lin, K., Chen, M., Deng, J., Hassan, M. M., & Fortino, G. (2016). Enhanced fingerprinting and trajectory prediction for IoT localization in smart buildings. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 1294-1307.

Lin, Y.-B., Chen, L.-K., Shieh, M.-Z., Lin, Y.-W., & Yen, T.-H. (2018). CampusTalk: IoT Devices and Their Interesting Features on Campus Applications. IEEE (s. 26036-26046)

Majeed, A., & Ali, M. (2018). How Internet-of-Things (IoT) making the university campuses smart? QA higher education (QAHE) perspective. 8th Annual Computing and Communication Workshop and Conference. IEEE

Majeed, A., & Ali, M. (2018). How Internet-of-Things (IoT) making the university campuses smart? QA higher education (QAHE) perspective. In 2018 IEEE 8th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC) (pp. 646-648). IEEE.

Monti, L., Tse, R., Tang, S. K., Mirri, S., Delnevo, G., Maniezzo, V., & Salomoni, P. (2022). Edge-Based Transfer Learning for Classroom Occupancy Detection in a Smart Campus Context. Sensors22(10), 3692.

Murugesan, S., Ramalingam, S., & Kanimozhi, P. (2021). Theoretical modelling and fabrication of smart waste management system for clean environment using WSN and IOT. Materials Today: Proceedings45, 1908-1913.

Nguyen, L. T., Kanjug, I., Lowatcharin, G., Manakul, T., Poonpon, K., Sarakorn, W., ... & Tuamsuk, K. (2022). How teachers manage their classroom in the digital learning environment–experiences from the University Smart Learning Project. Heliyon8(10), e10817.

Ojo, A., Curry, E., & Zeleti, F. A. (2015). A tale of open data innovations in five smart cities. In 2015 48th Hawaii international conference on system sciences (pp. 2326-2335). IEEE.

Piazzolla, P., Gribaudo, M., Colombo, S., Manca, D., & Iacono, M. (2017). A Low-cost Distributed IoT-based Augmented Reality Interactive Simulator for Team Training. 591-597.

Ramson, S. J., & Moni, D. J. (2017). Wireless sensor networks based smart bin. Computers & Electrical Engineering, 337-353.

Rawal, S. (2017). IoT based Smart Irrigation System. International Journal of Computer Applications, 7 11.

Revathi, R., Suganya, M., & NR, G. M. (2020). IoT based Cloud Integrated Smart Classroom for smart and a sustainable Campus. Procedia Computer Science172, 77-81.

Santos, M. Y., e Sá, J. O., Andrade, C., Lima, F. V., Costa, E., Costa, C., ... & Galvão, J. (2017). A big data system supporting bosch braga industry 4.0 strategy. International Journal of Information Management37(6), 750-760.

Sari, M. W., Ciptadi, P. W., & Hardyanto, R. H. (2017). Study of smart campus development using internet of things technology. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Vol. 190, No. 1, p. 012032). IOP Publishing.

Shyr, W.-J., Zeng, L.-W., Lin, C.-K., Lin, C.-M., & Hsieh, W.-Y. (2018). Application of an energy management system via the internet of things on a university campus. Eurasia Journal of Mathematics (s. 1759-1766). Science and Technology Education.

Sotres, P., Santana, J. R., Sánchez, L., Lanza, J., & Muñoz, L. (2017). Practical lessons from the deployment and management of a smart city internet-of-things infrastructure: The smartsantander testbed case. IEEE Access5, 14309-14322.

Tan, H., Chen, S., Shi, Q., & Wang, L. (2014). Development of green campus in China. Journal of Cleaner Production64, 646-653.

Taştan, M. (2019). Nesnelerin İnterneti Tabanlı Akıllı Sulama ve Uzaktan İzleme Sistemi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 229-236.

Toutouh, J., Arellano, J., & Alba, E. (2018). BiPred: A Bilevel Evolutionary Algorithm for Prediction in Smart Mobility. Sensors, 4123.

Turunen, M., Sonntag, D., Engelbrecht, K. P., Olsson, T., Schnelle-Walka, D., & Lucero, A. (2015). Interaction and humans in internet of things. Conference on Human Computer Interaction, (s. 633-636).

Upala, M., & Wong, W. (2019). IoT Solution for Smart Library Using Facial Recognition. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing.

Uzelac, A., Gligorić, N., & Krčo, S. (2018). System for recognizing lecture quality based on analysis of physical parameters. Telematics and Informatics35(3), 579-594.

Valks, B., Arkesteijn, M. H., Koutamanis, A., & den Heijer, A. C. (2021). Towards a smart campus: supporting campus decisions with Internet of Things applications. Building Research & Information49(1), 1-20.

Van Dinh, D., Yoon, B. N., Le, H. N., Nguyen, U. Q., Phan, K. D., & Pham, L. D. (2020, February). ICT enabling technologies for smart cities. In 2020 22nd International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT) (pp. 1180-1192). IEEE.

Verma, P., Sood, S. K., & Kalra, S. (2017). Smart computing based student performance evaluation framework for engineering education. Computer Applications in Engineering Education, 977-991.

Vignali, G., Bertolini, M., Bottani, E., Di Donato, L., Ferraro, A., & Longo, F. (2018). Design and testing of an augmented reality solution to enhance operator safety in the food industry. International Journal of Food Engineering14(2).

Wu, Y. W., Young, L. M., & Wen, M. H. (2016). Developing an iBeacon-based ubiquitous learning environment in smart green building courses. The International journal of engineering education32(2), 782-789.

Zhai, X., Dong, Y., & Yuan, J. (2018). Investigating learners’ technology engagement-a perspective from ubiquitous game-based learning in smart campus. IEEE Access6, 10279-10287.

Zhang, W., Zhang, X., & Shi, H. (2018). MMCSACC: a multi-source multimedia conference system assisted by cloud computing for smart campus. IEEE Access6, 35879-35889.

Zhu, M., Sari, A., & Lee, M. M. (2018). A systematic review of research methods and topics of the empirical MOOC literature (2014–2016). The Internet and Higher Education37, 31-39.

Zou, H., Zhou, Y., Yang, J., & Spanos, C. J. (2018). Device-free occupancy detection and crowd counting in smart buildings with WiFi-enabled IoT. Energy and Buildings, 309-322.

 

 

[1] https://sudt.bakircay.edu.tr/

Bu haber toplam 796 defa okunmuştur
  • Yorumlar 0
    UYARI: Küfür, hakaret, rencide edici cümleler veya imalar, inançlara saldırı içeren, imla kuralları ile yazılmamış,
    Türkçe karakter kullanılmayan ve büyük harflerle yazılmış yorumlar onaylanmamaktadır.
    Bu habere henüz yorum eklenmemiştir.
Diğer Haberler
Tüm Hakları Saklıdır © 2012 Türkiye Yazarlar Birliği | İzinsiz ve kaynak gösterilmeden yayınlanamaz. Sitede yayınlanan yazıların sorumluluğu yazarlarına aittir.
Tel : 0312 232 05 71 - 72 | Faks : 0312 232 05 71-72 | Haber Scripti: CM Bilişim