Pamukkale Üniversitesi Bekilli Meslek Yüksekokulu (Bekilli MYO) Dr. Öğr. Üyesi Hicran Utkun Dincer Aydın’ın ve İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi (İİBF) Öğretim Üyesi Prof. Dr. Ayşe İrmiş’in yazarlar olarak içerisinde yer aldığı bildiri 8. Uluslararası EMI Girişimcilik ve Sosyal Bilimler Kongresi’nde en iyi bildiri ödülü aldı.

Kasım ayı enflasyon rakamları açıklandı Kasım ayı enflasyon rakamları açıklandı

Denizli Haber - Türkiye başta olmak üzere, Kazakistan, Kanada, Romanya, İngiltere, Yeni Zelanda, ABD, Nijerya, KKTC, Kırgızistan, Özbekistan, Azerbaycan, Arjantin, Pakistan, Gürcistan, Umman, Birleşik Arap Emirlikleri, Fas ve Bangladeş olmak üzere 18 ülkedeki 129 üniversiteden 337 akademisyenin yüz yüze/çevrim içi katılımıyla gerçekleştirilen 8.Uluslararası EMI Girişimcilik ve Sosyal Bilimler Kongresi’nde 215 bilimsel bildiri sunuldu.

Sunulan bildirilerin arasında en iyi bildiri ödülünü PAÜ Bekilli MYO Dr. Öğr. Üyesi Hicran Utkun Dincer Aydın’ın, PAÜ İİBF Öğretim Üyesi Prof. Dr. Ayşe İrmiş’in, Alpmed Medikal Cihaz Sanayi ve Ticaret Şirketinden Burcu Demirkundak’ın, Fortunetech Bilgi Teknolojileri Şirketinden Serdar Kevelcioğlu’nın birlikte hazırladığı 'Girişimcileri Diğerlerinden Beyin Aktivitesi Düzeyinde Ayırt Edebilir Miyiz? EEG İle Yaratıcılık ve Fırsat Tanımlama Üzerine Deneysel Bir Araştırma' başlıklı bildiri ‘En İyi Bildiri’ ödülüne layık görüldü.

Dr. Öğr. Üyesi Aydın: “Araştırmamız, girişimcilik literatüründe yer alan bilgileri beyin temelli bir anlayışla açıklamaya çalışırken aynı zamanda yapay zekâ teknolojilerinin girişimcilik alanında kullanımına yönelik yenilikçi bir bakış açısı sunuyor.”

Ödül alan bildiri ile ilgili bilgi veren PAÜ Bekilli MYO Dr. Öğr. Üyesi Hicran Utkun Dincer Aydın şunları aktardı: “Çalışmamızda beyin temelli girişimcilik anlayışı çerçevesinde yaratıcılık ve fırsat tanımlamanın beyin aktiviteleri düzeyinde girişimcileri, girişimci olmayanlardan ayırt etmeyi sağlayabilecek unsurlar olup olmadığını araştırdık. Araştırmamızda geleneksel girişimcilik araştırmalarından farklı olarak elektroensefalogram (EEG) tekniğini kullandık ve yaratıcı düşünme ve fırsat tanımlama esnasında girişimciler ile girişimci olmayan katılımcıların beyin aktivitelerinde farklılıklar olduğunu ve farklı nöral ağların kullanıldığını gözlemledik. Ayrıca Deep Learning tekniği ile beyin aktiviteleri açısından girişimcileri tahminlemek için kullanılabilecek bir model geliştirdik.”