Yapay Zekâ Modellemesi ile Türkiye İş Gücü Piyasasında Kadın Katılımının Geleceğinin Tahmini ve Yükseköğretimin Stratejik Rolü

Creative Commons License

Armutlu İ. İ., Şeker Ş.

KADEM Kadın Araştırmaları Dergisi, cilt.0, sa.1, ss.256-283, 2026 (TRDizin)

Özet

Kadın iş gücü katılım oranı, sürdürülebilir kalkınmanın temel göstergelerinden biri olmasına rağmen Türkiye, bu alanda OECD ortalamasının oldukça gerisinde kalmaktadır. Bu çalışma; Türkiye iş gücü piyasasındaki cinsiyet açığının kapanma sürecini analiz etmeyi ve 2050 yılı vizyonu doğrultusunda eğitim temelli politika senaryoları geliştirmeyi amaçlamıştır. Araştırmada, 2005–2024 yıllarına ait TÜİK verileri temele alınarak tahmine dayalı bir yapay zekâ modeli olan Bayesyen Ridge regresyonu uygulanmıştır. Modelin öngörü performansı; eğitim-test ayrımı ve zaman serisi çapraz doğrulaması ile sınanmış, sonuçlar Sıradan En Küçük Kareler yöntemiyle karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Mevcut sosyoekonomik dinamiklerin müdahalesiz devam ettiği baz senaryo projeksiyonuna göre Türkiye’de kadın ve erkek iş gücü katılım oranlarının ancak 2081 yılında tam eşitliğe ulaşabileceği öngörülmüştür. Bulgular, tam eşitlik projeksiyonlarına ilişkin %95 güven aralıklarıyla birlikte sunulmuştur. 2050 yılında tam eşitliğin sağlanabilmesi için kadın iş gücü katılım hızında yıllık %0,74 puanlık bir ekstra ivme ihtiyacı saptanmıştır. Bu ivme ihtiyacını karşılamak amacıyla uygulanan deterministik kohort kaydırma simülasyonu sonucunda; liseden mezun olan kadın kuşaklarının yükseköğretime geçiş oranında her yıl düzenli olarak yapılacak %2,45’lik bir artışın, 2050 yılındaki %78,49’luk eşitlik hedefini matematiksel olarak ulaşılabilir kıldığı ortaya konmuştur. Yapılan analizler, eğitim kompozisyonundaki stratejik ve kuşaklararası müdahalelerin, Türkiye’nin yüzyıl ortası istihdam hedeflerine ulaşmasında en etkili politika araçlarından biri olabileceğine işaret etmektedir. Bu çalışma, makine öğrenmesi tahminleri ile eğitim politikalarını sistematik biçimde entegre ederek literatüre özgün ve uygulanabilir bir metodolojik katkı sunmaktadır.
Although the female labor force participation rate is one of the fundamental indicators of sustainable development, Türkiye lags significantly behind the OECD average in this regard. This study aimed to analyze the closing process of the gender gap in the Turkish labor market and to develop education-based policy scenarios in line with the 2050 vision. In the research, Bayesian Ridge regression, a predictive artificial intelligence model, was employed using TURKSTAT data from the 2005-2024 period, with predictive performance tested through a train-test split and time-series cross-validation against Ordinary Least Squares. According to the baseline scenario projection, where current socioeconomic dynamics continue without intervention, the model predicted that female and male labor force participation rates in Türkiye could only reach full parity in 2081, with findings presented together with 95% confidence intervals. To achieve full parity in 2050, an extra acceleration need of 0.74 percentage points annually in the female labor force participation rate was identified. As a result of the deterministic cohort shifting simulation applied to meet this acceleration need, it was verified that a regular annual increase of 2.45% in the transition rate of female high school graduate cohorts to higher education makes the parity target of 78.49% in 2050 mathematically achievable. The analyses revealed that strategic and intergenerational interventions in the educational composition may be among the most effective policy tools for Türkiye to reach its mid-century employment targets. By systematically integrating machine learning predictions with educational policies, this study presents a unique and practically applicable methodological contribution to the literature.