Die SCIMIND Teknoloji Yazılım Eğitim ve Danışmanlık A.Ş. hat ihren Sitz in Gaziantep, Türkei; sie baut für jeden Schritt der Forschung eine eigene Plattform und bindet alle an dieselbe Nachvollziehbarkeitsregel.
Wir bauen Forschungssoftware: eine Methodenbibliothek, Literatur- und Lückenanalyse und eine Plattform für multikriterielle Entscheidungen. Jedes Produkt übernimmt eine Aufgabe von Anfang bis Ende und liefert sein Ergebnis samt Quellen.
Diese Seite ist das offizielle Gesicht des Unternehmens: Gründungsdaten, Gründer, Arbeitsprinzipien und das Firmenregister stehen an einem Ort, hier.
Die Produkte laufen getrennt, gehören aber zu einer Kette; verliert ein Glied seine Quelle, bleibt dem nächsten nichts zu verteidigen.
Stellen Sie einem allgemeinen Chat-Werkzeug dieselbe Frage zweimal, erhalten Sie zwei verschiedene Texte; wie sie entstanden sind, wird nicht festgehalten, das ist keine Grundlage, die man vor einem Gutachter vertreten kann.
SciMind-Produkte erzeugen keinen Text, sie führen einen definierten Arbeitsablauf aus: Eingabe, Methode und Zwischenergebnis stehen schriftlich neben dem Ergebnis, dieselbe Eingabe liefert immer dasselbe Ergebnis.
Mission
Die Prozesse der Wissenserzeugung, Analyse und Bewertung von Forschenden, Bildungseinrichtungen, Entscheidungsträgern und Organisationen mit besseren digitalen Systemen zu unterstützen.
Vision
Verlässliche, nachvollziehbare und fachlich fundierte KI-Produkte für wissenschaftliche und institutionelle Prozesse zu entwickeln.
Beide Sätze sind seit der Gründung gleich geblieben; was sich mit wachsender Produktzahl ändert, ist, welcher Schritt abgedeckt wird, nicht was versprochen wird.
Diese vier Punkte sind keine Marketingüberschrift, sondern Entwicklungsregeln; ein Produkt, das eines nicht erfüllt, geht nicht live.
Natürliche Sprache wird nicht als Bedienkomfort behandelt, sondern als Weise, den Forschungs- und Entscheidungsprozess zu strukturieren.
Berechnung und Analyse laufen innerhalb definierter Arbeitsabläufe, nicht als freie Generierung.
Die Schritte der Methodenwahl und der Ergebnisinterpretation werden überprüfbar gemacht.
Ergebnisse werden so berichtet, dass Daten, Methode und Verarbeitungsschritte dahinter sichtbar bleiben.
SciMind wurde von zwei Professoren der Universität Gaziantep gegründet. Die Methoden hinter den Produkten stammen aus ihren eigenen Forschungsgebieten.
Gründungspartner
Universität Gaziantep, Fakultät für Erziehungswissenschaften, Abteilung Mathematik- und Naturwissenschaftsdidaktik
Promovierte an der University of Leeds in Mathematikdidaktik. Forscht zu Skalenentwicklung, Lehrerbildung und Lehrplananalyse; von 2018 bis 2020 war er Dekan der Erziehungswissenschaftlichen Fakultät.
Gründungspartner
Universität Gaziantep, Fakultät für Wirtschafts- und Verwaltungswissenschaften, Abteilung Betriebswirtschaftslehre
Forscht zu multikriterieller Entscheidungsfindung: den Familien TOPSIS, VIKOR und PROMETHEE, Data Mining und statistischem Lernen. Das Methodenregister hinter DecisionMind ist aus diesem Gebiet entstanden.
Von außen wirkt Forschung wie eine einzige Aufgabe, ist sie aber nicht: eine Methode zu finden, sie mit Daten laufen zu lassen und das Ergebnis vor einem Gutachter zu verteidigen sind getrennte Fachgebiete, kein allgemeines Werkzeug kann für alle eine begründete Antwort geben.
Wir haben den akademischen Arbeitsablauf in zwölf Schritte geteilt und jedem ein eigenes Produkt gegeben; jedes Produkt führt die Arbeit mit eigenen Daten bis zum Ende.
Drei dieser zwölf Produkte sind heute live: ScholarGate, Lacuna und DecisionMind. Wo die übrigen neun stehen, ist auf der Roadmap genau so vermerkt, wie es ist; keines wird weiter dargestellt als es tatsächlich ist.
Die Linie ist das Ergebnis einer Abfolge, keine Liste: Methodenfindung, Methodenwahl, Literatur und Lücken, Analyse, qualitative Analyse, Peer-Review-Simulation, Verteidigungsprobe; das Ergebnis jedes Schritts ist die Eingabe des nächsten.
Die drei live geschalteten Produkte sind drei getrennte Punkte der Abfolge, nicht die ersten drei: ScholarGate bei der Methodenfindung, Lacuna bei Literatur und Lücken, DecisionMind beim Analyseschritt.
Die Produkte laufen auf getrennten Domains und Oberflächen, teilen aber drei Dinge: eine Regel, die alle einhalten müssen, kein Produktmerkmal.
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