DIŞ HEKIMLIĞI EĞITIMINDE EPILEPSI ACIL DURUM YÖNETIMI HAZIRLIĞI IÇIN YAPAY ZEKÂ DESTEKLI H5P EĞITIMI


Gökçe İ.

XV. Ulusal / I. Uluslararası Tıp Eğitimi Kongresi (UTEK 2025), İstanbul, Türkiye, 25 - 29 Kasım 2025, ss.43, (Özet Bildiri)

  • Yayın Türü: Bildiri / Özet Bildiri
  • Basıldığı Şehir: İstanbul
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.43
  • İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa Adresli: Hayır

Özet

Giriş: Diş hekimliği uygulamalarında tıbbi acil durumların etkin y.netilememesi, hasta güvenliğini

doğrudan tehlikeye atabilmektedir. Yapılan araştırmalar hem int.rnlerin hem de mezun diş hekimlerinin

bu alanda kendilerini yetersiz hissettiklerini ortaya koymaktadır. Bu .alışmanın amacı, H5P platformu

ile dijital .ğrenme ve yapay zek. destekli Gemini kullanılarak geliştirilen ‘Diş Hekimliğinde Tıbbi

Aciller: Epilepsi Y.netimi Eğitim Modülü’nün, diş hekimliği uzmanlık .ğrencilerinin epilepsi bilgisi

ve yapay zek.ya y.nelik hazır bulunuşlukları üzerindeki etkilerini incelemektir.

Yöntem; Pilot ve keşifsel nitelikteki bu .alışma, tek gruplu .ntest–sontest tasarımına dayalı olarak on

ü. uzmanlık .ğrencisiyle yürütülmüştür. İki günlük .evrim i.i epilepsi y.netimi modülü tasarlanmış ve

uygulanmıştır. Modül, Moodle üzerinden H5P etkinlikleri ile Gemini destekli senaryo yazma g.revini

i.ermektedir. Kullanılan .l.me ara.ları arasında .nTest-SonTest, Tıp .ğrencileri i.in Tıbbi Yapay

Zek. Hazır Bulunuşluk .l.eği (MAIRS-MS), Modül Sonu Değerlendirme Formu yer almıştır.

Bulgular; Katılımcıların yaş ortalaması 27,8 yıl olup cinsiyet dağılımı dengelidir. Katılımcıların .oğu

cerrahi alanında uzmanlık yapmaktadır. Epilepsi eğitimi alanların oranı (%23,1) düşük olmasına rağmen

tümü epilepsi hastasıyla karşılaşmıştır. Yapay zek. ara.larının kullanım oranı yüksek bulunmuş (76.9%)

ve en sık kullanılan uygulama ChatGPT olmuştur. Sontest puanları, .ntest puanlarına kıyasla anlamlı

düzeyde artmıştır (p = 0,017). MAIRS-MS puanları da eğitim sonrasında belirgin bir iyileşme

g.stermiştir (p = 0,001). Modül sonu değerlendirmesinde, .zellikle H5P platformu, klinik uygulama

algısı ve yapay zek. kullanımı alanlarında yüksek ortalama puanlar elde edilmiştir. Katılımcılar genel

olarak kullanılabilirlik, .ğrenme etkisi ve klinik uygulanabilirlik konusunda olumlu g.rüş bildirmiş,

yalnızca kü.ük .aplı teknik sorunlar ve zamanlama ile ilgili kaygılar ifade edilmiştir.

Tartışma; Bu .alışma, diş hekimliği pratiğinde epilepsi y.netimi i.in geliştirilen dijital ve yapay zek.

destekli eğitim modülünün etkilerini incelemiştir. Bulgular, katılımcıların bilgi puanlarında ve yapay

zek.ya hazır bulunuşluklarında anlamlı artış sağlandığını g.stermektedir. Literatürde, epilepsi

n.betlerinin klinik risk oluşturduğu belirtilmekte, düzenli eğitim ve net protokollerin .nemine vurgu

yapılmaktadır. Bu .alışmada, modülün katılımcılar tarafından klinik uygulanabilirlik a.ısından yüksek

puan aldığını ortaya koymuştur. H5P platformundaki i.erikler, asenkron yapısı sayesinde .ğrencilere

zaman ve mek.n bağımsız .alışma imk.nı sunarken aktif .ğrenmeyi desteklemiştir. Katılımcıların kendi

hızlarında .alışabilmeleri katılımcılar tarafından olumlu değerlendirilmiştir, bu durum literatürde

H5P’nin .ğrenme katılımını gü.lendirdiğini ve .z-düzenlemeyi desteklediğini belirten bulgularla da

uyumludur. Yapay zek. (Gemini) kullanımı erişim kolaylığı, hızlı bilgi sağlama ve .ğrenme desteği

a.ısından olumlu değerlendirilmiş, benzer şekilde Abed ve ark. (2023) ile diğer .alışmalarda AI’nin

.ğrenenlerin klinik karar verme süre.lerine katkı sunduğu bildirilmiştir. Bununla birlikte, katılımcılar

AI .ıktılarının eleştirel değerlendirilmesi gereğine dikkat .ekmiş; bu bulgu da literatürde vurgulanan

dijital sağlık okuryazarlığı ihtiyacını desteklemektedir.

Sonuçlar; Kişiselleştirilmiş .ğrenmeyi desteklemek üzere tasarlanan ve H5P platformu aracılığıyla

sunulan .ğrenci merkezli epilepsi y.netimi eğitim modülü, yapay zek. entegrasyonu sayesinde

yapılandırılmış geri bildirim fırsatları sağlamıştır. Uzmanlık .ğrencileri arasında modül, epilepsi

y.netimi bilgi puanlarında ve yapay zek.ya hazır bulunuşluk düzeylerinde anlamlı artış sağlamış, ayrıca

kullanılabilirlik ve algılanan klinik uygunluk a.ısından yüksek puanlar almıştır. Gelecek .alışmalarda

modülün daha geniş .rneklemler üzerinde uygulanması ve kontrol grupları ile farklı dijital platformlarla

karşılaştırmalı değerlendirmeler yapılması .nerilmektedir. Ayrıca modülün diş hekimleri eğitimine ve

sürekli mesleki gelişim süre.lerine entegre edilmesinin katkı sağlayacağı düşünülmektedir.