Online Eğitimler

Test Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test TestTest Test Test

1.      PROJE KISA TANITIMI

1.1.   Kuruluş Kısa Tanıtımı ve Projenin Başlatılma Gerekçesi

Davranış Bilimleri Enstitüsü (DBE), 1985 yılında kurulmuş olup psikoterapi, psikolojik danışmanlık, test ve envanter uygulamaları ile kurumsal gelişim hizmetleri alanında Türkiye’nin öncü kurumlarından biridir. Çocuk, genç, yetişkin, çift ve ailelere yönelik klinik hizmetlerin yanı sıra değerlendirme merkezi uygulamaları, yetkinlik modeli geliştirme, liderlik ve çalışan gelişimi programları yürütmektedir. Kırk yıla yaklaşan klinik ve etik birikimi, multidisipliner uzman kadrosu, uluslararası geçerliliğe sahip ölçme-değerlendirme altyapısı ve bilimsel temelli eğitim programları DBE’nin temel rekabet avantajlarını oluşturmaktadır. Kurum, bu birikimi dijital çözümlerle bütünleştirerek edutech alanında sürdürülebilir ve ölçülebilir eğitim modelleri geliştirmeyi vizyon edinmiştir. Boğaziçi Teknopark bünyesinde Ar-Ge yatırımlarını artırarak yazılım geliştirme kapasitesini güçlendirmiş, kurum içi dijital dönüşüm sürecini başlatmış ve mevcutta kullandıkları kendi yazılım altyapılarını hayata geçirmiştir.

Önerilen proje, DBE’nin sahada uzun yıllardır gözlemlediği uygulama eksikliği sorununa çözüm üretme ihtiyacından doğmuştur. Psikoloji ve PDR öğrencileri teorik eğitim almalarına rağmen yeterli vaka pratiği yapamamakta; erken dönemde gerçek danışanlarla çalışmak ise etik, maliyet ve risk yönetimi açısından sınırlılıklar içermektedir. Artan nitelikli terapi ihtiyacına karşın terapist sayısının ve uygulama kapasitesinin yetersiz kalması bu ihtiyacı daha görünür hale getirmiştir. Bu proje ile DBE’nin klinik bilgi birikimi yapay zeka destekli, oyunlaştırılmış ve ölçülebilir bir simülasyon platformuna dönüştürülerek öğrencilerin güvenli bir ortamda vaka pratiği yapması, terapötik ittifakı öğrenmesi ve tekrarlı geri bildirimlerle gelişmesi sağlanacaktır. Bulut tabanlı mimarisi ve LMS entegrasyonları sayesinde üniversite ve kliniklerde ölçeklenebilir kullanım hedeflenmektedir. Proje, DBE’nin dijitalleşme, ürünleşme ve uluslararasılaşma stratejisi açısından kritik ve stratejik bir Ar-Ge adımı niteliğindedir.

1.2.   Projenin Amacı

Projemizin amacı psikoloji öğrencileri, yeni mezunlar ve genç terapistlerin mezuniyet öncesi ve sonrası yaşadığı uygulama açığını kapatmak üzere, yapay zeka destekli, oyunlaştırılmış ve kademeli zorluk seviyelerine sahip bir klinik simülasyon platformu geliştirmektir. Gerçek danışan riski olmadan, tamamen sentetik ve dallanmalı senaryolar üzerinden çalışan bir sistem tasarlanacaktır. Bu sistem ile kullanıcıların klinik mikro-becerilerden (yansıtma, özetleme, açıklama vb.) başlayarak orta düzey vaka yönetimine ve zor vaka senaryolarına kadar ilerleyen yapılandırılmış bir öğrenme yolculuğu deneyimlemeleri sağlanacaktır. Müdahalelere duyarlı, bağlama uyumlu ve etik açıdan güvenli bir dijital pratik alanı oluşturacak, seans içi yönlendirmeler ve seans sonu kişiselleştirilmiş geri bildirim raporları ile yeterlik temelli beceri gelişimini desteklenecektir.

Uzun vadede yalnızca terapist adaylarına değil, ruh sağlığı alanında çalışan profesyonellere ve toplumun farklı katmanlarına hizmet edebilecek ölçeklenebilir bir dijital altyapı geliştirilecektir. Önerilen proje ile ruh sağlığı hizmetlerinin niteliğinin arttırılması, süpervizyon süreçlerinin daha erişilebilir kılınması ve toplumun psikolojik iyilik haline dolaylı fakat sürdürülebilir ve oldukça önemli bir katkı sunulması hedeflenmektedir. Bu doğrultuda geliştireceğimiz ürün, eğitim ile değerlendirmeyi entegre eden, güvenli, erişilebilir ve yaygınlaştırılabilir bir klinik öğrenme platformu olacaktır.

1.3.   Yenilikçi Yönleri

Platformun yenilikçi yönü tamamen sentetik ve dallanan diyaloglarla kültürel olarak yerelleştirilmiş vaka üretimini, seans içi bağlamsal ipuçlarını, seans sonu kişiselleştirilmiş yeterlik raporlarını, adaptif zorluk ve mikro öğrenme döngüsünü, kurum panelleri ve LMS entegrasyonu üzerinden kohort düzeyinde analitiği ve oyunlaştırmayı tek bir bütünleşik eğitim altyapısında birleştirmesidir. Bu mimari; düşük riskli yoğun pratik, standardize ölçme-değerlendirme ve kurumsal ölçekte izlenebilir beceri gelişimini birlikte sunarak geleneksel psikoterapi eğitimini teknoloji destekli, ölçeklenebilir bir modele taşımaktadır.

1.4.   Ekonomik ve Ulusal Kazanımlar

Önerilen projemiz ruh sağlığı eğitiminde hizmet temelli modeli ürün temelli, ölçeklenebilir ve tekrar eden gelir üreten bir yapıya dönüştürerek yüksek katma değer yaratacaktır. Türkiye’de 100’ün üzerinde psikoloji lisans programı, onlarca klinik psikoloji yüksek lisans programı ve her yıl yaklaşık 10.000’in üzerinde mezun potansiyeli bulunmaktadır. Bu yapı yalnızca üniversite segmentinde dahi yüzlerce kurumsal lisanslık bir pazar oluşturmaktadır. İlk aşamada yurt içinde yükseköğretim eğitim kurumları ile %5–10 pazar payına ulaşılması, orta ilk ve oorta öğretim eğitim kurumlarına ve belediyeler gibi kamu kurumlarına ulaşılması, uzun vadede ise uluslararası akademik kurumlara açılım hedeflenmektedir.

Ticarileşme modeli kurumsal lisans ve bireysel abonelik temellidir. Dijital ürün yapısı sayesinde ölçeklendikçe birim maliyet düşecek, brüt karlılık artacaktır. Proje, DBE’nin yalnızca eğitim hizmeti sunan yapıdan teknoloji ürünü geliştiren ve lisanslayan bir yapıya dönüşmesini sağlayarak firma verimliliğini, marka değerini ve rekabet gücünü artıracaktır.

Türkiye’de terapist eğitimine yönelik bütünleşik, yapay zeka destekli ve yerelleştirilmiş bir simülasyon platformu bulunmamaktadır. Mevcut dijital çözümler ağırlıklı olarak yabancı menşelidir. Bu proje ile yurt içinde ilk yerli ve kültürel uyumlu sistem geliştirilecek ve yerli edutech ekosisteminin güçlenmesine katkı sağlanacaktır.

2.      PROJENİN ENDÜSTRİYEL AR-GE İÇERİĞİ, TEKNOLOJİ DÜZEYİ VE YENİLİKÇİ YÖNÜ

2.1.   Projenin genel amacını açıklayınız. Proje ile çözülmesi amaçlanan problemi tanımlayınız.

Kuruluşumuz, psikoterapi ve davranış bilimleri alanında eğitim, süpervizyon ve mesleki gelişim programları sunan; klinik bilgi üretimini uygulama ile bütünleştiren bir uzmanlık kurumudur. Temel faaliyet alanımız terapist eğitimi, klinik beceri geliştirme programları ve yapılandırılmış uygulama atölyeleridir. Kurumumuz, vaka temelli öğretim deneyimi, uzman terapist kadrosu ve klinik süreçleri sistematik biçimde modelleyebilme yetkinliği sayesinde sektörde farklılaşmaktadır. Eğitim içeriklerini dijital ortama uyarlama ve ölçeklenebilir hale getirme kapasitemiz, stratejik dönüşüm vizyonumuzun önemli bir parçasıdır. Kuruluşumuzun uzun vadeli vizyonu; terapist eğitimini yalnızca teorik bilgi aktarımına dayalı bir yapıdan çıkararak, ölçülebilir, standardize edilebilir ve teknoloji destekli bir klinik beceri geliştirme modeline dönüştürmektir. Bu proje, söz konusu vizyonun somut bir çıktısı niteliğinde olup, kuruluşumuz için stratejik dönüşüm projesi özelliği taşımaktadır.

Projenin genel amacı; gerçek terapi seanslarının dinamiklerini yansıtan, yapay zekâ destekli, doğal dil işleme (NLP) tabanlı ve oyunlaştırılmış bir klinik simülasyon platformu geliştirmektir. Geliştirilecek sistem; terapist adaylarının klinik karar verme, müdahale seçme, vaka formülasyonu oluşturma ve terapötik ilişki kurma becerilerini güvenli bir dijital ortamda deneyimlemelerine ve geliştirmelerine olanak sağlayacaktır. Platform, metin ve ses tabanlı etkileşimli danışan avatarları, senaryo tabanlı klinik vakalar, performans analiz modülleri ve gerçek zamanlı geri bildirim mekanizmaları içerecek şekilde tasarlanacaktır. Bu yapı sayesinde terapist eğitimi, yalnızca teorik anlatım ve sınırlı rol yapma uygulamalarına dayalı olmaktan çıkarak, ölçülebilir beceri gelişimini esas alan, simülasyon destekli bir modele dönüşecektir.

Günümüzde hem Türkiye’de hem de dünyada psikoterapi eğitimi büyük ölçüde teorik dersler, süpervizyon oturumları, rol yapma çalışmaları ve sınırlı sayıda gerçek vaka deneyimi üzerinden yürütülmektedir. Ancak bu yapı önemli sınırlılıklar içermektedir. Her terapist adayı yeterli sayıda ve çeşitlilikte vaka deneyimi edinememekte; süpervizyon kaynakları zaman ve maliyet açısından kısıtlı kalmakta; eğitim sürecinde yapılan hatalar gerçek danışanlar üzerinde doğrudan etkiler doğurabilmektedir. Klinik performansın objektif, sayısal ve standardize edilmiş ölçütlerle değerlendirilmesi ise oldukça güçtür. Türkiye’de terapist eğitimi veren kurumların büyük çoğunluğu benzer yöntemleri kullanmakta olup, yapay zekâ destekli, bağlamsal analiz yapabilen ve ölçülebilir performans çıktıları üreten bütünleşik bir dijital simülasyon altyapısı bulunmamaktadır. Uluslararası alanda bazı dijital terapi simülasyon girişimleri mevcut olmakla birlikte, derin bağlamsal dil analizi, gerçek zamanlı geri bildirim, oyunlaştırılmış senaryo ilerleme ve klinik yeterlilik skorlama sistemlerini entegre biçimde sunan çözümler henüz yaygınlaşmamıştır. Bu durum hem ülkemizde hem de küresel ölçekte önemli bir teknolojik ve yapısal boşluğa işaret etmektedir.

Mevcut eğitim modellerinde kullanılan rol yapma senaryoları çoğunlukla sınırlı ve statiktir. Gerçek danışan davranışının karmaşıklığı ve öngörülemezliği yeterince simüle edilememekte; terapistin verdiği yanıtların klinik uygunluğu sistematik ve veri temelli biçimde analiz edilememektedir. Performans gelişimi çoğu zaman öznel değerlendirmelere dayanmakta ve sayısal kriterlerle izlenememektedir. Mevcut dijital çözümler ise terapi bağlamını yeterince derinlikli modelleyememekte, terapötik müdahaleleri sınıflandıramamakta, terapötik ittifak kalitesini ölçememekte ve dinamik klinik karar ağaçları oluşturamamaktadır. Bu eksiklikler terapist adaylarının klinik yeterlilik gelişiminde heterojenliğe yol açmakta ve eğitim kalitesinde standartlaşmayı engellemektedir.

Sektördeki bu yapısal eksiklikler önemli maddi ve manevi sonuçlar doğurmaktadır. Eğitim süreçlerinin uzaması ve süpervizyon maliyetlerinin artması kurumlar açısından finansal yük oluşturmaktadır. Terapist adayları uzun ve maliyetli eğitim süreçlerine katlanmak zorunda kalmakta, yeterli pratik yapamadan danışanlar ile görüşmek zorunda kalmakta ve olası hatalar ise hem danışan güvenini zedeleyebilmekte hem de hukuki ve itibar kayıplarına yol açabilmektedir. Aynı zamanda terapist adayının mesleğine karşı özgüvenini zedelemektedir. Tüm bunların sonucunda toplumun ruh sağlığı günden güne kötü bir yere gitmekte ve tedavi edilmesi, dönülmesi zor yollara girmektedir. Ruh sağlığı hizmetlerinde kalite farklılıklarının artması, toplum düzeyinde hizmet standardizasyonunu zorlaştırmakta ve tedavi etkinliğini olumsuz etkileyebilmektedir.

Proje kapsamında çözülmesi hedeflenen teknik problem; gerçek terapi seanslarının dinamik ve bağlamsal yapısını modelleyebilen, terapistin müdahalelerini analiz edebilen, klinik karar süreçlerini değerlendirebilen ve performansı ölçülebilir metriklere dönüştürebilen bir yapay zekâ sisteminin geliştirilmesidir. Bu kapsamda doğal dil işleme modellerinin terapi bağlamına özgü ince dil nüanslarını anlayabilmesi, müdahale türlerini doğru sınıflandırabilmesi, klinik risk göstergelerini algılayabilmesi ve terapötik ilişki parametrelerini analiz edebilmesi gerekmektedir. Ayrıca sistemin gerçek zamanlı geri bildirim üretebilmesi, çoklu senaryo varyasyonları oluşturabilmesi ve terapistin gelişimini sayısal göstergelerle izleyebilmesi beklenmektedir. Prpjemizde belirlediğimiz teknik başarı ölçütleri doğrultusunda, bağlamsal analiz doğruluğu, kullanıcı deneyimi skorları ve değerlendiriciler arası tutarlılık gibi metriklerin belirli eşik değerlerin üzerine çıkarılması hedeflenmektedir. Bu gereksinimler, klinik bilgi modelleme, veri etiketleme, senaryo üretimi ve performans ölçüm algoritmalarının bütünleşik biçimde tasarlanmasını zorunlu kılmaktadır.

Bu yönüyle proje, rutin yazılım geliştirme faaliyetinin ötesinde teknik belirsizlik içeren, modelleme ve doğrulama süreçlerinde özgün yöntemler gerektiren ve Ar-Ge niteliği taşıyan bir çalışmadır. Projenin başarıyla tamamlanması, kuruluşumuzu klasik eğitim modeli sunan bir yapıdan, teknoloji tabanlı, ölçeklenebilir ve uluslararası pazara açılabilir bir klinik simülasyon platformu geliştiricisi konumuna taşıyacaktır. Aynı zamanda Türkiye’de terapist eğitiminde bütünleşik yapay zekâ destekli bir simülasyon altyapısının geliştirilmesi açısından öncü bir adım olacaktır. Bu projeyle birlikte Türkiye’de terapist eğitimine yönelik bütünleşik yapay zeka destekli klinik simülasyon altyapısı ilk kez geliştirilecektir.

2.2.   Proje amaçlarına ulaşmak için önerilen çözümü açıklayınız.

Projenin temel amacı, terapist adayları ve genç veya tecrübesi az terapistlerin mezuniyet öncesinde ve sonrasında yaşadıkları uygulama açığını kapatmak ve onların güvenli, riskten arındırılmış bir ortamda klinik beceri geliştirmelerini sağlamak üzere yapay zeka destekli ve kullanıldıkça rozetler kazandıran, seviye ilerlemesi göstererek oyunlaştırılmış bir eğitim platformu geliştirmektir. Geliştirilecek çözüm, gerçek terapi seansı dinamiklerini modelleyebilen, terapistin verdiği yanıtları bağlamsal olarak analiz edebilen ve performansı nicel göstergelere dönüştürebilen bir klinik eğitim altyapısı olacaktır.

Bu amaca ulaşmak için geliştirilecek sistem çok katmanlı bir teknik mimari üzerine kurgulanacaktır.

Proje kapsamında öncelikle içerik ve senaryo geliştirme süreçleri yürütülecektir. Terapistlerin sahip olması gereken yetkinlikler, alt ölçütlere ayrılarak haritalandırılacak ve buna dayalı bir vaka bankası oluşturulacaktır. Bu kapsamda farklı psikopatoloji alanlarını kapsayan, yapılandırılmış, dallanabilir ve çoklu sonuç üretebilen vaka senaryoları oluşturulacaktır. Her senaryo danışanın öyküsü, semptom örüntüsü, duygusal tepkileri, direnç davranışları ve terapi sürecindeki olası kırılma noktalarını içerecek şekilde modellenerek, gerçek seans akışına benzer bir etkileşim yapısı oluşturacaktır. Senaryolar statik olmayacak terapistin verdiği yanıtlara göre dinamik olarak farklılaşacaktır. Senaryolar dallanmalı diyalog yapısıyla tasarlanacak, böylece danışan tepkileri öğrencinin verdiği yanıtlara göre şekillenecek ve her kullanımda farklı bir deneyim ortaya çıkacaktır. İçerikler Türkçe klinik diline ve kültürel bağlama uygun hazırlanacak, stil kılavuzu, terminoloji sözlüğü ve kırmızı bayrak kriterleriyle desteklenecektir. Bu sayede etik standartlara bağlı, yerel ihtiyaçlara duyarlı ve yüksek güvenilirliğe sahip bir eğitim materyali elde edilecektir.

İkinci katman, doğal dil işleme ve bağlamsal analiz motorudur. Bu modül, terapistin yazılı veya sözlü müdahalelerini analiz ederek müdahale türünü (örneğin açık uçlu soru, yansıtma, bilişsel yeniden yapılandırma, yüzleştirme vb.) sınıflandıracak; klinik uygunluk düzeyini değerlendirecek ve danışan profilindeki risk göstergeleri ile eşleştirecektir. Sistem, bağlamsal anlam çözümleme yapabilen dil modelleri kullanarak, yüzeysel anahtar kelime eşleşmesinin ötesine geçen bir analiz gerçekleştirecektir. Bu sayede terapistin verdiği yanıtın hem içerik hem de süreç açısından uygunluğu değerlendirilebilecektir.

Üçüncü katman, etkileşimli danışan avatar sistemidir. Bu yapı, terapistin müdahalelerine gerçek zamanlı yanıt üreten ve duygu durumunu, direnç düzeyini ve terapötik ittifak parametrelerini dinamik olarak değiştirebilen bir simülasyon mekanizması içerecektir. Danışan avatarı, belirlenen klinik senaryoya bağlı kalmakla birlikte, terapistin müdahalesine göre farklı tepki varyasyonları gösterebilecektir. Böylece kullanıcı, sabit bir diyalog akışı yerine gerçekçi ve öngörülemez bir klinik etkileşim deneyimi yaşayacaktır.

Dördüncü katman, performans ölçüm ve geri bildirim sistemidir. Bu modül, terapistin müdahalelerini belirlenen klinik yeterlilik kriterleri doğrultusunda puanlayacak; müdahale çeşitliliği, uygunluk oranı, risk farkındalığı, empatik yanıt düzeyi ve sürece katkı gibi göstergeleri analiz edecektir. Elde edilen veriler, hem anlık geri bildirim hem de oturum sonu detaylı performans raporu olarak sunulacaktır. Performans çıktıları sayısal skorlar, grafiksel gelişim eğrileri ve yetkinlik profili şeklinde raporlanacaktır. Bu yapı sayesinde terapist adayının gelişimi zaman içinde objektif olarak izlenebilecektir.

Beşinci katman, oyunlaştırma ve ilerleme mekanizmasıdır. Platformun sürdürülebilirliğini artırmak için oyunlaştırma öğeleri kritik bir rol oynayacaktır. Platformda kullanıcılar farklı zorluk seviyelerinde vakalarla karşılaşacak, belirli performans eşiklerini aşmadan bir üst seviyeye geçemeyecektir. Böylece klinik beceri gelişimi yapılandırılmış ve kontrollü bir ilerleme modeli içinde gerçekleşecektir. Oyunlaştırma unsurları, motivasyonu artırmakla birlikte, temel olarak pedagojik hedeflere hizmet edecek biçimde tasarlanacaktır. Rozetler, seviye atlamaları ve “challenge” görevleri, kullanıcıların öğrenme sürecine bağlılığını artıracak, orta vadede eklenecek adaptif zorluk seviyesi ile her öğrencinin kendi hızına uygun bir öğrenme yolculuğu yaşayabilmesi mümkün olacaktır.

Platformun yazılım mimarisi ölçeklenebilir, modüler ve güvenli bir altyapı üzerine kurulacaktır. Sistem, web tabanlı erişim sağlayacak ve ilerleyen aşamalarda mobil uyumluluk için genişletilebilir şekilde tasarlanacaktır.

Teknik açıdan platform çok kiracılı SaaS mimarisi üzerine inşa edilecektir. Bu yapı, üniversiteler, klinikler ve eğitim kurumlarının aynı altyapıyı kendi kullanıcılarına uyarlanmış şekilde kullanabilmelerini sağlayacaktır. Kurum panelleri, raporlama modülleri, LMS entegrasyonları (LTI, SCORM, xAPI) ve kullanıcı dostu arayüzlerle desteklenen sistem, eğitimcilerin öğrencilerin ilerlemelerini tek ekrandan takip edebilmesine olanak verecektir. Kullanıcı deneyiminde SUS ≥ 80 seviyesine ulaşılması, sistemin yüksek kullanılabilirlik standartlarını karşılamasını sağlayacaktır.

Geliştirilen çözümün etkinliği, pilot çalışmalarla doğrulanacaktır. Üniversitelerden ve erken kariyer terapistlerden seçilen kullanıcılarla yürütülecek pilotlarda, rubrik puanında d ≥ 0.50 büyüklüğünde eğitim etkisi elde edilmesi, kullanıcı deneyiminin SUS ≥ 80 seviyesinde olması ve eğitimleri tamamlama oranının en az %75 düzeyinde gerçekleşmesi beklenmektedir.

Son olarak, proje boyunca etik çerçeveye ve veri güvenliğine sıkı sıkıya bağlı kalınacaktır. Tüm senaryolar sentetik olarak üretilecek, gerçek danışan verisi kullanılmayacak; veri minimizasyonu ve anonimleştirme ilkeleri gözetilerek KVKK’ya tam uyum sağlanacaktır.

Teknik açıdan hedeflenen başlıca amaçlar; bağlamsal müdahale sınıflandırma doğruluğunun belirlenen eşik değerlerin üzerine çıkarılması, terapötik uygunluk değerlendirmesinde yüksek tutarlılık sağlanması, kullanıcı deneyimi skorlarının kabul edilebilir seviyenin üzerinde olması ve performans ölçüm sisteminin uzman değerlendirmeleriyle yüksek korelasyon göstermesidir. Ayrıca sistemin gerçek zamanlı yanıt üretme süresi kullanıcı deneyimini bozmayacak seviyede optimize edilecektir.

Sonuç olarak önerilen çözüm; klinik bilgi modelleme, yapay zekâ destekli dil analizi, etkileşimli simülasyon altyapısı ve ölçülebilir performans değerlendirme sistemini tek bir platformda bütünleştiren özgün bir dijital eğitim modelidir. Bu yapı, terapist eğitiminde hem pedagojik hem de teknolojik açıdan yeni bir yaklaşım sunarak, klinik beceri gelişiminin güvenli, standardize edilebilir ve veri temelli bir zemine taşınmasını sağlayacaktır.

Tüm bu çalışmalar, Türkiye’nin ilk yapay zeka destekli ve oyunlaştırılmış terapist eğitim platformunun geliştirilmesini mümkün kılacaktır. Proje sonucunda ortaya çıkacak ürün terapistler/terapist adayları için güvenli, ölçülebilir ve kişiselleştirilmiş bir öğrenme deneyimi sunarken, üniversite ve kurumlara da veriye dayalı, ölçeklenebilir ve etik standartlarla uyumlu bir eğitim altyapısı sağlayacaktır.

2.3.   Önerilen çözüm ile ulaşılması planlanan hedefleri açıklayınız.

Önerilen çözüm ile ulaşılması planlanan temel hedef terapist eğitiminde öncelikle süpervizyon süreçlerini daha ulaşılabilir, yapılandırılmış ve ölçülebilir hale getirmek, terapist adaylarının klinik yeterliliklerini daha kısa sürede ve güvenli bir ortamda geliştirmelerini sağlamak ve dolayısıyla uzun vadede ülkemizin ruh sağlığı hizmet kalitesine ve psikolojik iyilik haline katkı sunmaktır.

Bu doğrultuda proje çıktısı, terapist eğitiminde klinik karar verme, müdahale seçimi, vaka formülasyonu oluşturma ve terapötik ilişki yönetimi becerilerinin ölçülebilir ve standardize edilebilir biçimde geliştirilmesini sağlayan, yapay zeka destekli bütünleşik bir klinik simülasyon platformudur. Geliştirilecek sistem, web tabanlı çalışan, NLP destekli analiz motoruna sahip, etkileşimli danışan avatarları içeren, performans ölçüm ve raporlama modülü bulunan ve oyunlaştırılmış ilerleme mekanizmasıyla yapılandırılmış bir dijital eğitim ürünü olacaktır.

Geliştirilecek ürün web tabanlı çalışan, doğal dil işleme (NLP) destekli analiz motoruna sahip, etkileşimli danışan avatarlarını içeren, performans ölçüm ve raporlama modülü bulunan ve oyunlaştırılmış ilerleme mekanizması ile yapılandırılmış bir dijital eğitim sistemidir. Platform, çoklu psikopatoloji alanlarını kapsayan dallanabilir vaka senaryoları sunacak; terapistin yazılı veya sözlü müdahalelerini bağlamsal olarak analiz ederek müdahale türünü sınıflandıracak, klinik uygunluk düzeyini değerlendirecek ve risk göstergelerini algılayabilecektir. Sistem, terapistin müdahalelerini klinik yeterlilik parametrelerine göre puanlayacak, müdahale çeşitliliği, empatik yanıt düzeyi, süreç yönetimi, klinik risk farkındalığı ve vaka ilerletme başarısı gibi göstergeleri sayısal skorlar halinde sunacaktır. Kullanıcıya oturum bazlı performans raporları, gelişim grafikleri ve yetkinlik profili çıktıları sağlanacaktır. Platform modüler mimaride geliştirilecek ve veri güvenliği ile kişisel verilerin korunmasına ilişkin mevzuata uygun biçimde tasarlanacaktır.

Projenin teknik başarı koşulları somut ve ölçülebilir kriterlerle tanımlanmıştır. Müdahale türü sınıflandırma doğruluğunun en az %85 seviyesine ulaşması, bağlamsal uygunluk analizinde uzman değerlendirmeleri ile yüksek düzeyde korelasyon sağlanması ve değerlendiriciler arası tutarlılık katsayısının (ICC) en az 0,80 olması hedeflenmektedir. Kullanıcı deneyimi değerlendirmelerinde Sistem Kullanılabilirlik Ölçeği (SUS) puanının en az 80 seviyesinde gerçekleşmesi planlanmaktadır. Gerçek zamanlı yanıt üretim süresinin kullanıcı deneyimini bozmayacak şekilde optimize edilmesi ve ortalama yanıt süresinin kabul edilebilir eşik değerlerin altında tutulması teknik performans kriterleri arasındadır. Ayrıca geliştirilecek performans skorlarının uzman süpervizyon değerlendirmeleri ile anlamlı düzeyde paralellik göstermesi, sistemin klinik geçerliliği açısından temel başarı göstergesi olacaktır.

Pedagojik hedefler kapsamında, platform kullanımı ile terapist adaylarının klinik müdahale çeşitliliğinde ve uygunluk oranında istatistiksel olarak anlamlı artış sağlanması, riskli müdahale oranlarının azalması ve yapılandırılmış vaka analiz becerilerinin gelişmesi beklenmektedir. Bu sayede eğitim süreçlerinin etkinliğinin artması ve süpervizyon kaynaklarının daha verimli kullanılması hedeflenmektedir.

Ekonomik hedefler açısından proje; ölçeklenebilir bir dijital ürün ortaya koyarak üniversiteler, meslek yüksekokulları, klinik eğitim merkezleri ve uluslararası eğitim kuruluşlarına lisanslanabilir bir yazılım modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır. Abonelik ve kurumsal lisans modeli ile sürdürülebilir gelir yapısı oluşturulması, orta vadede uluslararası pazara açılım sağlanması ve ihracat potansiyeli yaratılması hedeflenmektedir. Dijital ürün yapısı sayesinde fiziksel eğitim altyapısına bağımlılık azalacak ve eğitime erişim coğrafi sınırlar olmaksızın genişleyebilecektir.

Stratejik hedefler kapsamında proje; kuruluşumuzu klasik eğitim sağlayıcı konumundan teknoloji tabanlı klinik eğitim platformu geliştiricisi konumuna taşıyacak, kurumsal marka değerini artıracak ve sektörde yenilikçi bir konumlanma sağlayacaktır. Ulusal ölçekte ruh sağlığı eğitiminin standardizasyonuna katkı sunulması, klinik beceri değerlendirmesinde objektif ölçütlerin yaygınlaşması ve dijitalleşme sürecine destek verilmesi hedeflenmektedir. Uzun vadede sistemin farklı terapi yaklaşımlarına uyarlanabilir hale getirilmesi planlanmaktadır.

Çevresel açıdan değerlendirildiğinde, dijital simülasyon temelli eğitim modeli fiziksel materyal kullanımını, basılı doküman ihtiyacını ve seyahat kaynaklı karbon ayak izini azaltma potansiyeline sahiptir. Eğitim süreçlerinin çevrim içi ve simülasyon tabanlı yürütülmesi, kaynak verimliliği ve sürdürülebilirlik açısından avantaj sağlayacaktır.

Sonuç olarak proje çıktısı klinik bilgi modelleme, yapay zekâ destekli dil analizi, etkileşimli danışan simülasyonu ve ölçülebilir performans değerlendirme sistemini bütünleştiren, teknik olarak doğrulanmış, pedagojik olarak yapılandırılmış ve ekonomik olarak ölçeklenebilir bir dijital klinik eğitim platformudur.

2.4.   Önerilen projenin nihai faydalanıcılarını tanımlayıp bu hedef grubun seçilme nedenlerini gerekçelendiriniz.

Önerilen projenin nihai faydalanıcıları ilk etapta klinik psikoloji laboratuvarları ve üniversitelerdir. Klinik psikoloji laboratuvarları, terapist adaylarının uygulamalı eğitim aldığı, vaka analizlerinin yürütüldüğü ve süpervizyon süreçlerinin gerçekleştirildiği temel akademik ortamlardır. Türkiye’de klinik psikoloji uygulama ve araştırma laboratuvarlarının sayısı sınırlı olup, mevcut yapı büyük ölçüde fiziksel ortam ve insan kaynağı kapasitesi ile sınırlanmaktadır. Bu nedenle simülasyon temelli, yapay zeka destekli ve ölçülebilir performans analizi sunan bir dijital platform, laboratuvar altyapısını güçlendirecek ve uygulama kapasitesini artıracaktır. Üniversitelerin klinik psikoloji yüksek lisans ve doktora programları ise sistemin doğrudan entegre edilebileceği en uygun akademik yapılardır. Bu kurumlar, hem pedagojik kaliteyi artırma hem de öğrencilerin klinik yeterliliklerini nesnel ölçütlerle değerlendirme ihtiyacı duymaktadır.

İkinci düzey nihai faydalanıcılar, klinik psikoloji ve psikolojik danışmanlık alanında eğitim gören öğrenciler ile terapist adaylarıdır. Bu grup, sınırlı sayıda gerçek vaka deneyimi ve yoğun süpervizyon gereksinimi nedeniyle uygulama alanında kısıtlarla karşılaşmaktadır. Geliştirilecek platform, öğrencilerin farklı vaka türleri ile güvenli bir dijital ortamda tekrar tekrar çalışabilmesine, hata yapma riskini gerçek danışanlar üzerinde taşımadan deneyim kazanmasına ve performanslarını sayısal geri bildirimlerle takip edebilmesine olanak sağlayacaktır. Bu yönüyle sistem, eğitim sürecini hızlandıran ve standartlaştıran bir araç niteliği taşıyacaktır.

Ruh sağlığı hizmeti sunan kurumlar, özel klinikler, psikolojik danışmanlık merkezleri ve eğitim enstitüleri de nihai faydalanıcı gruplar arasında yer almaktadır. Türkiye’de ruh sağlığı eğitimi veren kurum sayısı sınırlı olup, büyük ölçüde yüz yüze ve eğitmen bağımlı bir model üzerinden ilerlemektedir. Bu kurumlar için dijital simülasyon altyapısı; eğitim kapasitesini artırma, kalite standardizasyonu sağlama ve rekabet avantajı elde etme açısından önemli bir fırsat sunmaktadır. Ayrıca okul yönetimleri ve rehberlik birimleri, psikolojik danışmanların mesleki gelişimini desteklemek amacıyla bu tür sistemlerden faydalanabilecek potansiyele sahiptir.

Proje çıktısının doğrudan müşterisi ise üniversiteler, klinik psikoloji yüksek lisans programları, ruh sağlığı eğitimi veren özel kurumlar ve klinik uygulama merkezleridir. Satış modeli kurumsal lisanslama ve abonelik temelli yapı üzerinden kurgulanacaktır. Bu müşteriler, pedagojik kaliteyi artırma, öğrenci memnuniyetini yükseltme, süpervizyon süreçlerini destekleme ve eğitimde ölçülebilirlik sağlama gibi kriterleri satın alma kararında öncelikli olarak değerlendirmektedir. Ayrıca akreditasyon süreçlerinde ölçülebilir çıktı sunabilen dijital araçlara sahip olmak, kurumlar için stratejik avantaj oluşturmaktadır.

Müşteri potansiyeli değerlendirildiğinde Türkiye’de çok sayıda devlet ve vakıf üniversitesinde psikoloji lisans programı bulunmakta, bunların önemli bir kısmında klinik psikoloji yüksek lisans programları yürütülmektedir.

Türkiye’de psikoloji bölümü sayısı ve mezun potansiyeli bakıldığında, son yıllarda bu alanda önemli bir artış gözlemlenmiştir. Geçmişte birkaç düzine olan psikoloji bölümü sayısı bugün yüzün üzerinde bir değere ulaşmış olup yılda on binlerce mezun vermektedir; bazı tahminlere göre Türkiye’de 125’ten fazla psikoloji lisans programı bulunmaktadır ve bu programlardan her yıl yaklaşık 12.500–13.000 civarında mezun olmaktadır. Bu rakam, alandaki talebin ve eğitim kapasitesinin arttığını göstermektedir.

Bu mühendislik, sosyal bilimler ve sağlık alanlarıyla birlikte yıllık ortalama 4.000–12.500 arasında psikoloji mezunu veren bir yükseköğretim yapısı olduğu düşünüldüğünde proje çıktısına olan ihtiyacın önemli düzeyde olduğu görülmektedir. Artan öğrenci sayısı, sınırlı süpervizyon kapasitesi ve eğitimde ölçülebilir performans değerlendirme ihtiyacı düşünüldüğünde pazarın büyüklüğü ve müşteri ilgisi yüksek seviyededir. Bunun yanı sıra ruh sağlığı alanında faaliyet gösteren özel eğitim enstitüleri ve terapi merkezleri bulunmaktadır. Uluslararası ölçektede değerlendirildiğinde klinik psikoloji ve psikoterapi eğitimi veren kurum sayısı oldukça yüksektir ve dijitalleşme eğilimi tüm dünyada giderek artmaktadır. Bu durum, proje çıktısı ürünümüzün yalnızca ulusal değil uluslararası pazara da açılma potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir. Uluslararası benzer ürünler ile farklılıkları ilgili başlıkta detaylıca anlatılmaktadır.

Müşterilerin ürüne olan ihtiyaç durumu artan öğrenci sayısı, sınırlı süpervizyon kapasitesi ve süpervizyon maliyetlerinin yüksekliği nedeniyle ulaşılabilirliği, eğitim kalitesinde standardizasyon ihtiyacı ve ölçülebilir performans değerlendirme gereksinimi düşünüldüğünde oldukça yüksektir. Mevcut yapıda eğitmen bağımlılığı yüksek olup, her öğrenciye eşit vaka çeşitliliği sağlamak mümkün olmamaktadır. Dijital simülasyon temelli platform, bu açığı kapatarak kurumların eğitim kapasitesini artırmasına olanak tanıyacaktır.

Sonuç olarak ilk ve ana nihai faydalanıcılar klinik psikoloji laboratuvarları, üniversiteler, terapist adayları ve ruh sağlığı hizmeti veren kurumlardır. Doğrudan müşteri kitlesi ise eğitim ve uygulama altyapısını güçlendirmek isteyen üniversiteler ve ruh sağlığı eğitim kurumlarıdır. Bu hedef grubunun seçilme nedeni sistemin doğrudan pedagojik fayda üretmesi, mevcut altyapı eksikliklerini gidermesi, ölçülebilir performans çıktısı sunması ve hem ulusal hem uluslararası ölçekte büyüyen bir pazara hitap etmesidir.

3.      PROJENİN TEKNOLOJİ DÜZEYİ

Proje kapsamındaki dijital oyunlaştırılmış klinik eğitim çözümleri, uluslararası ölçekte ağırlıkla simülasyon temelli öğrenme, virtual patient (sanal hasta) senaryoları, dallanmalı diyalog/senaryo motorları, rubrik tabanlı performans değerlendirme ve oyunlaştırma mekanikleri (ilerleme, rozet, seviye, görev-geri bildirim döngüleri) üzerine kuruludur. Sağlık meslekleri eğitiminde teknoloji destekli simülasyonun bilgi ve beceri çıktılarında anlamlı kazanım sağladığına ilişkin sistematik derleme/meta-analiz kanıtı bulunmaktadır; benzer şekilde bilgisayarlı virtual patient uygulamaları, geleneksel veya karma yaklaşımlarla karşılaştırıldığında öğrenme çıktılarında etki üretebilmektedir [1–3]. Oyunlaştırma bileşenleri ise öğrenme ve motivasyon çıktılarında küçük-orta düzey etkilerle ilişkilendirilmektedir [4]. Bu ürün sınıfında piyasadaki teknik olgunlaşma, çoğunlukla önceden tanımlanmış senaryo uzayı + durum makinesi/dallanma mantığı + oturum sonunda sayısal/analitik değerlendirme desenine dayanır; bu desenin “human interaction simulator” ve “computerized medical training system” gibi başlıklarla patent literatüründe ayrıntılı biçimde tarif edildiği görülür [5-7]. Kurumsal yaygınlaştırma katmanında, simülasyon içi telemetriyi standartlaştırmak amacıyla xAPI tabanlı veri modeli/öğrenme analitiği ve büyük ölçekli kurumsal dağıtım için multi-tenant SaaS mimarileri öne çıkan teknik çerçevelerdir [8, 9].

Tekniğin uluslararası ölçekte geldiği en güncel nokta, bu klasik simülasyon/senaryo motoru yaklaşımının üzerine LLM/NLP tabanlı etkileşim ve yapılandırılmış geribildirim katmanlarının eklenmesiyle şekillenmektedir. Son dönemde LLM-tabanlı sanal hasta/rol-play sistemleri ile yapılandırılmış geribildirimin performansı artırabildiğine dair randomize kontrollü kanıt üretilmiş; ayrıca LLM-tabanlı virtual patient çalışmalarının hızla arttığı ve buna karşın standardizasyon, güvenlik ve ölçme-değerlendirme tutarlılığı alanlarında hâlen belirgin araştırma/açıklıklar bulunduğu raporlanmıştır [10, 11]. Aynı zamanda sesli etkileşimin doğallığını artırmak için konuşmadan-metne (ASR) katmanı kritik hâle gelmekte; ancak psikoterapi benzeri doğal konuşmada ASR doğruluğunun (WER) senaryoya duyarlı olduğu ve demografik/diyalekt farklılıklarına bağlı performans ayrışmalarının ölçüm adaleti açısından teknik risk doğurabildiği gösterilmiştir [12, 13]. Eğitim çıktısını ölçekleyebilmek için bir diğer güncel eğilim, psikoterapi becerilerinin (örn. facilitative interpersonal skills) simülasyon görevleri üzerinden rubrikle puanlanması ve konuşma/dil teknolojileriyle otomatik beceri değerlendirmesine doğru ilerlenmesidir; bu hattın hem klinik sonuçlarla ilişkili olabildiği hem de otomatik puanlamaya yönelik uygulanabilir yöntemlerin literatürde raporlandığı görülmektedir [14]. Bu çerçevede, “en son nokta” teknik olarak LLM/ASR/NLP bileşenleriyle zenginleştirilmiş simülasyonların potansiyelini gösterse de, Ar-Ge ihtiyacı özellikle (i) güvenli-deterministik senaryo kontrolü, (ii) rubrik standardizasyonu ve insan puanlayıcıyla uyum (ICC), (iii) ASR/NLU performansı ve adalet/bias izleme başlıklarında yoğunlaşmaktadır [11-14].

Kaynakça

1. D. A. Cook et al., “Technology-enhanced simulation for health professions education: A systematic review and meta-analysis,” JAMA, 2011, doi: 10.1001/jama.2011.1234.

2. D. A. Cook, P. J. Erwin, and M. M. Triola, “Computerized virtual patients in health professions education: A systematic review and meta-analysis,” Academic Medicine, 2010, doi: 10.1097/ACM.0b013e3181edfe13.

3. A. A. Kononowicz et al., “Virtual patient simulations for health professional education,” Cochrane Database of Systematic Reviews, 2016, doi: 10.1002/14651858.CD012194.

4. M. Sailer and L. Homner, “The gamification of learning: A meta-analysis,” Educational Psychology Review, 2020, doi: 10.1007/s10648-019-09498-w.

5. US Patent: “Apparatus and method for training using a human interaction simulator,” US7198490B1, 2007.

6. US Patent: “Computerized medical training system,” US8469713B2, 2013.

7. WIPO Patent: “Patient simulation system…,” WO2014059198A1, 2014.

8. A. Nouira et al., “An Enhanced xAPI Data Model Supporting Assessment Analytics,” Procedia Computer Science, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.07.291.

9. H. Wang and Z. Zheng, “Software Architecture Driven Configurability of Multi-tenant SaaS Application,” 2010, doi: 10.1007/978-3-642-16515-3_52.

10. E. Brügge et al., “Large language models improve clinical decision making… randomized controlled trial,” BMC Medical Education, 2024, doi: 10.1186/s12909-024-06399-7.

11. J. Zeng et al., “LLM-Based Virtual Patients: Scoping Review,” JMIR, 2025, doi: 10.2196/79091.

12. A. S. Miner et al., “Assessing the accuracy of automatic speech recognition for psychotherapy,” npj Digital Medicine, 2020, doi: 10.1038/s41746-020-0285-8.

13. A. Koenecke et al., “Racial disparities in automated speech recognition,” PNAS, 2020, doi: 10.1073/pnas.1915768117.

14. T. Anderson et al., “Facilitative interpersonal skills as a predictor of therapist success,” Journal of Clinical Psychology, 2009, doi: 10.1002/jclp.20583.

Bu kurs, terapistlerin danışanla etkili iletişim kurma, empati geliştirme, duygusal güven ortamı oluşturma ve seans dinamiklerini yönetme becerilerini güçlendirmeyi amaçlar.