Bu çalışma, psikoloji ve sosyal hizmet öğrencilerinin mikro-danışmanlık becerilerini düşük riskli bir ortamda tekrar edebilmesi için geliştirilen üretken yapay zekâ destekli danışan personası etkinliğini açıklamaktadır. Öğrenciler, belirli bir duygusal, sosyal ve kültürel bağlama sahip olacak şekilde yapılandırılmış bir GenAI personasıyla yazılı görüşme gerçekleştirmiş; verdikleri yanıtlar empati, etkin dinleme, soru niteliği ve etik duyarlılık alanlarında GenAI tarafından değerlendirilmiştir.

Etkinliğin temel amacı hızlı yanıt üretmek değil, öğrenciyi bilinçli biçimde yavaşlatmaktır. Yazılı iletişim sırasında öğrenciden her klinik yanıt öncesinde durması, danışanın söylediklerini değerlendirmesi, kendi zihinsel ve duygusal tepkisini fark etmesi, hangi terapötik hamleyi seçeceğine karar vermesi ve bu tercihin gerekçesini düşünmesi beklenmiştir. Böylece GenAI, cevap veren bir bilgi sistemi olmaktan çok klinik muhakemenin görünür hâle getirildiği bir prova ortamı olarak kullanılmıştır.

Pilot uygulama, 2025 yılında Southern Cross University’de psikoloji ve sosyal hizmet alanındaki dokuz lisansüstü öğrencinin katıldığı üç Zoom oturumunda gerçekleştirilmiştir. Öğrenciler önce ikili canlı rol canlandırması yapmış, ardından aynı danışan profilinin GenAI personasıyla bireysel olarak çalışmıştır. İlk etkileşim dizisinin sonunda yapılandırılmış geri bildirim alınmış ve öğrenciler geliştirilmesi gereken becerilere odaklanarak ikinci bir görüşme turuna geçmiştir.

Öğrenci yorumları ve kolaylaştırıcı gözlemleri; yazılı biçimin düşünmek için zaman sağladığını, özellikle İngilizceyi ek dil olarak kullanan öğrencilerin ifadelerini daha dikkatli kurabildiğini, soru sorma alışkanlıklarındaki bazı zayıflıkların fark edildiğini ve öğrencilerin GenAI çıktılarındaki kültürel varsayımları daha eleştirel değerlendirmeye başladığını düşündürmektedir. Bununla birlikte çalışma yalnızca dokuz öğrenciyle yürütülmüş bir kalite güvencesi pilotudur. Kontrol grubu, ön test-son test, doğrulanmış beceri ölçümü veya istatistiksel analiz bulunmadığından klinik becerileri geliştirdiği kesin olarak söylenemez.

Araştırmanın temel problemi nedir?

Psikoloji, danışmanlık ve sosyal hizmet eğitiminde öğrencilerin yalnızca kuramsal bilgi edinmesi yeterli değildir. Öğrencilerin gerçek bir görüşme sırasında empati kurması, danışanın söylediklerini doğru biçimde dinlemesi, açık uçlu ve uygun sorular yöneltmesi, etik sınırları koruması ve kültürel bağlamı dikkate alması gerekir.

Bu beceriler ders anlatımıyla bütünüyle geliştirilemez. Öğrencinin tekrar tekrar görüşme yapması, verdiği yanıtın etkisini görmesi, geri bildirim alması ve aynı beceriyi farklı koşullarda yeniden denemesi gerekir. Geleneksel rol canlandırmaları ve gözetimli uygulamalar bu gereksinime yanıt verse de zaman, personel, maliyet, danışan erişimi, öğrenci sayısı ve gözetmen kapasitesiyle sınırlıdır.

Öğrencilerin akran veya gözetmen önünde rol yaparken yaşadığı performans kaygısı da öğrenmeyi etkileyebilir. Özellikle mesleki iletişim deneyimi sınırlı olan, İngilizceyi ek dil olarak kullanan veya gerçek zamanlı konuşmada ifadelerini oluşturmak için daha fazla zamana ihtiyaç duyan öğrenciler aynı anda hem dili hem klinik içeriği yönetmek zorunda kalabilir.

Çalışmanın ele aldığı boşluk, GenAI personasının yalnızca gerçekçi bir danışanı taklit edip edemeyeceği değildir. Asıl soru, metin tabanlı ve kolaylaştırıcı eşliğinde yürütülen bir GenAI etkileşiminin öğrenciyi otomatik yanıt vermekten uzaklaştırarak düşünmeye, yansıtmaya ve terapötik hamlesini bilinçli biçimde seçmeye yöneltip yöneltemeyeceğidir.

Neden “yavaşlamak” öğrenme mekanizması olarak görülmektedir?

Canlı bir danışan görüşmesinde uzun bir sessizlik, danışan tarafından ilgisizlik, şaşkınlık veya kararsızlık olarak yorumlanabilir. Öğrenci bu nedenle çoğu zaman birkaç saniye içinde yanıt vermek zorunda hisseder. Bu zaman baskısı, daha önce öğrendiği kalıp cümlelere veya düşünmeden ortaya çıkan alışkanlıklarına yönelmesine neden olabilir.

Metin tabanlı GenAI etkileşiminde ise öğrenci yanıtını yazmadan önce durabilir. Danışanın sözlerindeki duyguyu, içeriği ve ilişki bağlamını ayrı ayrı değerlendirebilir; kendi içinde ortaya çıkan teselli etme, çözüm önerme, yorumlama veya konuyu başka yöne çekme dürtüsünü fark edebilir.

Çalışmada bu bekleme süresi bir kullanım kusuru olarak değil, pedagojik mekanizma olarak tasarlanmıştır. Amaç, öğrencinin daha hızlı yanıt vermesi değil; hangi yanıtı neden verdiğini anlayacak kadar yavaşlamasıdır.

Bununla birlikte metin ortamının tek başına öğrenciyi otomatik olarak yavaşlatmadığı görülmüştür. Kolaylaştırıcının, beklemenin etkinliğin özü olduğunu açıklaması ve öğrencileri her etkileşimde bilinçli biçimde durmaya yönlendirmesi gerekmiştir. Yazarların önemli çıkarımlarından biri, öğrenmeyi yalnızca komut metninin değil, komut ile uzman kolaylaştırıcılığın birlikte oluşturduğudur.

GenAI personası nedir?

GenAI personası, büyük dil modeline verilen ayrıntılı komutlarla belirli bir danışanın kimliğini, duygusal durumunu, yaşam bağlamını, ilişki biçimini ve görüşmedeki tepkilerini canlandırmak üzere yapılandırılmış sanal bir karakterdir.

Geleneksel kural tabanlı sanal hasta sistemleri çoğunlukla önceden belirlenmiş yanıtlar arasından seçim yapar. Büyük dil modelleri ise öğrencinin kendi sözcükleriyle yönelttiği sorulara gerçek zamanlı yanıt oluşturabilir, önceki mesajları dikkate alabilir ve konuşmanın bağlamını çok sayıda etkileşim boyunca sürdürebilir.

Bu esneklik, öğrencinin yalnızca belirli bir doğru seçeneği bulmaya çalışması yerine gelişen bir görüşmeyi yönetmesini sağlar. Aynı zamanda model çıktılarının olasılıksal olması, yanlış bilgi, klişeleştirme, kültürel önyargı veya persona tutarsızlığı riski yaratır. Etkinlikte bu risklerin gizlenmesi yerine öğrencilerle birlikte incelenmesi amaçlanmıştır.

Araştırma hangi sorulara yanıt aramaktadır?

Çalışmada iki yönlendirici soru belirlenmiştir:

1. Program dışı destekleyici bir GenAI persona simülasyonu, sağlık alanındaki öğrencilerin mikro-danışmanlık becerilerini, klinik akıl yürütmesini ve yansıtıcı işleyişini destekleyebilir mi?
2. Öğrenciler etkinliğin ardışık pilot uygulamalarını nasıl deneyimlemiştir ve pilotlardan elde edilen gözlemler sonraki oturumların tasarımını nasıl değiştirmiştir?

Bu sorulardaki “destekleme” ifadesi deneysel etki kanıtı olarak yorumlanmamalıdır. Çalışmanın verileri, öğrencilerin beceri düzeylerindeki değişimi doğrulanmış araçlarla ölçmemiştir. Sonuçlar, etkinliğin uygulanabilirliği ve öğrencilerin deneyimine ilişkin biçimlendirici gözlemlerdir.

Dinamik Yansıtıcı Sentez yaklaşımı

Etkinliğin düzenleyici kuramsal yapısı, yayımlanmamış ve değerlendirme aşamasında olduğu belirtilen Dinamik Yansıtıcı Sentez yaklaşımıdır. Bu yaklaşım, klinik karar vermeyi her danışan-terapist etkileşiminde tekrar eden dört işlev üzerinden açıklamaktadır:

1. Danışandan gelen sözlü ve sözsüz bilgilerin toplanması.
2. Bilgilerin duygusal, ilişkisel ve klinik bağlam içinde bir araya getirilmesi.
3. Bir sonraki terapötik hamlenin seçilmesi.
4. Seçilen hamlenin etkisinin değerlendirilmesi.

Canlı görüşmede bu işlemler çok hızlı gerçekleştiği için öğrencinin hangi adımı nasıl uyguladığını görmesi zor olabilir. GenAI etkinliği, her mesajdan önce durmayı ve seçim yapmayı gerektirerek bu görünmez karar dizisini açık hâle getirmeyi amaçlamaktadır.

Dinamik Yansıtıcı Sentez modeli çalışma sırasında bağımsız olarak test edilmemiştir. Model, etkinliğin tasarımını yönlendiren kuramsal mimaridir ve atıf yapılan ana metnin değerlendirme aşamasında olduğu belirtilmiştir.

Tasarımı destekleyen dört kuramsal çerçeve

Kasıtlı uygulama nasıl sağlanmıştır?

Kasıtlı uygulama, yalnızca bir görevi tekrar etmek değildir. Öğrencinin belirli bir beceriye odaklanması, performansına ilişkin açık geri bildirim alması ve bir sonraki denemede bu geri bildirimi bilinçli biçimde uygulaması gerekir.

GenAI personası etkinliğinde öğrenci önce bir danışmanlık etkileşimi gerçekleştirmiş, ardından dört beceri alanında geri bildirim almıştır. İkinci etkileşim aşamasında öğrenciden özellikle geliştirilmesi gerektiği belirtilen becerilere odaklanması istenmiştir.

Bu yapı, aynı öğrenciye kısa zaman içinde “uygula, geri bildirim al, yeniden uygula” döngüsü sağlamıştır. Gerçek gözetimde geri bildirim ile yeni uygulama fırsatı arasında günler veya haftalar bulunabilirken pilot oturumlarda bu iki aşama aynı etkinlik içinde birleştirilmiştir.

Yansıtıcı uygulama ve öz düzenleme

Yansıtıcı uygulama, mesleki davranışın yalnızca sonradan değerlendirilmesini değil, davranış gerçekleşirken düşünülmesini de içerir. Öğrencinin görüşme sırasında kendi dikkatini, duygusal tepkisini, varsayımını ve kararını izlemesi bu yaklaşımın merkezindedir.

Metin tabanlı etkileşim, öğrencinin danışan yanıtını yeniden okumasına, yazdığı cümleyi göndermeden önce değiştirmesine ve belirli bir sözcüğün danışan üzerindeki olası etkisini düşünmesine olanak vermiştir.

Öğrencilerden biri, danışanın hemen cevap vermesini beklemediği hâlde kendisinden anında cevap vermesini beklediğini fark ettiğini ifade etmiştir. Başka öğrenciler, düşünmek için zamanın gerçek dinleme ve merak koşulları oluşturduğunu ve sözcüklerin düşünceden önce ortaya çıkmasını engellediğini belirtmiştir.

Bu yorumlar ses kaydı, kodlanmış görüşme veya anonim anketle toplanmış nicel veriler değildir. Kolaylaştırılmış grup değerlendirmesinde gönüllü olarak ifade edilen öğrenci görüşleridir.

Sosyokültürel bağlam neden persona komutuna eklenmiştir?

Gerçek danışanlar yalnızca belirtiler veya sorunlardan oluşmaz. Aile yükümlülükleri, kültürel kimlik, topluluk ilişkileri, sosyal konum, dil ve değerler danışanın sorununu nasıl anlattığını ve yardım ilişkisine nasıl yaklaştığını etkileyebilir.

Bu nedenle pilotta kullanılan bazı GenAI personalarına belirli kültürel ve sosyal özellikler eklenmiştir. Amaç, kültürü yüzeysel bir etiket olarak kullanmak değil; öğrencinin belirsizlikle karşılaşmasını, varsayımını fark etmesini ve yanıtında kültürel duyarlılığı değerlendirmesini sağlamaktır.

Öğrenciler, genel persona ile kültürel bağlamı belirtilmiş persona arasında belirgin yanıt farklılıkları gözlemlemiştir. Kültürel bağlam içeren personanın topluluk, kimlik ve ilişkisel koşullara daha fazla vurgu yaptığı belirtilmiştir.

Bu farklılık aynı zamanda etik bir tartışma başlatmıştır. Öğrenciler, modelin varsayılan yanıtlarının hangi kültürel kabulleri içerdiğini ve komut tasarımcısının simüle edilen insan kimliği üzerinde ne kadar sorumluluk taşıdığını sorgulamıştır.

Persona içindeki kültürel ayrıntıların gerçek bir topluluğu doğru temsil ettiği doğrulanmamıştır. Çalışma, GenAI’nin kültürü klişeleştirebileceğini ve öğrencilerin bu çıktıları eleştirel olarak değerlendirmesi gerektiğini özellikle vurgulamaktadır.

Geri bildirim okuryazarlığı

Geri bildirim okuryazarlığı, öğrencinin değerlendirme bilgisini araması, anlaması ve sonraki performansına uygulaması anlamına gelir. GenAI geri bildirimi dört ölçüt çevresinde düzenlenmiştir ve öğrencilerin gözetimde karşılaştığı mesleki dile benzetilmiştir.

Yazılı geri bildirim öğrencinin istediği kadar yeniden okuyabilmesine, belirli bir cümleye geri dönmesine ve ikinci uygulama turunda bir değişiklik yapmasına imkân vermiştir. Bu özellik özellikle mesleki İngilizceyi ve klinik içeriği aynı anda yönetmeye çalışan öğrenciler için yararlı görülmüştür.

Çalışma, farklı GenAI platformlarının sohbet geçmişini kaydetme, dışa aktarma veya belirli mesajlara geri dönme özelliklerinin yansıtma amacıyla kullanılabileceğini tartışmaktadır. Bu platform özellikleri pilotta sistematik biçimde karşılaştırılmamıştır.

Pilot hangi öğrenci grubuyla yürütülmüştür?

Katılımcıların yaşı, cinsiyet dağılımı, önceki klinik deneyimi, GenAI kullanım sıklığı veya programlara göre sayısı ayrıntılı biçimde raporlanmamıştır. Bu durum, öğrenci deneyimlerinin hangi alt gruplarda farklılaştığını değerlendirmeyi sınırlandırmaktadır.

Pilot neden geliştirilmiştir?

Psikoloji ve sosyal hizmet öğrencileri, uygulama birimlerindeki doğrudan danışan temas saatlerinde beklenmeyen bir azalma yaşandığı için empati, etkin dinleme, kültürel duyarlılık ve etik hassasiyet gibi temel becerileri çalışabilecek ek fırsatlar talep etmiştir.

Etkinliğin güvenli, tekrarlanabilir, programlanmış uygulama ve gözetim saatleri dışında kullanılabilir ve özel teknik altyapı gerektirmeyen bir yapıda olması amaçlanmıştır.

Öğrenciler kendi tercih ettikleri GenAI platformunu kullanmıştır. Metinde özellikle ChatGPT ve Microsoft Copilot adı geçmektedir. Kurumsal abonelik, özel yazılım veya kodlama bilgisi gerekmemiştir.

Etkinliğin dört tasarım ilkesi

GenAI persona komutunun mimarisi

Komut üç işlevi aynı anda yerine getirecek şekilde tasarlanmıştır:

1. Duygusal ve sosyokültürel ayrıntıları olan tutarlı bir danışan kimliği oluşturmak.
2. Gerçek bir görüşmeye benzeyen konuşma kuralları belirlemek.
3. Eğitimsel açıdan anlamlı geri bildirim üretmek için değerlendirme ölçütlerini tanımlamak.

Farklı komut sürümlerinde danışanın sorununun açıklığı, tanısal karmaşıklığı, kültürel bağlamı ve ilişkisel zorluğu değiştirilmiştir. Böylece öğrencilerin yalnızca tek bir danışan tipiyle değil, farklı belirsizlik ve ilişki koşullarıyla karşılaşması amaçlanmıştır.

Öğrencilerden komutu yalnızca kopyalayıp kullanmaları istenmemiştir. Komutta hangi özelliklerin bulunduğunu, hangi bilgilerin dışarıda bırakıldığını ve bir insan kimliğinin yapay sistem içinde oluşturulmasının etik sorumluluklarını değerlendirmeleri de beklenmiştir.

Komutun tam şablonu makalede yayımlanmamıştır. İlgili yazardan talep edilebileceği belirtilmiştir. Bu durum, çalışmanın aynen çoğaltılabilirliğini sınırlandırmaktadır.

Dört mikro-danışmanlık alanı

Dördüncü alanın adı makalenin farklı bölümlerinde aynı değildir. Özet bölümünde “kültürel ve etik duyarlılık”, yöntem ve tasarım bölümlerinde ise çoğunlukla “etik duyarlılık” ifadesi kullanılmıştır. Kültürel duyarlılık ayrıca bağımsız bir tasarım ilkesi olarak tartışılmıştır.

Oturumların dokuz aşamalı yapısı

Öğrencilerin bireysel konuşmaları ve GenAI geri bildirimleri, öğrenciler gönüllü olarak paylaşmadıkça diğer öğrenciler veya kolaylaştırıcı tarafından görülmemiştir.

Etkileşim sayısındaki sunum farklılığı

Tasarım ilkeleri bölümünde ilk görüşme aşamasının altı ila sekiz dönüşten oluştuğu belirtilmektedir. Uygulama bölümünde ise öğrencilerin personanın beş etkileşimden sonra geri bildirim vereceği konusunda bilgilendirildiği yazmaktadır.

İkinci tur için dört ek etkileşim açık biçimde belirtilmiştir. İlk geri bildirim noktasına ilişkin iki farklı sayı, komut sürümleri veya oturumlar arasındaki değişikliklerden kaynaklanabilir; ancak çalışma bunu açıklamamaktadır.

Çalışmanın yöntemsel niteliği

Araştırma, tek kurumda gerçekleştirilen uygulayıcı araştırmasına benzer bir kalite güvencesi ve öğretim geliştirme çalışması olarak tanımlanmıştır. Süreç; etkinliğin tasarlanması, uygulanması, kolaylaştırıcının gözlem yapması, öğrencilerin sözlü geri bildirim vermesi ve sonraki oturumun değiştirilmesi döngüsüne dayanmıştır.

Kurumsal yetkili, etkinliği kalite güvencesi olarak onaylamış ve yazarların bildirimine göre İnsan Araştırmaları Etik Kurulu incelemesine gerek duyulmamıştır. Öğrencilere bu çerçeve her oturumun başında sözlü olarak açıklanmıştır.

Bu karar, makalede bildirilen kurumsal sınıflandırmadır. Çalışma, bağımsız etik değerlendirme belgesi veya kurul numarası sunmamaktadır.

Hangi veri kaynakları kullanılmıştır?

Sonuç bölümü iki veri kaynağına dayanmaktadır:

• Kolaylaştırıcının üç oturum sırasındaki gözlemleri.
• Grup değerlendirmelerinde öğrencilerin gönüllü sözlü geri bildirimleri.

Öğrencilere etkinliğin yararlı olup olmadığı, kendi persona komutlarını geliştirmek için şablonu kullanıp kullanmayacakları ve gelecekte bağımsız GenAI uygulaması yapmayı düşünüp düşünmedikleri sorulmuştur.

Standartlaştırılmış görüşme formu, anonim değerlendirme ölçeği, yazılı anket, kayıtlı ve kodlanmış görüşme, bağımsız değerlendirici veya veri analizi protokolü raporlanmamıştır.

Erişilebilirlik ve öğrenci katılımı

Öğrenciler kurulumu kolay bulmuş ve etkileşime az teknik sorunla başlamıştır. Bazı öğrenciler Microsoft Copilot’un yapılandırılmış komuta ChatGPT kadar duyarlı olmadığını belirtmiştir; ancak sorunların az kolaylaştırıcı desteğiyle aşıldığı aktarılmıştır.

Birden fazla öğrenci, etkileşimin yapay olduğunu bilmesine rağmen danışan personasına beklenmedik düzeyde duygusal olarak dâhil olduğunu ifade etmiştir. Bir öğrenci, daha önce kullanmakta zorlandığı sözcük ve yanıt seçeneklerine erişebildiğini belirtmiştir.

Bir başka öğrenci ise GenAI geri bildiriminin gerçekten iyi klinisyen olmanın ne anlama geldiğini ölçüp ölçemeyeceğini sorgulamıştır. Yazarlar bu sorgulamayı aracın eleştirmeden kabul edilmediğinin göstergesi olarak değerlendirmiştir.

İngilizceyi ek dil olarak kullanan öğrenciler

İngilizceyi ek dil olarak kullanan öğrenciler, yazılı biçimin yanıtı oluşturmak, yeniden okumak ve uygun sözcüğü seçmek için daha fazla zaman verdiğini bildirmiştir.

Sonraki oturumlarda tempo yavaşlatılmış ve açık uçlu yanıt oluşturmakta zorlanan öğrenciler için iki cümlelik başlangıç yapısı eklenmiştir:

1. Personanın ifade ettiği duygu veya içeriği doğrulayan bir cümle.
2. Daha fazla açıklama yapmaya davet eden açık bir soru.

Bu formül kalıcı bir klinik konuşma şablonu olarak değil, beceri geliştirmeye başlangıç desteği olarak sunulmuştur. Formülün öğrencilerin bağımsız klinik performansına etkisi ölçülmemiştir.

Beceri gelişimi ve geri bildirim deneyimi

Öğrenciler, ölçüte dayalı geri bildirimin belirli beceri boşluklarını fark etmelerine yardımcı olduğunu belirtmiştir. Özellikle kapalı veya yönlendirici sorulara başvurma eğiliminin GenAI tarafından görünür hâle getirildiği aktarılmıştır.

Bazı öğrenciler, bu soru örüntülerinin önceki klinik gözetimlerinde açık biçimde belirtilmediğini ifade etmiştir. Yazarlar, GenAI’nin aynı ölçütleri çok sayıda etkileşim boyunca tekrar tekrar uygulayabilmesinin farklı bir “ayna” sağlayabileceğini düşünmektedir.

Bununla birlikte GenAI geri bildiriminin doğru veya insan gözetiminden üstün olduğu bağımsız uzmanlar tarafından değerlendirilmemiştir. GenAI’nin verdiği puanlar veya açıklamalar klinik eğitmen değerlendirmesiyle karşılaştırılmamıştır.

GenAI’nin yakalayamadığı klinik boyutlar

Bir öğrenci, GenAI’nin ortalama veya dilsel olarak uygun yanıtlar üretebildiğini fakat gerçek terapötik ilişkinin sözsüz boyutlarını yakalayamadığını belirtmiştir.

Metin tabanlı sistem şu unsurları sınırlı biçimde temsil edebilir veya hiç temsil edemez:

• Ses tonu.
• Konuşma hızı ve ritmi.
• Sessizliğin ilişkisel anlamı.
• Yüz ifadesi.
• Beden duruşu ve hareketi.
• Göz teması.
• Fiziksel ve duygusal mevcudiyet.
• Gerçek danışanın beklenmeyen tepkileri.

Bu nedenle çalışma, GenAI simülasyonunu gerçek danışan teması veya klinik gözetimin yerine koymamaktadır. En savunulabilir kullanım alanı, temel davranış repertuvarının geliştirildiği erken öğrenme aşamalarında tamamlayıcı uygulamadır.

Kültürel duyarlılık bulguları

Kültürel kimliği belirtilmiş persona, genel personaya göre topluluk, kimlik ve ilişkisel bağlamı daha fazla vurgulayan yanıtlar üretmiştir. Bu fark, öğrencilerin kültürel bağlamın model davranışını nasıl değiştirdiğini doğrudan gözlemlemesine neden olmuştur.

Öğrenciler bunun ardından varsayılan model çıktılarında hangi kültürel kabullerin bulunabileceğini ve persona tasarımında hangi bilgilerin eklenmesinin etik olduğunu tartışmıştır.

Bu gözlem, kültürel olarak bağlamlandırılmış GenAI yanıtlarının doğru, tarafsız veya gerçekçi olduğunu kanıtlamamaktadır. Tam tersine, çalışmanın öğretim yaklaşımı öğrenciden modelin kültürel çıktılarındaki önyargı ve stereotipleri aramasını istemektedir.

Yansıtıcı işleyiş ve bilinçli uygulama

Kolaylaştırıcı, geri bildirimden sonra yürütülen ikinci turda bazı öğrenci yanıtlarının daha dikkatli hâle geldiğini gözlemlemiştir. Öğrencilerin geri bildirimi hemen uygulayabilmesi, gözetimde geri bildirim ile yeni uygulama arasındaki zaman farkını azaltmıştır.

Öğrenciler, tekrar eden ifadelerini, otomatik yanıt verme hızını ve farkında olmadan kullandıkları değerlendirici dili görmeye başladıklarını belirtmiştir.

Bu değişiklikler sistematik olarak puanlanmamıştır. İlk ve ikinci tur cevapları bağımsız uzmanlar tarafından kör biçimde değerlendirilmediği için ikinci turun nesnel olarak daha iyi olduğu sonucuna varılamaz.

Oturumlar arasında hangi değişiklikler yapılmıştır?

GenAI okuryazarlığı nasıl ele alınmıştır?

Öğrencilerden yalnızca model çıktısını kullanmaları değil, çıktının komut tarafından nasıl şekillendirildiğini anlamaları beklenmiştir. Persona kimliğine hangi kültürel bilginin eklendiği, hangi duygusal ayrıntının belirtildiği ve hangi geri bildirim ölçütünün öne çıkarıldığı incelenmiştir.

Bazı öğrenciler etkinlikten sonra GenAI’yi “cevap veren bir araç” olarak görmekten uzaklaşıp tasarımcının varsayımları, ekledikleri ve dışarıda bıraktıkları tarafından yönlendirilen bir sistem olarak değerlendirmeye başladığını bildirmiştir.

Kültürel olarak genel ve bağlamlandırılmış persona arasındaki fark, öğrencilerin önyargı, temsil ve tasarım sorumluluğu konularını kendiliğinden gündeme getirmesine yol açmıştır.

Çalışma bu değişimi doğrulanmış bir yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğiyle ölçmemiştir. Sonuç, öğrenci tartışmaları ve kolaylaştırıcı yorumuna dayanmaktadır.

Eşitlik ve erişilebilirlik açısından olası anlamı

Metin tabanlı, bireysel ve gözlenmeyen uygulama ortamı bazı öğrenciler için performans baskısını azaltabilir. Çalışma özellikle İngilizceyi ek dil olarak kullanan öğrencilerin dil oluşturma ile klinik düşünmeyi aynı anda yapmak zorunda kalmamasını önemli görmektedir.

Yazarlar sosyal kaygısı olan, nöroçeşitli veya yardım ilişkileriyle daha az deneyimi bulunan öğrencilerin de düşük riskli ve eş zamansız metin biçiminden yararlanabileceğini öne sürmektedir. Ancak pilot bu grupları tanımlamamış veya aralarında karşılaştırma yapmamıştır.

Bu nedenle söz konusu eşitlik etkileri doğrulanmış bulgular değil, pilot gözlemleri ve gelecekte araştırılması önerilen olasılıklardır.

Pedagojik amaç neden teknolojik karmaşıklıktan önemlidir?

Etkinlik özel olarak eğitilmiş bir model, sanal gerçeklik laboratuvarı veya kurumsal yazılım kullanmamıştır. Temel araç; dikkatli hazırlanmış bir komut, klinik deneyime sahip kolaylaştırıcı ve aşamaları açık biçimde tanımlanmış bir öğrenme oturumudur.

Yazarlar, öğretimde yapay zekâ tartışmasının çoğu zaman büyük ve karmaşık kurumsal sistemlere odaklandığını; buna karşılık belirli bir ders ihtiyacına göre tasarlanmış basit uygulamaların da anlamlı öğrenme fırsatları oluşturabileceğini savunmaktadır.

Bu çalışmada “ölçeklenebilirlik” iddiası teknik erişim kolaylığına dayanmaktadır. Etkinliğin çok sayıda öğrenciyle aynı kaliteyi koruyarak uygulanabileceği henüz denenmemiştir. Uzman kolaylaştırıcının önemli rolü, insan kaynağı bakımından ölçeklenebilirliği sınırlayabilir.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Yapılandırılmış bir GenAI personası, lisansüstü öğrenciler tarafından özel teknik eğitim olmadan kullanılabilmiştir.
• Metin tabanlı etkileşim öğrencilerin yanıtlarını oluşturmak için daha fazla zaman ayırmasına olanak vermiştir.
• Öğrenciler dört mikro-beceri alanında yazılı ve ölçüte dayalı geri bildirimi yararlı bulduklarını ifade etmiştir.
• Bazı öğrenciler kapalı veya yönlendirici soru kullanma eğilimlerini fark ettiklerini belirtmiştir.
• Kültürel bağlam içeren ve içermeyen personaların karşılaştırılması önyargı ve temsil tartışmasını desteklemiştir.
• Etkinliğin sonraki oturumları kolaylaştırıcı gözlemleri ve öğrenci geri bildirimi doğrultusunda değiştirilmiştir.
• İngilizceyi ek dil olarak kullanan öğrenciler yazılı ve daha yavaş formatın kendilerine yardımcı olduğunu bildirmiştir.
• GenAI’nin gerçek terapötik ilişkinin sözsüz ve bedensel yönlerini temsil edemediği öğrenciler tarafından açıkça fark edilmiştir.

Çalışmanın kanıtlamadığı sonuçlar

• GenAI simülasyonunun mikro-danışmanlık becerilerini ölçülebilir biçimde geliştirdiği kanıtlanmamıştır.
• GenAI geri bildiriminin klinik gözetmen geri bildiriminden daha doğru veya etkili olduğu gösterilmemiştir.
• Etkinliğin gerçek danışan sonuçlarını, hasta güvenliğini veya klinik yeterliliği iyileştirdiği değerlendirilmemiştir.
• Yazılı GenAI uygulamasının canlı rol canlandırmasından daha iyi olduğu belirlenmemiştir.
• Gözlenen değişimlerin GenAI’den mi, kolaylaştırıcıdan mı, canlı rol canlandırmasından mı yoksa oturum bütününden mi kaynaklandığı ayrıştırılamamıştır.
• Etkinliğin lisans öğrencilerine, farklı üniversitelere veya diğer sağlık programlarına genellenebilirliği gösterilmemiştir.
• Kültürel persona çıktılarının belirli toplulukları doğru ve önyargısız temsil ettiği doğrulanmamıştır.
• GenAI simülasyonu gerçek danışanla çalışma veya klinik gözetimin yerine geçebilecek bir yöntem olarak doğrulanmamıştır.
• ChatGPT ve Microsoft Copilot arasındaki performans farkı sistematik olarak ölçülmemiştir.

Çalışmanın güçlü yönleri

Çalışmanın önemli gücü, GenAI kullanımını yalnızca hız ve verimlilik üzerinden değerlendirmemesidir. GenAI, öğrencinin daha hızlı sonuç üretmesi için değil, yavaşlaması ve klinik kararını görünür hâle getirmesi için kullanılmıştır.

İkinci güçlü yön, pedagojik tasarımın ayrıntılı biçimde açıklanmasıdır. Kuramsal dayanaklar, dört tasarım ilkesi, komutun işlevleri, oturum aşamaları ve pilotlar arasında yapılan değişiklikler ayrı ayrı raporlanmıştır.

Üçüncü güçlü yön, GenAI’nin sınırlarının öğrenme konusu hâline getirilmesidir. Öğrencilerden model çıktısını doğru kabul etmeleri değil; yanlış bilgi, önyargı, stereotip, etik sorun ve persona tasarımındaki varsayımları sorgulamaları istenmiştir.

Dördüncü güçlü yön, gerçek uygulama ihtiyacından yola çıkmasıdır. Etkinlik, doğrudan danışan temas saatlerinin azalması ve öğrencilerin daha fazla pratik istemesi üzerine geliştirilmiştir.

Beşinci güçlü yön, yazarların pilotu etki çalışması gibi sunmamasıdır. Sonuçlar kalite güvencesine dayalı biçimlendirici gözlemler olarak tanımlanmış ve genellenebilir ampirik kanıt iddiasından kaçınılmıştır.

Çalışmanın temel sınırlılıkları

Pilot yalnızca dokuz öğrenciyi, tek bir Avustralya üniversitesini ve iki lisansüstü programı kapsamaktadır. Bazı öğrencilerin birden fazla oturuma katılması, her oturumdaki bağımsız katılımcı sayısının ve toplam gözlem yapısının yorumlanmasını güçleştirmektedir.

Kontrol grubu, karşılaştırma koşulu veya rastgele atama bulunmamaktadır. Öğrenciler canlı rol canlandırması ile GenAI uygulamasını aynı oturumda gerçekleştirdiği için ortaya çıkan gözlemlerin hangi bileşenden kaynaklandığı belirlenemez.

Ön test-son test yapılmamış, mikro-danışmanlık becerisi, yansıtıcı işleyiş veya GenAI okuryazarlığı doğrulanmış araçlarla ölçülmemiştir.

Öğrenci geri bildirimi sözlü ve gönüllüdür. Kolaylaştırıcı aynı zamanda etkinliği tasarlayan, uygulayan, gözlemleyen ve yorumlayan kişidir. Bu durum sosyal beğenirlik ve doğrulama yanlılığı riskini artırmaktadır.

Geri bildirim başlangıçta anonimleştirilmemiştir. Öğrenciler olumlu değerlendirme vermeleri beklendiğini düşünmüş veya eleştirilerini sınırlamış olabilir.

Öğrenciler farklı GenAI platformları kullanmıştır. Aynı komutun farklı model sürümlerinde nasıl değiştiği kaydedilmemiş ve platform etkisi kontrol edilmemiştir.

Komutun tam metni yayımlanmamıştır. Bu nedenle etkinliğin bağımsız araştırmacılar tarafından aynı koşullarda tekrarlanması sınırlıdır.

GenAI metin tabanlı olduğu için ses, ton, tempo, beden dili ve ilişkisel mevcudiyet gibi klinik iletişimin önemli unsurlarını değerlendirememektedir.

İlk geri bildirim noktasının beş etkileşimden sonra mı, yoksa altı ila sekiz dönüşten sonra mı gerçekleştiği metinde tutarlı değildir.

Gelecek araştırma nasıl planlanmaktadır?

Yazarlar pilotun daha kapsamlı ve resmî bir araştırma projesine dönüştürüldüğünü belirtmektedir. Gelecek çalışma için şu bileşenler planlanmıştır:

• Psikoloji, danışmanlık, sosyal hizmet ve hemşirelik öğrencileriyle personaların ortak tasarlanması.
• Daha ayrıntılı geri bildirim için doğal dil işleme yöntemlerinin eklenmesi.
• Mikro-danışmanlık becerisi için standart ölçümler.
• Yansıtıcı işleyiş için doğrulanmış ölçekler.
• GenAI okuryazarlığı için standart değerlendirmeler.
• Kohortlar arasında randomize çapraz geçişli tasarım.
• Farklı kolaylaştırıcıların kullanımı ve kolaylaştırıcı eğitim gereksiniminin incelenmesi.

Çalışmada genişletilmiş araştırma için etik izin arandığı ve hibe desteğinin sağlandığı belirtilmektedir. Bu gelecek çalışma henüz sonuçlanmamış ve sonuçları mevcut pilotta sunulmamıştır.

Psikoloji ve sosyal hizmet eğitimi açısından anlamı

Çalışma, GenAI’nin sağlık eğitimindeki yerinin yalnızca ödev üretimi veya akademik dürüstlük sorunu olarak tartışılmaması gerektiğini göstermektedir. Dikkatli tasarlandığında GenAI, belirli bir beceriyi tekrar etmek, geri bildirimi yorumlamak ve mesleki kararın gerekçesini görünür kılmak için kullanılabilir.

Bununla birlikte güvenli kullanım, model çıktısının klinik bilgi veya gerçek danışan değerlendirmesi olarak kabul edilmemesini gerektirir. Persona, eğitim amaçlı bir simülasyondur; ruh sağlığı hizmeti alan gerçek kişinin karmaşıklığını, riskini ve lived experience olarak ifade edilen yaşanmış deneyimini temsil edemez.

Uygun curriculum entegrasyonu, klinik uzman tarafından kolaylaştırılmalı; öğrenciler yanlış bilgi, önyargı, gizlilik ve etik sınırlar konusunda önceden eğitilmelidir. Gerçek danışan bilgileri genel amaçlı GenAI sistemlerine girilmemelidir.

Çalışmanın sağlık ve toplum açısından sınırı

Araştırma herhangi bir hasta veya danışanla yürütülmemiştir. Bir psikolojik tedavi, sosyal hizmet müdahalesi veya klinik karar destek sistemi değerlendirilmemiştir.

Öğrenci becerilerinin gerçek uygulama ortamında danışan güvenliğini nasıl etkilediğine ilişkin veri bulunmamaktadır. Bu nedenle çalışma GenAI’nin ruh sağlığı hizmetlerinde güvenli, doğru veya etkili olduğunu göstermemektedir.

Toplumsal düzeydeki temel katkı, sağlık alanı öğrencilerinin GenAI’yi yalnızca tüketen değil; tasarımını, sınırlarını, kültürel varsayımlarını ve etik sonuçlarını sorgulayan kullanıcılar olarak yetiştirilebileceğine ilişkin pedagojik bir örnek sunmasıdır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Teknik yöntem özeti

Bildirilen temel gözlemler

İstatistiksel değerlendirme

Çalışmada p değeri, güven aralığı, etki büyüklüğü, ortalama, standart sapma, korelasyon veya regresyon analizi bulunmamaktadır. Katılımcı yanıtlarının sıklığı da düzenli sayısal biçimde raporlanmamıştır.

“Öğrenciler tutarlı biçimde bildirdi”, “birden fazla öğrenci” ve “bazı öğrenciler” gibi nitel ifadeler kullanılmıştır. Bu ifadeler için kesin katılımcı sayıları verilmemiştir.

Bu nedenle sonuçlar, GenAI etkinliğinin etkisini ölçen bulgular değil; tasarım geliştirmeye yarayan uygulama gözlemleri olarak değerlendirilmelidir.

Ana teknik çıkarım

Pilotun en önemli teknik çıkarımı, etkili öğrenme deneyiminin yalnızca persona komutundan oluşmadığıdır. Öğrenme ortamı dört bileşenin birlikte çalışmasına dayanmaktadır:

1. Kuramsal olarak gerekçelendirilmiş komut mimarisi.
2. Klinik deneyime sahip kolaylaştırıcı.
3. Bilinçli yavaşlamayı zorunlu kılan aşamalı oturum yapısı.
4. Geri bildirimden sonra hemen yeni uygulama fırsatı.

Bu bileşenlerden biri çıkarıldığında aynı sonuçların elde edilip edilmeyeceği pilotta sınanmamıştır.

Kaynak ve Yöntem Notu

Çalışmanın özgün adı: Slowing Down to Learn: GenAI as a Tool for Clinical Reasoning, Reflection, and Ethical GenAI use in Psychology and Social Work Education

Yazarlar ve sıralama: Carrie Thomson-Casey; Aim Sinpeng; Zach Quince.

Eş katkı veya eş birinci yazarlık: Belirtilmemiştir.

Sorumlu yazar: Metinde açıkça belirtilmemiştir. Komut şablonunun “sorumlu yazardan” istenebileceği yazılmış, ancak bu kişinin kimliği gösterilmemiştir.

Yazar katkıları:

• Carrie Thomson-Casey: Kavramsallaştırma, yöntem, atölye kolaylaştırıcılığı, inceleme, ilk taslak ve proje yönetimi.
• Aim Sinpeng: Atölye kolaylaştırıcılığı desteği, düzenleme ve değerlendirme.
• Zach Quince: Tasarım, düzenleme ve değerlendirme.

Kurumsal bağlantı: Southern Cross University, Avustralya.

Akademik birimler: Southern Cross University araştırma portalı kaydı; Centre for Teaching and Learning, Human Sciences, Faculty of Science and Engineering, National Centre for Naturopathic Medicine ve Faculty of Health birimlerini ilişkilendirmektedir. Yazar bazında birim dağılımı kapak sayfasında verilmemiştir.

Kaynak türü: Öğrenme ve öğretim araştırma serisinde yayımlanan, tek kurumlu GenAI destekli eğitim tasarımı ve kalite güvencesi pilotuna dayalı preprint.

Araştırma serisi: Southern Cross University Scholarship of Learning & Teaching Research Paper Series.

Seri numarası: Paper No. 56.

Yayın tarihi: Kapakta Haziran 2026; Southern Cross University araştırma portalında 8 Haziran 2026.

Hakemlik durumu: Mevcut kaynak bir preprinttir ve hakem değerlendirmesinden geçmiş bir dergi makalesi olarak doğrulanmamıştır.

Dergi: Hakemli bir dergi adı belirtilmemiştir.

Yayın platformu: SSRN ve Southern Cross University araştırma portalı.

SSRN kayıt numarası: 6881139.

DOI: PDF içinde DOI yazılmamıştır. SSRN kayıt kimliğine dayalı DOI biçimi 10.2139/ssrn.6881139’dur.

Yayıncı bilgisi: Southern Cross University araştırma portalı kayıt alanında Elsevier’i göstermektedir. Bununla birlikte mevcut belge hakemli bir Elsevier dergi makalesi değil, SSRN üzerinden dağıtılan Southern Cross University araştırma serisi preprintidir.

Resmî Southern Cross University kaydı:Southern Cross University araştırma portalı

Resmî SSRN kaydı:SSRN çalışma sayfası

DOI bağlantısı:https://doi.org/10.2139/ssrn.6881139

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması veya rekabet eden menfaat bulunmadığını beyan etmiştir.

Etik süreç: Etkinliğin Faculty of Health bünyesinde yetkili bir temsilci tarafından kalite güvencesi faaliyeti olarak onaylandığı ve yazarların değerlendirmesine göre İnsan Araştırmaları Etik Kurulu incelemesi gerektirmediği belirtilmiştir. Öğrencilere bu durumun oturum başlarında sözlü olarak açıklandığı bildirilmiştir.

Veri erişimi: Özgün öğrenci veri seti, transkript veya anonim geri bildirim veri tabanı paylaşılmamıştır. Persona komut şablonunun sorumlu yazardan talep edilebileceği belirtilmiştir.

Yapay zekâ kullanım beyanı: Yazarlar, ilk taslak sürecinde Microsoft 365 ses kaydı ve transkripsiyon işlevlerinden; anlatımın açıklığı, akış, alternatif ifade önerileri, dilbilgisi ve düzenleme gerektiren bölümlerin belirlenmesi için üretken yapay zekâ araçlarından yararlandıklarını açıklamıştır. Kuramsal çerçeve, yorumlar, tasarım kararları ve sonuçların yazarlara ait olduğu ve içerikten tümüyle sorumlu oldukları belirtilmiştir.

Bu Türkçe açıklama, yüklenen çalışmanın kapak, özet, literatür, kuramsal çerçeve, yöntem, uygulama akışı, sonuçlar, tartışma, sınırlılıklar, beyanlar ve kaynakça bölümlerinin tamamına dayanmaktadır. Çalışmada bulunmayan klinik başarı, hasta güvenliği, beceri artışı veya genellenebilir eğitim etkisi eklenmemiştir.

Çalışmanın başlıca sınırlılıkları; dokuz kişilik örneklem, tek kurum ve iki programa dayalı olması, tekrarlı katılım, kontrol grubunun ve ön test-son testin bulunmaması, doğrulanmış ölçümlerin kullanılmaması, sözlü ve anonim olmayan geri bildirim, kolaylaştırıcı-araştırmacı çift rolü, platformlar arası farklılıkların kontrol edilmemesi, tam komutun yayımlanmaması, sözsüz klinik iletişimin temsil edilememesi ve etkileşim sayısına ilişkin metin içi tutarsızlıktır.