Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi tarafından geliştirilen yapay zekâ destekli tıp eğitimi yazılım sistemi, 29 Nisan 2026 Çarşamba günü Türkan Saylan Konferans Salonu’nda düzenlenen kapsamlı bir toplantı ile akademik ve idari personelin yanı sıra öğrenci temsilcilerine tanıtıldı. Programa Rektör Yardımcısı Ahmet Hakan Öztürk de katılım sağladı.

Toplantının açılış konuşmasını gerçekleştiren Tıp Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Murat Ünal, yazılım sisteminin geliştirilme sürecine katkı sunan başta Tıp Eğitimi Anabilim Dalı olmak üzere tüm akademik ve teknik ekibe teşekkür etti. Dekan Ünal, sistemin kısa süre içerisinde fakülte bünyesinde aktif olarak kullanılmaya başlanacağını ifade ederken, ilerleyen süreçte Diş Hekimliği Fakültesi başta olmak üzere sağlık alanındaki diğer birimlerle yapılacak iş birlikleri doğrultusunda sistemin yaygınlaştırılmasının planlandığını belirtti.

Program kapsamında sunum, Dekan Yardımcısı Prof. Dr. İbrahim Başhan tarafından gerçekleştirildi. Başhan, geliştirilen yazılımın modüler yapısını ve bu yapıların tıp eğitiminin farklı aşamalarına sağladığı katkıları bütüncül bir perspektifle ele aldı.

Akademik ve Sosyal Danışmanlık Dijital Dönüşüm

Tanıtımda öne çıkan Akademik ve Sosyal Danışmanlık Modülleri sayesinde öğrencilerin akademik gelişimlerinin çok boyutlu olarak izlenebildiği ifade edildi. Sistem aracılığıyla öğrencilerin teorik ve pratik ders notları, sınav ortalamaları ve sınıf başarı düzeyine göre performans analizleri grafiksel olarak görüntülenebilmektedir. Yapay zekâ destekli değerlendirme mekanizması, öğrencilerin akademik durumlarını yorumlayarak doğrudan danışman ekranlarına yansıtmaktadır.

Ayrıca, öğrencinin performansında düşüş yaşanması veya sınıf ortalamasının altında kalması gibi durumlarda sistem tarafından otomatik uyarı mekanizmaları devreye girmekte; hem akademik danışmanlara hem de öğrencilere bilgilendirme mesajları iletilmektedir. Bu sayede erken müdahale ve rehberlik süreçlerinin etkinliği artırılmaktadır.

Ölçme ve Değerlendirme Süreçleri Şeffaflık ve Analitik Yaklaşım

Belirtke Tabloları ve Madde Analiz Modülü ile çoktan seçmeli sınavların dijital ortamda okunabildiği ve analiz edilebildiği belirtildi. Sistem; test güvenilirliği, madde güçlük indeksi ve ayırt edicilik katsayısı gibi ölçme-değerlendirme parametrelerini otomatik olarak hesaplayabilmektedir. Bunun yanı sıra en zor soruların belirlenmesi, soruların kullanım sıklığı, hangi ders kapsamında ve hangi öğretim üyesi tarafından hazırlandığı gibi detaylı veriler de analiz edilebilmektedir.

Bu özellikler sayesinde ölçme-değerlendirme süreçlerinde nesnellik, şeffaflık ve kalite güvencesinin önemli ölçüde artırıldığı vurgulandı.

Soru Bankası Modülü ile sürekli güncellenen dinamik bir soru havuzu oluşturulurken, Sınav İtiraz Modülü aracılığıyla öğrencilerin itiraz süreçlerini tamamen dijital ortamda yürütebildiği ifade edildi. İtirazların sistem üzerinden şeffaf bir şekilde takip edilebildiği, ortalama geri dönüş süresinin (1 gün 6 saat) gibi performans göstergelerinin izlenebildiği ve kabul-red oranlarının analiz edilebildiği belirtildi.

Kurumsal Yönetim ve Sürekli İyileştirme Kültürü

Toplantı Yönetim Sistemi ile fakülte bünyesindeki kurul ve komisyon çalışmalarının dijital ortama taşındığı, toplantı süreçlerinin kayıt altına alındığı ve çalışma esaslarının sistematik biçimde yönetildiği ifade edildi. Bu yapı sayesinde Planla–Uygula–Kontrol Et–Önlem Al (PUKÖ) döngüsü doğrultusunda sürekli iyileştirme mekanizmalarının etkin şekilde işletildiği vurgulandı.

Akademik Faaliyetlere Öğrenci Katılımının Güçlendirilmesi ve Etkinlik Yönetimi

Akademik Faaliyet Gönüllü Öğrenci Katılım Modülü ile öğrencilerin bilimsel ve akademik faaliyetlere aktif katılımının teşvik edildiği ve bu katılımların sistem üzerinden izlenerek kayıt altına alındığı belirtildi. Etkinlikler Modülü sayesinde ise fakülte bünyesinde gerçekleştirilen tüm akademik ve sosyal faaliyetlerin planlanması, duyurulması ve raporlanması süreçleri bütünleşik bir yapıya kavuşturuldu.

Eğitim Programlarında Uyum ve Sürekli Güncelleme

UÇEP Uyum Modülü ile Ulusal Çekirdek Eğitim Programı kapsamında belirlenen yeterlilikler ile fakülte eğitim programı arasındaki uyumun dijital ortamda izlenebildiği ifade edildi. Bu modül sayesinde eksikliklerin hızlı bir şekilde tespit edilerek eğitim programlarının güncellenmesi ve sürekli geliştirilmesi mümkün hale gelmektedir. 

Anket ve Geri Bildirim Mekanizmaları

Sistem bünyesinde yer alan Anket Modülü aracılığıyla öğrencilerin eğitim süreçlerine ilişkin görüş ve değerlendirmeleri düzenli olarak toplanmaktadır. Dönem I, II ve III öğrencilerinin genel memnuniyet düzeyleri ölçülürken, Dönem IV, V ve VI öğrencilerinin özellikle klinik eğitim ve staj süreçlerine yönelik geri bildirimleri detaylı biçimde analiz edilmektedir.

Toplanan verilerin yalnızca arşivlenmesiyle sınırlı kalınmayıp, yapay zekâ destekli analizlerle anlamlandırılması hedeflenmektedir. Bu kapsamda sistemin; öğrenci geri bildirimlerini içeriklerine göre sınıflandırarak ana tema ve konu başlıklarını otomatik olarak belirlemesi, tekrar eden sorun alanlarını tespit etmesi ve önceliklendirmesi planlanmaktadır.

Bununla birlikte, elde edilen bulgular doğrultusunda çözüm odaklı önerilerin sistem tarafından geliştirilerek ilgili birimlere raporlanması öngörülmektedir. Bu yaklaşım sayesinde geri bildirim mekanizmasının yalnızca izleme aracı olmaktan çıkarılarak, karar destek sistemine dönüşmesi ve eğitim kalitesinin sürekli iyileştirilmesine katkı sağlaması amaçlanmaktadır.

Sunumda genel olarak, geliştirilen yapay zekâ destekli yazılım altyapısının; eğitim süreçlerinin planlanması, uygulanması, izlenmesi ve değerlendirilmesi aşamalarında bütüncül bir yaklaşım sunduğu vurgulandı. Sistem, veri temelli karar alma süreçlerini destekleyerek fakülte bünyesindeki kalite güvence mekanizmalarının güçlendirilmesine önemli katkılar sağlamaktadır.

Program, katılımcıların görüş ve değerlendirmelerinin alınmasının ardından sona erdi.

                                                                                                                                                                  Tıp Fakültesi Dekanlığı