Tıp Fakültesi öğrencilerinin klinik akıl yürütme süreçlerinin öğrenme analitikleri entegre edilmiş bir sanal hasta uygulaması ile incelenmesi
Investigation of clinical reasoning processes of medical students viA learning analytics integrated virtual patient application
Yazar: ALPER BAYAZIT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ İPEK GÖNÜLLÜ
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Tıp Eğitimi ve Bilişim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training ; Sağlık Eğitimi = Health Education
Dizin: Akıl yürütme = Reasoning ; Hastalar = Patients ; Kümeleme = Clustering ; Pandemiler = Pandemics ; Sanal eğitim = Virtual education ; Tıp eğitimi = Education-medical ; Öğrenciler-tıp = Students-medical ; Öğrenme = Learning ; Öğrenme analitikleri = Learning analytics

Özet:
Covid-19 Pandemisi nedeni ile Tıp Fakültesi öğrencilerinin farklı olgular üzerinde klinik akıl yürütme sürecini deneyimleme fırsatını bulması hem hastaların hem de öğrencilerin sağlığının korunması açısından güçleşmiştir. Bu nedenle tıp eğitiminde simülasyonların kullanımına gereksinim ortaya çıkmıştır. Sanal hasta simülasyonları; mesleksel beceriler, iletişim becerileri, klinik akıl yürütme ve karar verme becerileri gibi birçok becerinin geliştirilmesi veya değerlendirilmesi amaçlı kullanılmaktadır. Ancak; bu süreçlerdeki öğrenci yaşantılarının neler olduğu hala net değildir.
Bu araştırmanın amacı; öğrenme analitikleri entegre edilmiş bir web-tabanlı sanal hasta uygulamasının geliştirilerek, tıp fakültesi öğrencilerinin klinik akıl yürütme süreçlerinin incelenmesidir. Bu amaçla; birinci aşamada, geliştirilen dinamik bir sanal hasta uygulamasına, öğrencilerin etkileşim verilerinin kaydedilmesi ve bir veritabanında depolanmış, veri ön-işleme uygulamalarının yapılarak veri analizine hazır hale getirilmiştir. İkinci aşamada ise; öğrenci profilleri incelenmiştir. Öğrenci profilleri; denetimsiz makine öğrenmesi yöntemlerinden biri olan kümeleme analizi ile belirlenmiştir. 
Sonuçta öğrenci profilleri üç farklı küme ile temsil edilmiştir. Küme 1'de yer alan öğrencilere "yüksek etkileşim ile klinik akıl yürütenler" ve Küme 2'deki öğrencilere ise "düşük etkileşim ile klinik akıl yürütenler" isimleri verilmiştir. Küme 3'te yer alan öğrenciler ise "klinik akıl yürütme için çaba gösterenler" olarak isimlendirilmiştir. Bu öğrencilerin hata sayılarının en yüksek olması, olgu ile ilişkisiz sorgu sayıları yüzdelerinin ilişkili sorgu sayılarının yüzdesinden çok olması en öne çıkan özellikleridir. Bu araştırma kapsamında elde edilen sonuçlar; özellikle büyük gruplardaki sümülasyon uygulamalarında anlık geribildirim verme ve klinik akıl yürütme sürecinde güçlük yaşayan öğrencilere öneride bulunma amaçlı kullanılabilir.

Abstract:
Because of the Covid-19 Pandemic, it has become difficult for the students of the Faculty of Medicine to experience the clinical reasoning process in different cases, to protect both the health of the patients and the students. For this reason, the need for the use of simulations in medical education has emerged. Virtual patient simulations are used to develop or evaluate many skills, such as professional skills, communication skills, clinical reasoning, and decision-making skills. However; it is still not clear what the experiences of students in these processes are.
This research designs and develops a web-based virtual patient application with an integration of learning analytics and to examine the clinical reasoning processes of medical school students by investigating the behavioral patterns. For this purpose, In the first stage, we developed a dynamic virtual patient application, the interaction data of the students were recorded and stored in a database, and data pre-processing applied. In the second stage, student profiles were determined by clustering analysis, which is an unsupervised machine learning technique.
As a result, three different clusters represented student profiles. Students in Cluster 1 were named "clinical reasoners with high interaction" and students in Cluster 2 were named "clinical reasoners with low interaction". We named the students in Cluster 3 as "struggling clinical reasoners". The most prominent features of these students are that the number of errors is the highest and the percentage of unrelated queries is higher than the percentage of related query choices. The results can give instant feedback, especially in large-group simulation applications, and to make suggestions to the students who have difficulties in clinical reasoning.