Akademik Veri Yönetim Sistemi
5. International Paris Scientific Research and Innovation Congress Book, 23 - 24 Mayıs 2026, ss.394-417, (Tam Metin Bildiri)
Senaryo temelli öğrenme, klinik karar verme süreçlerinin güvenli bir tatbikat ortamında deneyimlenmesini sağlayan önemli bir pedagojik araçtır. Üretken yapay zekâ ve büyük dil modelleri (LLM) yapılandırılmış senaryo taslağı üretiminde işlevsel olabilir; ancak eğitim yazılımlarına aktarılabilir JSON çıktılarının teknik doğrulanması gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı, İlk ve Acil Yardım eğitimi için JSON tabanlı tekil senaryo üretimine yönelik yapılandırılmış bir prompt geliştirmek ve aynı promptun GPT, Claude, Gemini ve Local Llama modellerindeki teknik çıktı kalitesini karşılaştırmaktır. Tasarım tabanlı bir teknik karşılaştırma çalışması olarak yürütülen araştırmada GPT, Claude ve Gemini'ye resmi web arayüzleri, Local Llama'ya ise LM Studio üzerinden erişilmiş; API, JSON mode, function calling veya zorunlu şema gibi format zorlama mekanizmaları kullanılmamıştır. Beş konu için üçer senaryo üretilerek model başına 15, toplamda 60 tekil JSON çıktısı; parse edilebilirlik, biçim disiplini, zorunlu alan tamlığı, veri tipi ve enum uyumu, scenario_id biçimi, süre/yaş/AVPU uygunluğu, minimum içerik eşikleri ve iç yapı tutarlılığı ölçütleriyle değerlendirilmiştir. GPT, Claude ve Gemini çıktılarının tamamı (15/15, %100,0) doğrudan parse edilebilir ve genel teknik geçerli olurken, Local Llama yalnızca 4/15 (%26,7) doğrudan parse oranına ulaşmış ve hiçbir çıktısı tüm ölçütleri birlikte karşılayamamıştır. Toplam 63 hata Local Llama'da yoğunlaşmış; en sık kategoriler minimum içerik eşiklerinin karşılanamaması ve format dışı metin/markdown üretimi olmuştur. Bulgular, yapılandırılmış promptun uygulanabilir bir çerçeve sunduğunu; ancak prompt-only koşulda biçim güvencesi ve alan tamlığının modelden modele belirgin biçimde farklılaştığını ve otomatik doğrulama scriptlerinin metodolojik bir gereklilik olduğunu göstermektedir. Üretilen çıktılar doğrudan eğitim materyali değil, uzman değerlendirmesine sunulabilecek yapılandırılmış taslaklar olarak ele alınmalıdır.