ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED PARENT EDUCATION: CONTENT EVALUATION OF PROPRIETARY LARGE LANGUAGE MODELS

Abstract

Amaç: Yapay zekâ, bilgisayar sistemlerinin insan benzeri zeka işlevlerini taklit etmesini amaçlayan disiplinler arası bir çalışma alanıdır. Büyük dil modelleri (Large Language Model, LLM), yapay zekâ uygulamalarının daha kısa sürede geliştirilmesine katkıda bulunarak özellikle tıp alanında yeni yazılımların ortaya çıkmasına zemin hazırlamaktadır. Bu çalışmanın amacı, erken bebeklik döneminde aile ve ebeveyn bilgilendirmesi bağlamında güncel büyük dil modellerinin ürettiği içeriklerini değerlendirmektir.Metod: Yaygın olarak kullanılan üç özel LLM'ye (GPT-5 [Generative Pre-trained Transformer 5], Claude 4, Gemini 2.5), erken bebeklik dönemiyle ilgili üç klinik vaka senaryosu sunulmuştur. Üretilen çıktılar, uzman fizyoterapistler tarafından klinik doğruluk, uygulanabilirlik, güvenlik farkındalığı, ilgililik ve tamlık açısından Likert ölçeği (1= Çok yetersiz, 2= Yetersiz, 3= Orta, 4= İyi, 5= Mükemmel) kullanılarak değerlendirilmiştir. Ortalama puanlar kaydedilmiştir.Bulgular: İlk vaka için klinik doğrulukta en yüksek puanı GPT-5, uygulanabilirlik ve güvenlik farkındalığında en yüksek puanı Claude 4, ilgililik ve tamlıkta en yüksek puanı Gemini 2.5 almıştır. İkinci vaka için tüm kategorilerde ve toplam puanda en yüksek puanı GPT-5 almıştır. Üçüncü vaka için tüm kategorilerde ve toplam puanda en yüksek puanı Claude 4 almıştır.Sonuç: Genel olarak, büyük dil modellerinin aile-ebeveyn bilgilendirmesi ve eğitimi için kullanılabilir olduğu, ancak tek bir modelin tüm senaryolarda üstünlük sağlamadığı belirlenmiştir. Bu durum, klinik bağlamda kullanılacak yapay zekâ tabanlı içeriklerin model çeşitliliği ile değerlendirilmesi ve mutlaka uzman denetimiyle desteklenmesi gerektiğini göstermektedir.

Ähnliche Arbeiten