\chapter{ÖNERİLER}
\label{ch:oneriler}

Bu tez çalışmasında elde edilen bulgular, karşılaşılan teknik kısıtlar ve akademik değerlendirmeler çerçevesinde gelecekteki araştırma ve geliştirme çalışmalarına yönelik aşağıdaki öneriler sunulmaktadır.

\begin{enumerate}

    \item \textbf{Haptik Geri Bildirim Sistemi Entegrasyonu:}
    Mevcut sistemin en belirgin eksikliği, kuvvet geri beslemesi (\textit{force feedback}) mekanizmasının bulunmamasıdır. Scaler-kalkülüs temasında gerçek periodontal direnç hissini simüle eden haptik donanımın sisteme entegrasyonu, eğitimin klinik gerçekliğini ve prosedürel beceri transferini önemli ölçüde artıracaktır \cite{vaughan2016haptic}. Gelecekteki çalışmalarda SteamVR uyumlu haptik eldiven veya dokunsal geri bildirim platformları değerlendirilebilir.

    \item \textbf{Randomize Kontrollü Klinik Validasyon Çalışması:}
    DentClear simülasyonunun öğrenme çıktıları üzerindeki etkisinin istatistiksel olarak kanıtlanması için; kontrol grubu (geleneksel manneken eğitimi) ile deney grubu (VR simülatörü) içeren, yeterli örneklem büyüklüğüne sahip randomize kontrollü bir çalışma tasarlanmalıdır. Çıktı ölçütleri; klinik scaler açı doğruluğu, temizleme süresi ve periodontal değerlendirme skorlarını kapsamalıdır.

    \item \textbf{Ultrasonik Scaler Simülasyon Modülü:}
    Mevcut manuel scaler modülüne ek olarak, ultrasonik scaler kullanımını öğreten bir modül geliştirilmelidir. Bu modül; piezoelektrik titreşim efektini Unity'nin \texttt{AudioSource} ve \texttt{Rigidbody} bileşenleri aracılığıyla simüle etmeli ve su soğutma efektini parçacık sistemi (\textit{particle system}) ile görselleştirmelidir.

    \item \textbf{Tracker Sabitleme Aparatı Tasarımı:}
    Mevcut sistemde kullanıcı tracker'ları elle tutmaktadır. Ergonomik verimliliği artırmak ve her iki eli serbest bırakmak amacıyla; bir tracker'ı çene konumunda sabit tutan özel bir aparat (\textit{jaw mount}) tasarlanabilir. Bu sayede çene stabilitesi artırılırken kullanıcının scaler simülasyonuna odaklanması sağlanacaktır.

    \item \textbf{Yapay Zeka Destekli Kişiselleştirilmiş Geri Bildirim:}
    Kullanıcıların scaler hareket örüntüleri, açı dağılımları ve temizleme verimlilikleri makine öğrenmesi algoritmaları (örn. LSTM tabanlı zaman serisi analizi) ile analiz edilerek kişiselleştirilmiş eğitim önerileri sunulabilir. Bu yaklaşım, adaptif eğitim senaryoları oluşturulmasına da zemin hazırlayacaktır.

    \item \textbf{Çok Kullanıcılı Uzaktan Eğitim Modu:}
    Ağ üzerinden çalışan çok kullanıcılı (\textit{multi-user}) bir mimari eklenerek, eğitmenin uzaktan öğrenci performansını gerçek zamanlı izleyebileceği, müdahale edebileceği ve sanal ortamda yönlendirme yapabileceği bir uzaktan eğitim platformu oluşturulabilir.

    \item \textbf{Kapsamlı Dental Eğitim Platformuna Dönüşüm:}
    Detertraj modülünün ötesinde; diş kavitesi preparasyonu, lokal anestezi uygulama ve protetik restorasyon simülasyonları geliştirilerek DentClear, kapsamlı bir dental yeterlilik eğitim platformuna dönüştürülebilir \cite{perry2015simulation}.

\end{enumerate}
