Acıbadem Üniversitesi Tıp Fakültesi Pediatri
Pediatri alanındaki bilimselliği dijital arayüze taşıyan örnek bir yapı. Eğitim, araştırma ve hasta bakım süreçlerini iç içe sunarak, sağlık sektöründeki güncel bilgileri kullanıcıyla akademik bir disiplinle paylaşıyor.
- Bilimsel içerik disiplini
- Akademik kadro şeffaflığı
- Nitelikli bilgi paylaşımı

Acıbadem Üniversitesi Tıp Fakültesi Pediatri, akademik tasarım denetiminde 65/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (98) ve görsel kararlılık (87); görece geliştirilebilir alanları hareket tasarımı (28) ve marka kimliği (44).
Acıbadem Üniversitesi Tıp Fakültesi Pediatri, tarafından tasarlanan bu Pediatri & Çocuk Hastalıkları platformu olarak 65/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Acıbadem Üniversitesi Tıp Fakültesi Pediatri, dijital dijital alan içinde güçlü bir temel üzerine inşa edilmiş olmakla birlikte genel kullanıcı deneyimini sınırlayan belirli tasarım kararları dikkat çekmektedir. Renk kontrastı, tipografik hiyerarşi ve etkileşim yoğunluğu alanlarında odaklanmış iyileştirmeler kullanıcı deneyimini belirgin ölçüde ilerletecektir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
4 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Canlı soğuk palet dinamizm ve modernlik mesajı veriyor; teknoloji çağrışımı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Pediatri & Çocuk Hastalıkları
Acıbadem Üniversitesi Tıp Fakültesi Pediatri bu kategoride 13 puan üzerinde — sektör ortalaması 52/100. En iyi %30 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler


Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.