Afyonkarahisar Sağlık Bilimleri Üniversitesi (AFSU)
Akademik ve klinik verilerin iç içe geçtiği, hasta ve öğrenci odaklı bir dijital deneyim sunar. Halk sağlığı bölümü duyuruları ve klinik faaliyetler için optimize edilmiş bir yapısı mevcuttur.
- Çok dilli arayüz
- Klinik randevu sistemleri
- Akademik/halk sağlığı entegrasyonu

Afyonkarahisar Sağlık Bilimleri Üniversitesi (AFSU), akademik tasarım denetiminde 34/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (94) ve akıcılık (94); görece geliştirilebilir alanları hareket tasarımı (28) ve estetik (35).
Afyonkarahisar Sağlık Bilimleri Üniversitesi (AFSU), tarafından tasarlanan bu Halk Sağlığı Müdürlüğü platformu olarak 34/100 puan alarak "Dönüşüm Aşaması" düzeyinde değerlendirilmiştir. Afyonkarahisar Sağlık Bilimleri Üniversitesi (AFSU), dijital dijital ortamda temel tasarım ve teknik kriterlerin önemli bir bölümünde eksiklikler sergilemektedir. genel kullanıcı deneyimini doğrudan olumsuz etkileyen görsel tutarsızlıklar, erişilebilirlik ihlalleri ve performans sorunları tespit edilmiştir. Kapsamlı bir yeniden tasarım süreci, kullanıcı deneyimini ve arama motoru görünürlüğünü eş zamanlı güçlendirecektir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Sarı iyimserlik ve yeniliği simgeler. Yüksek parlaklığı kontrast yönetimini kritik kılar; arka plan kullanımında okunabilirlik titizlik gerektirir. (Birren, 1969)
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Halk Sağlığı Müdürlüğü
Afyonkarahisar Sağlık Bilimleri Üniversitesi (AFSU) bu kategoride 22 puan altında — sektör ortalaması 56/100. En iyi %86 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.