İstanbul Üniversitesi Açık ve Uzaktan Eğitim
Üniversite kalitesinde ders içerikleriyle metodolojik süreçlerin doğru anlaşılmasını sağlar. İçeriklerin güncelliği ve akademik titizlikle hazırlanmış olması, platformu güvenilir bir eğitim kaynağı yapmaktadır.
- Akademik ders materyalleri
- Uzman eğitmen içerikleri
- Güvenilir metodolojik kaynak

İstanbul Üniversitesi Açık ve Uzaktan Eğitim, akademik tasarım denetiminde 38/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (70); görece geliştirilebilir alanları estetik (36) ve etkileşim tasarımı (43).
İstanbul Üniversitesi Açık ve Uzaktan Eğitim, tarafından tasarlanan bu Araştırma Metodolojisi platformu olarak 38/100 skorla "Dönüşüm Aşaması" kategorisinde raporlanmıştır. kullanıcıların beklentilerini karşılayan temel etkileşim akışları henüz tam olarak olgunlaşmamıştır; genel kullanıcı deneyimini kısıtlayan çok sayıda tasarım açığı mevcuttur. Renk teorisi, tipografik hiyerarşi, Fitts Yasası etkileşim metrikleri ve WCAG erişilebilirlik standartları başta olmak üzere geniş kapsamlı bir dönüşüm planı önerilmektedir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Camgöbeği tazelik ve yenilik hissi verir. Teknoloji girişimlerinde geleneksel maviden farklılaşarak özgün ve çağdaş bir marka sesi oluşturur. (Birren, 1969)
6 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Dengeli soğuk tonlar profesyonellik ve güvenilirlik mesajı iletiyor; kurumsal algı başarılı."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Araştırma Metodolojisi
İstanbul Üniversitesi Açık ve Uzaktan Eğitim bu kategoride 0 puan altında — sektör ortalaması 38/100. En iyi %67 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.

