Boğaziçi Üniversitesi Eğitim Politikaları (BEPAM)
Akademik bir araştırma merkezinin dijital yüzü nasıl olması gerektiğine dair iyi bir örnektir. Sade tasarımı, araştırma çıktılarına hızlı erişim sağlayan yapısı ve şeffaf faaliyet raporlama sistemi, kullanıcıya güven veren profesyonel bir dijital ürün deneyimi sunar.
- Akademik yayın raporlama sistemi
- Politika önerileri arşivi
- Disiplinlerarası araştırma sunumu

Boğaziçi Üniversitesi Eğitim Politikaları (BEPAM), akademik tasarım denetiminde 43/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (86) ve görsel kararlılık (76); görece geliştirilebilir alanları hareket tasarımı (28) ve marka kimliği (44).
Boğaziçi Üniversitesi Eğitim Politikaları (BEPAM), tarafından tasarlanan bu Eğitim Araştırma & Politika platformu olarak 43/100 puan ve "Dönüşüm Aşaması" değerlendirmesiyle kayıt altına alınmıştır. Boğaziçi Üniversitesi Eğitim Politikaları (BEPAM), eğitim sektörde rekabetçi bir konuma ulaşabilmek için kapsamlı bir tasarım ve teknik yatırıma ihtiyaç duymaktadır. öğrencilerin ve eğitmenlerin temel beklentileri olan hız, okunabilirlik ve görsel netlik kriterlerinde önemli geliştirme alanları saptanmıştır.
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)
3 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Soğuk minimal palet berraklık ve hassasiyet mesajı veriyor; premium B2B algısı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Eğitim Araştırma & Politika
Boğaziçi Üniversitesi Eğitim Politikaları (BEPAM) bu kategoride 13 puan altında — sektör ortalaması 56/100. En iyi %89 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.