İzmir Demokrasi Üniversitesi - E-Spor Topluluğu
Kendi turnuva altyapısını oluşturma ve üniversite öğrencilerini profesyonel sahneye hazırlama konusunda başarılı bir çizgiye sahiptir. Ege bölgesindeki üniversite espor faaliyetlerinin en aktif temsilcilerindendir.
- Ege bölgesi rekabet merkezi
- Ödüllü üniversite turnuvaları
- Profesyonel takım yetiştirme programı

İzmir Demokrasi Üniversitesi - E-Spor Topluluğu, akademik tasarım denetiminde 37/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (83) ve görsel kararlılık (82); görece geliştirilebilir alanları teknik altyapı (51) ve etkileşim tasarımı (51).
İzmir Demokrasi Üniversitesi - E-Spor Topluluğu, tarafından tasarlanan bu Esports Okul & Üniversite platformu olarak 37/100 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.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
6 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.
Esports Okul & Üniversite
İzmir Demokrasi Üniversitesi - E-Spor Topluluğu bu kategoride 20 puan altında — sektör ortalaması 57/100. 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.

