Maltepe Üniversitesi Sürekli Eğitim Merkezi (MALTEPESEM)
Eğitim sürecindeki devamlılık zorunluluğuna ve yönetmeliklere uygunluk prensibine sadık kalarak, standartların üzerinde bir eğitim disiplini sergiler.
- Disiplinli eğitim süreci
- Yönetmelik odaklı içerik
- Erişilebilir iletişim

Maltepe Üniversitesi Sürekli Eğitim Merkezi (MALTEPESEM), akademik tasarım denetiminde 58/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (99) ve görsel kararlılık (84); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (42) ve estetik (46).
Maltepe Üniversitesi Sürekli Eğitim Merkezi (MALTEPESEM), tarafından tasarlanan bu Arabuluculuk Eğitimi platformu olarak 58/100 puan alarak "Gelişime Açık" düzeyinde değerlendirilmiştir. Maltepe Üniversitesi Sürekli Eğitim Merkezi (MALTEPESEM), eğitim platformlar arasında fonksiyonel bir yapıya sahip olup temel kullanıcı akışlarını karşılamaktadır. Bununla birlikte içerik tüketim deneyimini olumsuz etkileyen görsel tutarsızlıklar, performans açıkları ve erişilebilirlik eksiklikleri tespit edilmiştir; sistematik bir tasarım revizyonu dönüşüm oranlarını anlamlı ölçüde iyileştirecektir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Kırmızı enerji, aciliyet ve güçlü eylem çağrısı iletir. E-ticaret ve sağlık sektörlerinde dikkat çekici etkisi deneysel psikoloji çalışmalarıyla kanıtlanmıştır. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Arabuluculuk Eğitimi
Maltepe Üniversitesi Sürekli Eğitim Merkezi (MALTEPESEM) bu kategoride 3 puan üzerinde — sektör ortalaması 55/100. En iyi %50 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.