Ankara Üniversitesi Kreiken Rasathanesi
Akademik derinliği ve halka açık etkinliklerdeki sürekliliği ile örnek bir modeldir. Modernize edilmiş web arayüzü, kullanıcıların gözlem projeleri başvurularını kolaylaştırırken, zengin bir arşiv ve etkinlik takvimi sunarak toplumsal katkıyı profesyonel bir UX ile birleştirir.
- Düzenli halk günü etkinlikleri
- Akademik gözlem proje yönetimi
- Gelişmiş meteoroloji ve gözlem verisi paylaşımı

Ankara Üniversitesi Kreiken Rasathanesi, akademik tasarım denetiminde 63/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (96) ve içerik (77); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (35) ve etkileşim tasarımı (42).
Ankara Üniversitesi Kreiken Rasathanesi, tarafından tasarlanan bu Astronomi Gözlemevi platformu olarak 63/100 skorla "Güçlü Temel" düzeyinde değerlendirmeye alınmıştır. genel kullanıcı deneyimini destekleyen altyapı kurulu olup kullanıcıların temel beklentileri karşılanmaktadır. Ancak görsel ağırlık dağılımı, renk psikolojisi ve etkileşim akışı üzerine yürütülecek sistematik bir tasarım çalışması, platformun rekabetçiliğini artıracaktır.
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.
Astronomi Gözlemevi
Ankara Üniversitesi Kreiken Rasathanesi bu kategoride 10 puan üzerinde — sektör ortalaması 53/100. En iyi %27 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.

