Türk Eğitim Vakfı
TEV, Türkiye'de burs denildiğinde akla gelen ilk ve en güvenilir kurumdur. Web sitesi, karmaşık burs süreçlerini şeffaf bir arayüzle yönetebilmek adına mükemmel bir UX mimarisine sahiptir. Hem bağışçı hem de öğrenci tarafında dijitalleşmeye yaptığı yatırımlar, vakıf kültürünü modern teknolojiyle birleştiren örnek bir model sunar.
- Yurt içi ve yurt dışı kapsamlı burs programları
- Kurumsal bağış yönetimi
- Dijital burs başvuru süreci

Türk Eğitim Vakfı, akademik tasarım denetiminde 60/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (76) ve akıcılık (76); görece geliştirilebilir alanları teknik altyapı (48) ve etkileşim tasarımı (51).
Türk Eğitim Vakfı, tarafından tasarlanan bu Eğitim Yardımı & Burs platformu olarak 60/100 puan ve "Güçlü Temel" sertifikasyonuyla değerlendirilmiştir. Türk Eğitim Vakfı, eğitim platformlar arasında gelişim potansiyeli yüksek bir konumda yer almaktadır. WCAG 2.1 erişilebilirlik kriterleri ve Lighthouse performans metrikleri temel uyumluluğu sağlarken, öğrencilerin ve eğitmenlerin uzun vadeli memnuniyetini artıracak derinlikli iyileştirmeler için net fırsatlar mevcuttur.
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)
5 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Enerjik sıcak tonlar güçlü bir aksiyon isteği uyandırıyor; marka iddialı ve dikkat çekici."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Eğitim Yardımı & Burs
Türk Eğitim Vakfı bu kategoride 6 puan üzerinde — sektör ortalaması 54/100. 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.

