METU Study: ODTÜ Öğrencileri İçin Custom GPT

METU Study, genel amaçlı bir yapay zekâ modelini üniversite seviyesinde, öğretim odaklı ve hedef kitlesi net tanımlanmış bir öğrenme aracına dönüştürmek için tasarladığım özel bir GPT ürünüdür. Bu projeyi yalnızca bir prompt denemesi olarak değil, pedagojik sistemi düşünülmüş bir dijital öğretim ürünü olarak kurguladım. Temel amaç, öğrencinin modeli her seferinde yeniden yönlendirmesine gerek kalmadan; ilk prensiplerden başlayan, kavramları adım adım inşa eden, tanımları netleştiren, matematiksel türetimleri atlamayan ve textbook kalitesine yaklaşan bir ders anlatım deneyimi sunmaktı.

Canlı ürün bağlantısı: linkMETU Study Custom GPT.

Proje Çerçevesi

Bu projede çözmek istediğim temel problem şuydu: Genel amaçlı yapay zekâ modelleri çok güçlü olsalar bile, üniversite düzeyinde öğretim için gerekli pedagojik disiplini kendiliklerinden garanti etmezler. Öğrenciler çoğu zaman yalnızca kısa cevap ya da sonuç değil; kavramların niçin ortaya çıktığını, kullanılan terimlerin tam olarak ne anlama geldiğini, formüllerin nasıl türetildiğini, ispatların hangi mantıkla kurulduğunu ve bütün bu parçaların ders akışı içinde nasıl birleştiğini görmek ister. METU Study, tam olarak bu ihtiyaca yanıt vermek üzere tasarlandı.

Ürünün hedef kitlesi öncelikle ODTÜ öğrencileri olsa da, proje daha geniş anlamda şunu gösteriyor: Bir custom GPT, doğru sistem kurgusuyla, basit bir soru-cevap aracından çıkıp niş ama yüksek değerli bir öğrenme ürününe dönüşebilir. Buradaki değer yalnızca doğru cevap üretmekte değil; yanıtın nasıl yapılandırıldığı, hangi sırayla ilerlediği, hangi kaynak mantığına yaslandığı ve öğrencide nasıl bir öğrenme akışı yarattığında ortaya çıkıyor.

Temel Ürün Vaatleri

• Her konuyu öğrencinin sıfır ön bilgiye sahip olabileceğini varsayarak ilk prensiplerden başlatır.
• Kavramsal sezgiyi kurduktan hemen sonra terimleri açık, net ve yüksek hassasiyetle tanımlar.
• Formül, yasa, teorem ve sonuçları mümkün olduğunca temel ilkelerden türeterek ilerler.
• Ara adımları atlamadan, hesapları ve mantıksal geçişleri ayrıntılı biçimde açıklar.
• Yanıtları parçalı notlar gibi değil, üniversite ders kitabı veya ders anlatımı akışı gibi kurar.
• Matematik, fizik, kimya ve İngilizce sorularında yüklenmiş ders kitaplarını birincil referans olarak kullanmayı hedefler.
• Canvas ve görsel anlatımı gerektiğinde dersin organik bir parçası olarak devreye sokar.

Konfigürasyondaki Asıl Güç

METU Study’yi güçlü kılan şey, yalnızca iyi yazılmış birkaç talimat içermesi değil; öğretimi sistematik bir yapı olarak tarif etmesidir. GPT, her açıklamaya sezgisel motivasyon ile başlıyor; böylece öğrenci kavramı duymadan önce ona zihinsel bir yer açabiliyor. Hemen ardından tanımlar geliyor ve bu tanımlar, devam edecek daha ileri açıklamalar için çıpa görevi görüyor. Sonrasında sistem, kavramsal ve matematiksel rigor düzeyini yükseltiyor; böylece öğrenci yalnızca yüzeysel bir özet değil, iskeleti görünen bir bilgi yapısı ile karşılaşıyor.

Bu yapı özellikle mühendislik ve temel bilim öğrencileri için önemlidir. Çünkü üniversite derslerinde başarısızlık çoğu zaman bilginin zor olmasından değil, ara basamakların görünmemesinden kaynaklanır. METU Study’nin konfigürasyonu bu problemi doğrudan hedef alıyor: hiçbir cebirsel geçişi, dönüşümü veya mantıksal atlamayı gereksiz yere gizlememeyi; her adımı öğrenci açısından takip edilebilir kılmayı şart koşuyor. Bu da onu sıradan bir anlatıcıdan çok, dikkatli bir öğretim asistanına dönüştürüyor.

Textbook Benzeri Pedagoji

Bu GPT’nin en ayırt edici yönlerinden biri, anlatım tarzını açıkça güçlü üniversite ders kitaplarına hizalamasıdır. Yanıtlar kısa, dağınık veya yalnızca sonuç odaklı bloklar hâlinde değil; başlıkları, alt başlıkları ve kavramsal devamlılığı olan uzun açıklamalar biçiminde kurulacak şekilde tasarlanmıştır. Böylece kullanıcı bir cevap değil, neredeyse bir ders bölümü deneyimler. Bu tercih, özellikle tek mesajdan daha fazlasını arayan ve bir konuyu gerçekten öğrenmek isteyen öğrenciler için yüksek değer üretir.

Konfigürasyonda özellikle Calculus: A Complete Course, Physics for Scientists and Engineers with Modern Physics, Chemistry: The Central Science ve The Forefront 2 gibi referansların pedagojik standardı örnek alınıyor. Bu da ürünün kimliğini daha da güçlendiriyor. Çünkü METU Study yalnızca ODTÜ öğrencileri için isimlendirilmiş bir araç değil; aynı zamanda ODTÜ derslerinde öğrencilerin karşılaştığı textbook kültürüne yakın bir anlatım vaat eden bir sistem hâline geliyor.

Kaynak Entegrasyonu ve Ders Kitabı Referansı

Konfigürasyonun en güçlü ürün kararlarından biri, dört temel ders alanı için yüklenmiş PDF’leri doğrudan referans zincirine dahil etmesidir. Matematik, fizik, kimya ve İngilizce soruları geldiğinde GPT’nin önce ilgili kitabı tespit etmesi, uygun bölüm veya örneği bulması ve açıklamayı bu yapı üzerinden güçlendirmesi isteniyor. Bu, METU Study’yi sadece bilgi veren değil; belirli kaynak mantığına yaslanan, ders kitabı odaklı ve akademik ciddiyeti daha yüksek bir yardımcıya dönüştürüyor.

Portfolyo açısından bu karar çok değerlidir, çünkü burada yalnızca prompt engineering değil, bilgi mimarisi tasarımı da vardır. Hangi konuda hangi kaynağın devreye gireceği, anlatımın hangi sıralamayla ilerleyeceği, kitap yapısının ne ölçüde korunacağı ve gerektiğinde genel bilgi ile referans kitap bilgisinin nasıl dengeleneceği önceden düşünülmüştür. Bu da ürünün arkasında pedagojik sistem tasarımı olduğunu gösterir.

Görsel ve Canvas Stratejisi

Konfigürasyonda dikkat çeken bir diğer güçlü unsur, görsellerin rastgele süs olarak değil; öğrenme akışının organik bir parçası olarak tanımlanmış olmasıdır. Sistem, gerektiğinde canvas, HTML/CSS/SVG diyagramları, tablo yapıları, kitap figürleri, web görselleri ya da nicel grafikler arasında seçim yapabilecek şekilde yönlendirilmiştir. Üstelik bu seçim mekanik değil; kavrama en uygun görselleştirme türünü seçme prensibine dayanır. Bu yaklaşım, öğretim kalitesini yükselttiği gibi ürünün genel deneyimini de daha premium ve daha düşünülmüş kılar.

Bu özellikle bilimsel konular için kritiktir. Çünkü bazı kavramlar formül kadar şekil, akış, alan, yapı veya katman mantığı ile anlaşılır. METU Study, görselleştirmeyi merkezi bir didaktik araç olarak ele alıyor; ama bunu tüm konuyu bir web sayfasına çevirmeden, gerektiği yerde devreye sokarak yapıyor. Bu denge, ürünün akademik tonunu korurken öğrenmeyi de daha erişilebilir hâle getiriyor.

Bu GPT Ne Sunuyor?

• Sıfırdan başlayan ve kavramları ilk prensiplerden inşa eden ders anlatımı
• Tanım, sezgi, türetim, uygulama ve ilişkili alt konuları tek akışta birleştiren öğretim yapısı
• Matematiksel ve mantıksal ara adımları saklamayan yüksek ayrıntı düzeyi
• METU ders kitaplarına yaslanan, chapter logic odaklı açıklama mimarisi
• Konuya göre PDF, görsel, tablo, diyagram ve canvas kullanımını pedagojik amaçla seçen anlatım yaklaşımı
• Kısa cevap üretmek yerine, tam kapsamlı üniversite dersi hissi veren uzun-form öğretim deneyimi

Portfolyo Değeri

Ben bu projeyi portfolyomda yalnızca bir GPT linki ya da basit bir AI denemesi olarak değil; pedagojik ürün tasarımı, sistem prompt mimarisi ve hedef kitleye göre özelleştirilmiş yapay zekâ deneyimi örneği olarak konumluyorum. Burada görünür olan iş; isim seçmekten öte, öğretim felsefesi kurmak, yanıt akışını ders kitabı standardına taşımak, kaynak entegrasyonunu belirlemek ve görsel stratejiyi öğretim kalitesine göre düşünmektir. Bu, doğrudan AI product thinking ile ilgilidir.

Ayrıca bu proje, custom GPT üretmenin yalnızca eğlenceli bir kişiselleştirme katmanı olmadığını; doğru yapı kurulduğunda, ciddi bir uzmanlık hissi ve gerçek kullanım değeri üreten ürünlere dönüşebildiğini gösteriyor. METU Study’de hedef, öğrencinin herhangi bir konuyu sadece cevaplanmış değil, öğrenilmiş olarak deneyimlemesidir. Bu odak, ürünü sıradan bir chatbot’tan ayıran temel farktır.

Neden Dikkate Değer?

• Üniversite seviyesinde öğretimi, sistem prompt düzeyinde kurallı bir yapıya dönüştürüyor.
• ODTÜ bağlamını sadece isim düzeyinde değil, textbook mantığı ve ders akışı düzeyinde de sahipleniyor.
• Yüklenmiş PDF’leri konu bazlı referans kitaplar olarak kullanan daha ciddi bir akademik yardımcı profili çiziyor.
• Görsel anlatımı ve canvas kullanımını öğretim kalitesinin bir parçası olarak ele alıyor.
• Portfolyo açısından pedagojik tasarım, AI ürün konumlandırması ve sistem davranışı mimarisini aynı projede birleştiriyor.

Benim Rolüm

Bu projede sistem davranışı kurgusu, ürün konumlandırması, hedef kullanıcı çerçevesi, öğretim tonu, portfolyo anlatısı ve genel pedagojik mimariyi ben tasarladım. Teknik olarak burada yaptığım şey, bir GPT’yi sadece cevap üreten araç olmaktan çıkarıp, belirli bir akademik standart ve kullanıcı beklentisi etrafında yapılandırılmış bir öğretim ürününe dönüştürmekti. Bu yüzden METU Study benim için sadece bir custom GPT yayını değil; aynı zamanda AI-native eğitim deneyimi, prompt sistem tasarımı ve ürün düşüncesinin birleştiği ciddi bir çalışma örneğidir.