Özet. Öğrenme bilimi literatürü neyin işe yaradığı konusunda alışılmadık ölçüde net. 242 çalışmayı, 1.619 etkiyi ve 169.179 benzersiz katılımcıyı kapsayan 2021 tarihli bir meta-analiz, 0,56’lık genel ortalamaya karşı aralıklı tekrarı d = 0,85 ile birinci, sınama yoluyla pratiği d = 0,74 ile ikinci sıraya koyuyor. Avrupa Sürekli Mesleki Eğitim Araştırması ise işverenlerin gerçekte ne sunduğunu gösteriyor: 2020’de AB işletmelerinin %54,9’u eğitim kursu düzenledi ve %29,4’ü çalışanlarını konferanslara gönderdi; buna karşılık iş rotasyonu ve geçici görevlendirme %12,7’de, öğrenme çemberleri %13,4’te kaldı. Aralıklandırmayı ve hatırlamayı yapısal olarak üreten biçimler neredeyse hiç kimsenin uygulamadığı biçimler. Sonra basit tavsiyeyi kıran üç şey devreye giriyor. Harmanlama etkisi sözel materyalde işaret değiştiriyor ve g = -0,39 ile bloklu çalışmayı öne çıkarıyor. En iyi ölçülmüş teknikler çoğunlukla yüzeysel ve olgusal çıktılar üzerinde sınandı, yetişkin beceri gelişiminin hedeflediği derin ilişkisel beceriler üzerinde değil. Ve etkiler düşük yetenekli öğrenenlerde yüksek yetenekli olanlara göre çok daha büyüktü; bu, beceri eğitimi satın alan kitlenin tam tersi. Aşağıdaki protokol bu üç kısıtı da ciddiye alıyor.
Daha önce yan yana konmamış iki veri seti
Kanıta dayalı çalışma tekniklerinin listesini herkes bulabilir. Bizim 12 çalışma tekniğinin araştırma gücüne göre sıralaması bu hiyerarşiyi ortaya koyuyor ve tartışma konusu değil.
Bu tavsiyenin her versiyonunda eksik olan şey, sorunun ikinci yarısı. Aralıklı tekrarın yeniden okumaya üstün geldiğini bilmek, masa başında yalnızken ne yapmanız gerektiğini söyler. İş yerinde gerçekte aldığınız eğitimin neden böyle göründüğünü ya da sunulan biçimlerden hangisinin zamanınıza değdiğini söylemez.
Bunun için kamuya açık bir veri seti var ve öğrenme yazılarında neredeyse hiç kullanılmıyor. Eurostat, AB işletmeleri genelinde Sürekli Mesleki Eğitim Araştırması’nı yürütüyor ve her eğitim türünü sunan işletmelerin payını biçim bazında yayımlıyor. Bunu etki büyüklüğü tablosunun karşısına koyduğunuzda boşluk görünür hâle geliyor.
Doğrulanmış veri: tekniğe göre ölçülen etki ve biçime göre yaygınlık
| Öğrenme tekniği (Donoghue ve Hattie, 2021) | Fayda sınıfı | Vaka | Benzersiz katılımcı | Etki büyüklüğü d | En yakın kurumsal biçim (Eurostat CVTS) | AB işletmelerindeki pay, 2020 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Aralıklı tekrar | Yüksek | 150 | 152.952 | 0,85 | İş rotasyonu, değişim veya geçici görevlendirme | %12,7 |
| Sınama yoluyla pratik | Yüksek | 374 | 6.033 | 0,74 | Rehberli iş başı eğitimi | %43,1 |
| Ayrıntılandırıcı sorgulama | Orta | 254 | 2.138 | 0,56 | Öğrenme veya kalite çemberleri | %13,4 |
| İmgeleme | Orta | 135 | 1.052 | 0,56 | ayrı olarak sorulmadı | raporlanmadı |
| Kendi kendine açıklama | Orta | 93 | 804 | 0,54 | Kendi kendine yönlendirilen öğrenme | %29,1 |
| Bellek destekleyiciler | Düşük | 107 | 580 | 0,50 | ayrı olarak sorulmadı | raporlanmadı |
| Yeniden okuma | Düşük | 113 | 1.529 | 0,47 | ayrı olarak sorulmadı | raporlanmadı |
| Harmanlanmış pratik | Düşük | 104 | 972 | 0,47 | ayrı olarak sorulmadı | raporlanmadı |
| Altını çizme | Düşük | 56 | 1.129 | 0,44 | ayrı olarak sorulmadı | raporlanmadı |
| Özetleme | Düşük | 234 | 1.990 | 0,44 | Eğitim kursları ve konferans katılımı | %54,9 ve %29,4 |
Etki büyüklükleri, fayda sınıfları, vaka ve katılımcı sayıları doğrudan Donoghue ve Hattie (2021) çalışmasının 1. Tablosundan alınmıştır; genel ortalama d = 0,56. Yaygınlık payları Eurostat Sürekli Mesleki Eğitim Araştırması’ndan alınmıştır; her eğitim türünü sunan AB işletmelerinin yüzdesi, 2020 referans yılı. Bir teknik ile bir kurumsal biçim arasındaki eşleştirme, o biçimin hangi tekniği yapısal olarak ürettiğine dair CEOtudent editöryel değerlendirmesidir; istatistiksel bir bağ değildir. İki veri setinin ortak birimi yoktur ve sayısal olarak birleştirilmemiştir. “Ayrı olarak sorulmadı” satırlarının araştırmada karşılığı yoktur ve vekil bir değer atanmak yerine boş bırakılmıştır.
Doğrulanmış veri: AB işletmeleri gerçekte ne sunuyor, 2005-2020
| Eğitim biçimi | 2005 | 2010 | 2015 | 2020 |
|---|---|---|---|---|
| Herhangi bir sürekli mesleki eğitim | %55,6 | %63,6 | %70,5 | %67,4 |
| Eğitim kursları | %46,5 | %55,0 | %60,2 | %54,9 |
| Eğitim kursları, dışarıdan | %41,8 | %48,3 | %54,1 | %46,8 |
| Eğitim kursları, kurum içi | %23,9 | %29,5 | %34,3 | %35,0 |
| Rehberli iş başı eğitimi | %27,5 | %30,7 | %41,2 | %43,1 |
| Konferans, atölye, fuar ve seminerler | %29,7 | %32,7 | %37,2 | %29,4 |
| Kendi kendine yönlendirilen öğrenme | %9,9 | %12,5 | %19,5 | %29,1 |
| Öğrenme veya kalite çemberleri | %9,1 | %8,8 | %11,8 | %13,4 |
| İş rotasyonu, değişim veya geçici görevlendirme | %8,5 | %8,8 | %11,6 | %12,7 |
| Sürekli mesleki eğitim yok | %44,4 | %36,4 | %29,5 | %32,6 |
Eurostat, Sürekli Mesleki Eğitim Araştırması, eğitim türüne göre eğitim sunan işletmeler, tüm işletmelerin yüzdesi, AB 27 ülkesi (2020’den itibaren), tüm büyüklük sınıfları. Kategoriler örtüşür; birden fazla biçim sunan bir işletme birden fazla satırda görünür.
CEOtudent editöryel çerçevesi: ikisini birlikte okumak
Hiçbiri tek başına bir veri setinin söylemediği üç gözlem.
En yüksek puanlı teknik, en az sunulan biçime bağlı. Aralıklı tekrar tablonun tepesinde d = 0,85 ölçtü ve aynı materyalle aylar boyunca tekrarlanan karşılaşmayı yapısal olarak zorlayan tek kurumsal biçim, işletmelerin %12,7’sinde görülen iş rotasyonu ve geçici görevlendirme. Tasarımı gereği karşılaşmayı tek bir bloğa sıkıştıran kurs ise %54,9’a ulaşıyor.
En hızlı büyüyen biçim sorumluluğu bireye devretti. Kendi kendine yönlendirilen öğrenme, 2005’te işletmelerin %9,9’undan 2020’de %29,1’ine çıktı; yaklaşık üç katına ve serideki diğer tüm kategorilerden hızlı. Bu yayının okuru için tablodaki en önemli satır bu. Protokolü artık sizden başka kimse tasarlamıyor.
Büyümeyen biçimler, aralıklandırmayı içine yerleştirenler. Öğrenme çemberleri on beş yılda %9,1’den %13,4’e, iş rotasyonu %8,5’ten %12,7’ye çıktı. İkisi de marjinal kaldı. Kanıtın desteklediği yapısal koşullar işverenler tarafından ölçekte sunulmuyor ve eğilim sunulacağını da düşündürmüyor.
CEO ve öğrenci ayrımının ölçülebilir hâli bu. Öğrenci yarısı hangi tekniğin etki büyüklüğünün daha iyi olduğunu sorar. CEO yarısı bunu sağlayacak sistemi kurmaktan kimin sorumlu olduğunu sorar, cevabın bireye kaydığını gösteren bir araştırmaya bakar ve takvimini ona göre yapar.
Genel tavsiyenin kırıldığı yerler
Bu literatürün popüler versiyonunun düzenli olarak düşürdüğü üç kısıt. Üçü de, o cesaret verici rakamları üreten aynı makalelerden geliyor.
Harmanlama sözel materyalde işaret değiştiriyor. Brunmair ve Richter’in 59 çalışma, 238 etki büyüklüğü ve 158 örneklem üzerindeki meta-analizi, genel harmanlama etkisini Hedges’ g = 0,42 ile orta düzeyde buldu; resimlerde g = 0,67 ile en güçlü, matematiksel görevlerde g = 0,34 ile daha zayıf. Ancak kelimelere dayalı çalışmalarda bloklu çalışmanın üstünlüğünü, g = -0,39 ile, buldu; açıklayıcı metinlerdeki sonuçlar ise belirsizdi ve genel etkiler anlamlı değildi. Harmanlama evrensel bir talimat değil. Yetişkin beceri gelişiminin büyük bölümünü oluşturan sözcük dağarcığı, terminoloji ve tanımlarda kanıt ters yönü işaret ediyor.
Ölçülen çıktılar çoğunlukla yüzeyseldi. Donoghue ve Hattie doğrudan belirtiyor: meta-analizdeki çalışmaların çoğunluğu yüzeysel veya olgusal çıktılara dayanıyordu ve bulguları daha derin, daha ilişkisel çıktılara uygularken dikkat gerekiyor. Mesleki beceri gelişiminin neredeyse tamamı derin ve ilişkiseldir: muhakeme, bütünleştirme, dağınık vakalara aktarım. d = 0,85 gerçek bir sayı ve öğrenmeye çalıştığınız şey üzerinde ölçülmedi.
Etkiler düşük yetenekli öğrenenlerde daha büyüktü. Aynı makale, etkilerin düşük yetenekli öğrencilerde yüksek yetenekli olanlara göre çok daha büyük olduğunu, geri bildirimin varlığının ve yakın ile uzak aktarımın önemli düzenleyiciler olduğunu bildiriyor. Komşu bir beceri öğrenen deneyimli bir profesyonel, dağılımın ölçülen kazancın daha küçük olduğu ucunda duruyor.
Bunların hiçbiri teknikleri yanlış kılmıyor. Rakamları tahmin değil tavan hâline getiriyor ve tavsiyeye sadakatle uyan insanların neden sıklıkla başlıktakinden azını elde ettiğini açıklıyor.
Aralıklandırma araştırması aslında neyi belirtiyor
Bu literatürdeki en kullanışlı ve en az alıntılanan bulgu zamanlamayla ilgili ve niceliksel.
Cepeda ve arkadaşları 1.350’den fazla kişiye bir dizi olgu öğretti, 3,5 aya varan bir aradan sonra tekrar yaptırdı ve bir yıla varan ek bir gecikmenin ardından yeniden test etti. Herhangi bir test gecikmesinde, çalışma oturumları arasındaki aralığı artırmak önce performansı iyileştirdi, sonra kademeli olarak düşürdü. Optimal aralık, test gecikmesi büyüdükçe büyüdü. Ancak test gecikmesinin oranı olarak ölçüldüğünde optimal aralık, bir haftalık gecikmenin yaklaşık %20 ila %40’ından bir yıllık gecikmenin yaklaşık %5 ila %10’una düştü. Yazarlar bu etkileşimin, birçok eğitim uygulamasının son derece verimsiz olduğu anlamına geldiği sonucuna varıyor.
Aynı ekibin 184 makaledeki 317 deneyde 839 değerlendirmeyi kapsayan daha önceki incelemesi aynı yapısal noktaya varmıştı: çalışmalar arası aralık ile hatırlama aralığı birlikte işler, dolayısıyla tek bir aralıklandırma kuralı her ufuk için doğru olamaz.
Popüler özetlerin çoğu bunu tersine anlıyor. Küçülen yüzdeyi aktarıp uzun ufukların göreli olarak daha sık tekrar gerektirdiği sonucuna varıyorlar. Mutlak zamanda tam tersi doğru ve takvime giren şey mutlak zaman.
CEOtudent türetilmiş takvimi: yayımlanan oranların ima ettiği tekrar aralıkları
| Ne kadar süre hatırlamanız gerekiyor | Optimal aralık, o ufkun payı olarak | Türetilmiş aralık, gün |
|---|---|---|
| 1 hafta (7 gün) | %20 ila %40 | yaklaşık 1,4 ila 2,8 gün |
| 1 ay | raporlanmadı | raporlanmadı |
| 3 ay | raporlanmadı | raporlanmadı |
| 1 yıl (365 gün) | %5 ila %10 | yaklaşık 18 ila 37 gün |
Cepeda ve arkadaşlarının (2008) bildirdiği iki orandan CEOtudent tarafından türetilmiştir. Aritmetik: 7 x 0,20 = 1,4 ve 7 x 0,40 = 2,8; 365 x 0,05 = 18,25 ve 365 x 0,10 = 36,5. Bir aylık ve üç aylık satırlar raporlanmadı olarak bırakıldı; çünkü çalışma yalnızca bir hafta ve bir yıl noktalarını sabitliyor, ikisi arasında ara değer üretmek bir bulgu değil bir uydurma olurdu.
Pratik okuma şu: bir becerinin bir hafta durması gerekiyorsa her gün ya da iki günde bir tekrar edin. Bir yıl durması gerekiyorsa kabaca ayda bir tekrar edin. Oran dörtte birine inerken gerçek aralık on kattan fazla büyüyor.
CEOtudent editöryel çerçevesi: kısıtlara saygı gösteren bir hızlı beceri protokolü
Bir teknik listesi değil, bir protokol. Her adım neye dayandığını ve neye dayanmadığını söylüyor.
| Adım | Ne yaparsınız | Dayandığı kanıt | Dürüst sınır |
|---|---|---|---|
| 1. Önce hatırlama ufkunu belirleyin | Herhangi bir takvim seçmeden önce becerinin ne kadar süre durması gerektiğine karar verin | Cepeda ve ark. 2008: optimal aralık, çalışmalar arası aralık ile hatırlama aralığına birlikte bağlı | Yalnızca bir hafta ve bir yıl noktaları yayımlanmış |
| 2. Sabit kural değil, mutlak aralık planlayın | Bir haftalık ufuk için bir iki gün arayla, bir yıllık ufuk için kabaca aylık | Yukarıdaki yayımlanmış oranlardan türetildi | Ara ufuklar araştırmada belirtilmiyor |
| 3. Sözcükleri bloklayın, vakaları harmanlayın | Terimleri ve tanımları bloklar hâlinde öğrenin; terimler oturduktan sonra problem türlerini karıştırın | Brunmair ve Richter 2019: kelimelerde bloklu çalışma lehine g = -0,39, genel harmanlama g = 0,42 | Meta-analizdeki materyal kategorileri gerçek işten daha kaba |
| 4. Yeniden okumayı hatırlama denemesiyle değiştirin | Her tekrar oturumu, hiçbir kaynak açılmadan önce bellekten hatırlamayla başlar | Donoghue ve Hattie 2021: sınama yoluyla pratik d = 0,74, yeniden okuma d = 0,47; Adesope ve ark. 2017 sınama testlerinin yeniden çalışmayı ve tüm diğer karşılaştırma koşullarını geçtiğini buldu | İkisi de çoğunlukla olgusal hatırlama üzerinde ölçüldü |
| 5. Geri bildirimi döngüye sokun | Her hatırlama denemesini hemen bir kaynağa ya da bir kişiye karşı doğrulayın | Donoghue ve Hattie 2021 geri bildirimin varlığını önemli bir düzenleyici olarak adlandırıyor | Makale bunu ayrı bir etki büyüklüğü olarak değil, düzenleyici olarak raporluyor |
| 6. İşvereninizin sağlamadığı yapıyı siz kurun | İş yeriniz ikisini de sunmuyorsa rotasyonu ve akran değerlendirmesini kendi haftanıza yerleştirin | Eurostat CVTS 2020: iş rotasyonu %12,7, öğrenme çemberleri %13,4, kendi kendine öğrenme %29,1 | Araştırma AB işletmelerini kapsıyor; etkililiği değil sunumu tarif ediyor |
Bu bir CEOtudent çerçevesidir. Kanıt sütunu alıntıdır; sıralama editöryel değerlendirmedir.
Altıncı adım, laboratuvar verisinden değil yaygınlık verisinden çıkan ve çoğu beceri tavsiyesinin tamamen atladığı adım. Araştırma, en iyi ölçülen koşulları üreten biçimleri yedi işletmeden birinden azının uyguladığını söylüyorsa, aralıklandırmanızı işvereninizin planlamasını beklemek, pazarın sunmadığı bir hizmeti beklemektir. Becerilerin pratik olmadan ne kadar hızlı solduğu üzerine çalışmamız aynı sorunun bakım tarafını ele alıyor; 40 yaşından sonra yeniden beceri kazanma ise bu yazının yalnızca değindiği yaşa bağlı düzenleyicileri işliyor.
Bunun söylemedikleri
Eurostat araştırması sunumu ölçüyor, sonucu değil. İşletmelerin hangi biçimleri sunduğunu kaydediyor, kimsenin bir şey öğrenip öğrenmediğini değil. Yaygınlık verisinin hiçbir parçası, gerçek bir kurum içinde iş rotasyonunun kurstan daha iyi işlediğinin kanıtı değil; yalnızca o biçimin, laboratuvar literatürünün desteklediği koşulları yapısal olarak barındırdığının göstergesi.
İki veri seti istatistiksel olarak karşılaştırılabilir değil. Etki büyüklükleri kontrollü çalışmalardan geliyor, çoğunlukla öğrencilerle ve çoğunlukla olgusal materyalde. Yaygınlık payları ise işletmelere yapılan bir araştırmadan geliyor. İkisini tek tabloya koymak analitik bir hamledir ve teknik ile biçim arasındaki eşleştirme bir değerlendirmedir. Boşluğu görmenin bir yolu olarak sunuluyor, boşluğun ölçümü olarak değil.
Meta-analitik rakamlar yüksek heterojenlik taşıyor. Donoghue ve Hattie tablosunda raporlanan I-kare değerleri on teknik boyunca %68 ile %89 arasında değişiyor; bu da ortalamaların çalışmalar arası geniş bir değişkenliğin üzerinde durduğu anlamına geliyor. Yayımlanmış bir d = 0,85 dağınık bir literatürdeki merkezi eğilimdir, yeniden üretmeyi beklemeniz gereken bir sayı değil.
Son olarak, 2020 Eurostat referans yılı çoğu Avrupalı işveren için kesintili bir dönemi kapsıyor. 2015-2020 hareketleri, özellikle kurslardaki ve konferanslardaki düşüş ile kendi kendine öğrenmedeki artış, bu göz önünde tutularak okunmalı. Kendi kendine öğrenme ve iş rotasyonu için daha uzun 2005-2020 eğilimi bu çekinceye daha az açık.
SSS
Tek bir teknik seçeceksem hangisi olmalı?
Ölçülen kanıta göre aralıklı tekrar; Donoghue ve Hattie tablosunda d = 0,85. İkinci sırada d = 0,74 ile sınama yoluyla pratik. İkisine de aynı çekince eşlik ediyor: büyük ölçüde yüzeysel ve olgusal çıktılar üzerinde ölçüldüler, dolayısıyla sıralamayı karmaşık beceriler hakkında bir vaat değil, bir sıralama rehberi olarak alın.
Harmanlama abartılıyor mu?
Aşırı genelleniyor. Brunmair ve Richter genel etkiyi g = 0,42 ile orta düzeyde ölçtü, ama kelime temelli materyalde bloklu çalışmanın üstünlüğünü de g = -0,39 ile ölçtü ve açıklayıcı metinlerde anlamlı olmayan sonuçlar buldu. Kanıttan sağ çıkan talimat koşullu: problem türlerini ve vakaları harmanlayın, sözcük dağarcığını ve tanımları bloklayın.
Bir yıl tutmam gereken bir şeyi ne sıklıkla tekrar etmeliyim?
Yayımlanan oran hatırlama aralığının %5 ila %10’u; bir yıllık ufuk için bu kabaca 18 ila 37 güne denk geliyor. Pratik okuma aylık tekrar. Bir haftalık ufuk için aynı çalışmanın %20 ila %40 oranı yaklaşık bir buçuk ila üç gün veriyor.
İşverenimin eğitimi neden bunların hiçbirini izlemiyor?
Çünkü aralıklandırmayı ve hatırlamayı yapısal olarak sağlayan biçimler en az sunulanlar. 2020’de AB işletmelerinin %54,9’u kurs düzenlerken %12,7’si iş rotasyonu ve %13,4’ü öğrenme çemberi uyguladı. Kurs idari olarak basit ve kanıtın yayılması gerektiğini söylediği karşılaşmayı sıkıştırıyor.
Araştırma deneyimli profesyoneller için geçerli mi?
Başlıktaki rakamların ima ettiği kadar temiz değil. Donoghue ve Hattie, etkilerin düşük yetenekli öğrenenlerde yüksek yetenekli olanlara göre çok daha büyük olduğunu ve yakın ile uzak aktarımın önemli bir düzenleyici olduğunu bildiriyor. Komşu bir beceri öğrenen deneyimli bir profesyonel, ölçülen kazancın daha küçük olduğu bölgede; bu da protokolü göz ardı etmek için değil, protokolü daha sıkı tasarlamak için bir gerekçe.
Kendi kendine öğrenme iyi bir işaret mi kötü mü?
İkisi de. 2005 ile 2020 arasında AB işletmelerinin %9,9’undan %29,1’ine yükselmesi, ne öğreneceğiniz konusunda daha çok özerklik ve aynı anda takvimi başka kimsenin tasarlamadığı anlamına geliyor. Kanıtı en güçlü teknikler tam da takvim gerektiren teknikler.
Kaynakça
- Donoghue, G. M. ve Hattie, J. A. C. (2021). A Meta-Analysis of Ten Learning Techniques. Frontiers in Education, cilt 6, makale 581216. Etki büyüklükleri, fayda sınıflandırmaları, vaka ve katılımcı sayıları, düzenleyici bulgular.
- Brunmair, M. ve Richter, T. (2019). Similarity matters: A meta-analysis of interleaved learning and its moderators. Psychological Bulletin, cilt 145, sayı 11, sayfa 1029-1052. Genel ve materyale özgü harmanlama etkileri.
- Cepeda, N. J., Vul, E., Rohrer, D., Wixted, J. T. ve Pashler, H. (2008). Spacing effects in learning: a temporal ridgeline of optimal retention. Psychological Science, cilt 19, sayı 11, sayfa 1095-1102. Test gecikmesinin oranı olarak optimal aralık.
- Cepeda, N. J., Pashler, H., Vul, E., Wixted, J. T. ve Rohrer, D. (2006). Distributed practice in verbal recall tasks: A review and quantitative synthesis. Psychological Bulletin, cilt 132, sayı 3, sayfa 354-380. Aralıklı tekrar literatürünün kapsamı ve iki aralığın birlikte işleyişi.
- Adesope, O. O., Trevisan, D. A. ve Sundararajan, N. (2017). Rethinking the Use of Tests: A Meta-Analysis of Practice Testing. Review of Educational Research, cilt 87, sayı 3, sayfa 659-701. Sınama yoluyla pratiğin yeniden çalışma ve diğer karşılaştırma koşullarıyla kıyaslanması.
- Eurostat, Sürekli Mesleki Eğitim Araştırması, eğitim türü ve büyüklük sınıfına göre eğitim sunan işletmeler, tüm işletmelerin yüzdesi, AB 27 ülkesi (2020’den itibaren), 2005, 2010, 2015 ve 2020 referans yılları.
- Rowland, C. A. (2014). The effect of testing versus restudy on retention: a meta-analytic review of the testing effect. Psychological Bulletin, cilt 140, sayı 6, sayfa 1432-1463. İlk hatırlama testlerinin tanıma testlerinden daha büyük sınama faydası sağladığı bulgusu için.
Bu içerik, derinlemesine bir araştırmanın ardından yapay zeka desteğiyle derlenmiş ve CEOtudent editör ekibi tarafından yazılıp yayına hazırlanmıştır.
