YGS'de en çok yapılan hatalar ve çözüm önerileri - Kanal Önerisi

Bu paylaşımı daha önce yapmıştım ama madem YGS&LYS'ye az kaldı bir daha atayım. Videodaki hoca dershanede hocamdı. Sorduğum herhangi bir soruyu çözemediğini veya çözüp de anlatamadığını hatırlamıyorum. Kanaldaki videoları izlemedim tabii ama böylesine yakından tanıdığım, iş ahlakına sahip birinin kanalının reklamını yapmakta da bir beis görmüyorum.

YGS'de en çok yapılan hatalar ve çözüm önerileri

Kanalı: https://www.youtube.com/channel/UCmRkxJ4tTeIEvPwqPV7dqPg

(Konu anlatımları mevcut, arada birkaç reklam da var ama :))

Ben Sizin Yaşınızdayken 3 - Son Bir Ay




YGS'ye bir ay kaldığının farkındayım ve madem öyle size bu ay ne yapmanız gerektiğini düşündüğümü ve benim ne yaptığımı kısaca özetleyeyim.

Tatlı yazısındaki yazdıklarım hala geçerli. Yanlış bir şey yazmamışım kesinlikle.

Benim YGS'ye bir ay kala yaptıklarım öyle çok verimli değildi. Supernatural diye bir dizi vardı, her bölümü farklı bir konu işleyen bir diziydi dolayısıyla her gün 1-2 bölüm izlemenin zararı olmaz diye izliyordum. Sonra bir anda konulu, uzadıkça uzayan bir dizi haline geldi, benim planımı da altüst etti. Günde 1 saat çalışıp 2 saat dizi izlemeye başlamıştım. Neyse ki önlemimi erken alıp 2. sezonun sonunda diziyi izlemeyi bıraktım ve LYS'den önceki güne kadar hiç açmadım. Eğer böyle bir durumdaysanız size de önerim bir an önce bırakın. Ondan sonra yine dizi izledim ama hep saçma sapan şeyler izledim bağımlılık yapmasın diye.

Verimli değildi dedim ama tamamen felaket de değildi. Konuları bitirdiğim için soru ve deneme çözdüm bol bol. Konu çalışırken - hele de çok yeni bir konuysa - beyniniz nöronlar arası yeni bağlar kurar bir sürü ve bu zor bir iştir (biyoloji bilgim fazla değil çoğu şeyi unuttum ama bu da besbelli bir şey, kendiniz de fark etmişsinizdir.) fakat test/deneme çözerken zamanın büyük çoğunda hatırlama işlemini yaparsınız yani zaten hazır olan bağlar kullanılır, o yüzden o kadar uzun ve sıkıcı değildir. Bu sebeple ben de sıkılmadan bol bol test ve deneme çözdüm. O son günlerde bol bol konu çalışmak durumunda sıkılırdım ve çalışamazdım zaten.

Üniversitede ise hiçbir zaman çalışmayı son bir haftaya hatta son güne bırakıp "çalışabildiğimi" veya çalışsam bile başarılı olabildiğimi hatırlamıyorum. Lisede çokça kullandığım bu disiplinli yöntemi üniversitede çok az kullandım ve neredeyse hepsinde patladım. Singapur'da Algoritmalar dersi almıştım, derste alınan puanlarının bir çoğu sene sonu sınavından geldiği için sene sonuna doğru 3-4 gün çalışırım demiştim. Sonuç: Çalıştığım hiçbir şeyi sınavda yapamadım, Bilkent'te ikinci sınıfta öğrendiklerimi yapabildim sadece, dersi de o öğrendiklerimle geçebildim.

Özetle size önerdiğim şey, eğer hala eksik konularınız varsa asla ama asla "Sınav yaklaşırken öğreneyim bilgilerim taze kalır hem." diye düşünerek ertelemeyin ve konu çalışmayı bir güne yığmayın. Onun yerine dengeli gidin. 

Son birkaç günde, hevesiniz ve enerjiniz bitmişken kendinize uzun ve zor işler yüklerserseniz üstesinden gelemezsiniz.

Yanlış anlaşılma olmasın, son bir ay

Bu söylediğim LYS için de geçerli. LYS için konuları biriktirmeyi düşünüyorsanız, yapmayın. Kendim de Matris determinant ve toplam sembolü gibi kolay ve on birinci sınıftan hatırladığım konuları son haftaya bırakmıştım, son hafta da kısa bir tekrar yapıp 1-2 test çözmüştüm zaten denemelerde genelde yapabiliyordum bu konuları. Sonra gittim LYS'de matris sorusunu yapamadım.

Onun dışında söyleyeceklerim basit ama önemli:

- Aynı saatte uyuyup aynı saatte uyanın. Saçma uyku saatlerini YGS'den önceki gün düzene sokamazsınız.

- 7-8 saat uyku iyidir, az uyumayın.

- Beslenmenize dikkat edin. Mandalina resmini "Tatlı" niyetine koydum. En sağlıklı tatlılar meyvelerdir ve yeterli derecede meyve yerseniz tatlı aşermezsiniz. :) (meyvenin de fazlası iyi değildir ama.)

- Sınav taktiğinizi biliyorsunuz artık ama alternatif taktikler de oluşturabilirsiniz. Benim taktiğim az buz belliydi, Mat 50 dakika, fen 40 dakika (normalden uzun sürdü), Mat ve feni bitirdiğimde 70 dakikam falan vardı ve bunun hepsini Türkçe sosyale ayırmak yerine mesela ikisini 60 dakikaya sıkıştırıp 10 dakikayı boşlarıma verip 1 Mat 1 Fen işaretledim. Türkçe'yi bu kadar kısa sürede yapmamın zararından çok faydası oldu ve Türkçe'yi fulledim, fakat coğrafyada 4 yanlış çıktı ama kim sallar? Felsefede ise paragrafları uzun uzun okumadan çalıştıklarımdan bildiklerimle tak tak işaretledim her şeyi. Türkçe'de yavaş okumak, herhangi bir sözel soruda ilk akla geleni işaretlemek yerine soru üzerinde uzun uzun ve karmaşık düşünmek faydadan çok zarar getirir bunu unutmayın.

- Müziği bırakın demiştim. Bu müzikten nefret ettiğim için değil, çalışırken müziğin dikkat dağıtması (sıkıntıyı azaltır ama dikkat dağıtır bu bilimsel bir gerçek, müzikle çalışıp da başarılı olan da olur bu önemli değil.) ama en önemli nedeni aşırı "catchy" müziklerin sınav sırasında akla gelmesi ve akla gelince de dikkate dağıtması. Müziği bırakın önerime kendim YGS'de uydum ama LYS'den önceki günlerde nostalji yapmıştım, sınavda da sürekli şarkı söyleyesim geldi.

Kısa ve fazla bilgilendirici olmayan bir yazı oldu ama önemli konulara parmak bastığımı düşünüyorum. Zaten uzun ve fazla bilgilendirici bir yazı olsaydı başta söylediklerimle çelişecekti, yani son bir ayda size yeni şeyler öğreterek işkence çektirecektim. (Kılıfına uydurdum hemen.) Yazıyı da yarım saatte yazdım herhalde en hızlı yazdığım yazılardan biri oldu.

Ben Sizin Yaşınızdayken... 2 - Plan/Program Yapmak



Arkadaşlar selam. Artık üniversiteyi bitirmiş kafasıyla YGS-LYS'ciler için yeni bir yazısı dizisi çıkardığımı söylemiştim. Bu yazı dizisindeki ilk yazıyı okumanızı şiddetle tavsiye ederim. Bu yazıda özetle önünüzdeki büyük hedefe durmadan yürürken gereken motivasyonu nasıl bulacağınızı anlatmıştım. Yazıda geçen "Bir başka küçük hedefler koymayı öğütleyen kitap var, yakında blogta özetini yazacağım." kitaptan ve onun türevi kitaplardan bahsedeceğim şimdi de. Yani önünüzdeki büyük hedefe durmadan nasıl nasıl yürüyeceğinizi anlatacağım.

Öncelikle daha önce yazdığım Plan/Program Nasıl Yapılır? yazısı hala geçerlidir arkadaşlar. İyi yazmışım zamanında, eferim bana.

Burada da dediğim gibi işini bilmez rehberlikçiler veya bizim iştahla "Bu sene birinci olacağım! Ama dur önce birinci olmak için gerekli planı yapayım." diyerek mükemmel bir mükemmeliyetçilik (erteleme) örneği gösterek hazırladığımız diyet programı çalışma programları bir işe yaramaz.

Madem üniversiteyi bitiriyorum, bilgisayar mühendisi bir geek olarak yazayım: bir bilgisayar çeşitli görevler yapar: fareyi hareket ettirdiğinizde onun masa üzerindeki yeni konumunu algılamak, arka planda çalışan programların arka planda çalışmasına devam etmesini sağlamak, bunu yapmakla uğraşırken fare imlecinin bilgisayar ekranındaki yerini değiştirmediği için sizin delirmenizi sağlamak ve türlü şeyler. Bir bilgisayar gerçek anlamda hiçbir şey yapmadığı ve tamamen vaktini boşa harcadığı tek bir görevi vardır:

Sıradaki görevleri planlamak!

Bilgisayar bunu yapmak zorundadır çünkü o kafasına göre işlem yapıyorken siz fareyi hareket ettirirseniz acilen "Ekrandaki fare imlecinin konumunu güncelleme." görevini en başa koymak zorundadır ki kullanıcı bilgisayarın çöktüğünü düşünmesin. Fakat bunu yaparken geçirilen süre tamamen zaman kaybıdır.

Aynı şekilde sizin de plan/program yaparken geçirdiğiniz süre zaman kaybıdır çünkü bu size bir şey katmaz yani bir şey öğrenmezsiniz. Fakat yapmanız da gereklidir.

Bu yazının ana konusu plan yapmanın gereksizliği değil nasıl plan yapılacağı tabii.

Bir bilgisayarın yapacağı görevlerinin sıralamasını belirlemenin ennnnn verimli yöntemi: diye bir şey yoktur. Bu insan için de geçerli.

Blogumdaki diğer yazılarımı okuduysanız görmüşsünüzdür ki ben hep "Yap öyleyse", "Temelin mi yok? E oluştur o zaman?", "Fiziğin mi kötü? Fizik çalışsana madem." gibi şeyler yazarım. Soru soranlara da bu tip cevaplar atarım. "Bunun sihirli bir formülü yok." derim herkese. Asıl olan şudur ki bu kişiler, ben, büyüklerimiz, herkes, her konuda en verimli, en optimal, en "kısa zaman içinde en iyi sonucu veren dosdoğru" yolun peşine düşerler ama öyle bir yol yoktur. Bu yüzden yaptıkları tek şey mükemmeliyetçilik ve dolayısıyla erteleme (procrastination) olur. "Fizik çalışmam lazım, akşam sakin kafayla çalışırım şimdi daha yeni uyandım / daha yeni yemek yedim / daha şartlar oluşmadı." "Matematik çalışacağım ama nereden başlamalıyım bilmiyorum, plan yapayım, arkadaşlarımın planını öğreneyim, hocalara danışayım, gidip kitapçıdan bir yığın kitap alayım, bu kitap iyi değilmiş yenisini alayım, kesinlikle beni sıfırdan başlatacak bir kitap bulmam lazım.", "Geometri çalışacağım ama önce temelim olmalı iyisi mi ilkokul birden başlayarak tüm kitapları okuyayım." gibi sözler ediyorsanız kendinize, "mükemmeliyetçilik" adı altında erteleme yapıyorsunuz demektir.

Sihirli bir formül yok size yol gösterecek bir takım yöntemler mevcut. Bunlar:

1- Ufukta Beliren İlk İşi Yapmak

Örneğin yarın fizik sınavınız var öbür gün tarih sınavı var. Önce fizik sınavını halletmek. Benim bahsettiğim "Konu konu çalışma" da aynen bunu kapsıyor. Kısaca yapılması gereken şeyleri bir kenara yazıp sonra hangisini önce yapmanız gerektiğine objektif olarak karar verin.

Burada temel konusuna bir parantez açayım: Çalıştığınız konuda temeliniz veya harika bir kariyeriniz olmasına gerek yoktur. Bilmediğiniz şeyi google'dan aratarak hemen öğrenebilirsiniz. Google'dan aratınca hemen öğrenemediniz ise biraz ders kitaplarını karıştırabilirsiniz tabii ama illa o şeyi tamamen öğrenip kavramaya ve profesörü olmaya gerek yoktur. Fakat diyelim dikdörtgen sorusunu çözemediniz ve meğerse o soru üçgende benzerlik kullanılarak çözülüyormuş. Tabii ki üçgende benzerlik konusunu bilmiyorsanız veya unuttuysanız bu konuyu çalışmalısınız. Fakat "Böyle unuttuğum çok konu var olmalı temelim yok." diyerek her şeyi en baştan çalışmanıza ve yine sihirli formül beklemenize gerek yok.

2- Kısa İşi Önce Yapmak ve Uzun İşleri de Kısaltarak Aşamalı Bir Şekilde Yapmak

Burada hemen "Getting Things Done" felsefesini kısaca açıklayayım. Yararlandığım kaynak

Aşamaları şunlar:
1- Girdileri (kitaplar vs. okunacak şeyler, emailler, yer imleri, size bir şeyler emreden her şey) toplayın.
2- Girdileri işleyin. Girdiye bir şey yapılabilir mi? Yapılamıyorsa çöpe atın veya "bir gün belki" listesine ekleyin. Bir şey yapılabilir mi? Bir şey yapılabilirse bu girdiyle ilgili sıradaki hareketi tanımlayın. Örneğin bu henüz başlamadığın bir kitapsa sıradaki harf kitabın yorumlarına bakmak olabilir. Bu iş iki dakikadan kısaysa hemen yapın! Değilse onu bir projeye dönüştürüp görevlere bölün.
3- Sonuçları düzenleyin. Proje listesi, yeni yapılacaklar listesi, takvim, bir gün belki listesi, email listesi vs. Önemli bir liste var ki o da tekrar listesi.
4- Sıradaki işe karar verin.
5- Bu aşamaları tekrarlayın.

Şimdi ben bunları açıkçası size uzun uzun liste tutturmak için anlatmadım ve tabii işlerinizi 2 dakika halledemeyeceğinizin de farkındayım. Sadede gelirsek şunların vurgusunu yapmak istiyorum:

1- Kısa işleri hemen yapın düşünmeyin. Örneğin dershanede 2 saatlik etütten çıktınız. Bunun tekrarına 2 dakika yetmez ama 10 dakikanızı alır. Bunun uzun uzun planını yapmaya gerek yok, hemencecik tekrar ediverin. (Tekrar kısmını konulara bölerseniz yine 2 dakikaya gelir de neyse o kadar kasmaya gerek yok.) Yani bir iş önemli ama hızlı yapabilecek gibiyse yapıp yapmamayı düşünmeye değmez. Bunun günlük hayatta örneği bolca mevcut. Bir buçuk saatlik film izlemek için iki saat film önerisi karıştırmak mesela. Veya internette ilginizi çeken bir paylaşımı sonra okurum diyip yer imlerine eklemek sonra dağ gibi yığılmış bir yer imleri penceresiyle karşılaşmak. Halbuki sonra okurum diye cebe atmak yerine şimdi bir göz gezdirseydiniz anlamsız bir paylaşım yığınına sahip olmazdınız. Daha bir sürü örnek verilebilir.

Burada dikkat edilmesi gereken bir nokta şu ki sıradaki işi ertelemek için araya gereksiz kısa işler koyarak kendinizi oyalamamak. Literatürde buna "ders çalışmamak için yapılan anlamsız hareketler." denir. (Ben de çok yaparım bunu, ders çalışmadan önce hiç çişimin olmamasına dikkat ederim, giderim kahve alırım. masanın üzerini temizlerim vs. siz yapmayın.)

2- Düzenli olmak. Burada kastım yine söylüyorum diyet programı çalışma programları değil. Blogta da daha önce yazdığım kalan konular ve günler listesi ilk aklıma gelen örnek. Yapamayıp aklınıza takılan soruları ama kesip ama fotoğrafını çekip bir yerde tutmak cevaplandırdıktan sonra bir daha üzerinden geçmek. Takvim lisede kullanmazdım ama üniversitede çok fazla "Son teslim tarihi" ile karşılaşınca ve bunları aklımda tutamayınca sürekli kullanmaya başladım ve artık sadece ödevler için değil yapacağım işler için de kullanıyorum. Bunun için de Windows 10'daki takvimi kullanıyorum direkt (telefondan kullanınca da senkron oluyor.) Örnek:



Gördüğünüz gibi burada her türlü önemli görevin kaydı var. 6 Ocakta ise bana vahiy geliyor. (Ben işaretlemedim o günü, nereden geldi bilmem :P)

Tekrar söylüyorum, bu listeler sizin zaman geçirmeniz için keyfi oluşturacağınız listeler değildir. Yazının başında da yazdığım gibi plan yaparken ileri gitmez insan. Sadece işe yarar ve temel planlar yapın. Ekstrem bir örnek olacak ama, Mark Zuckerberg'e neden hep aynı tişörtü giydiği sorulmuş, o da "Hep aynısını giymiyorum, aynısından birkaç tane var. Sadece ona karar vermekle uğraşmak istemiyorum." demiş özetle.

3- İşin Ehemmiyeti / Zaman Formülü, Birbirini Bağlayan İşlere Dikkat etmek vs. Her bir şey.

Önemli ama kısa işlere öncelik vermek ve önemsiz ve uzun işleri sona bırakmak da bir yöntem. Veya bir iş başka işi bağlıyorsa önce onu yapmak. Bu her zaman mantıklı da olmayabilir yani, dikdörtgen çalışacağınız zaman bağlıyor diye tüm üçgenlerin tekrarını yapmak iyi olmayabilir. Yani kısaca izleyeceğiniz bir sürü yol var, kendi yolunuzu istediğiniz kadar özelleştirebilirsiniz. Burada yazdığım temel yöntemleri bilmeniz yeterli. Plan/Program önemli ama işin %99'u değil. Bir insan ne kadar planlı olursa olsun o kişi hiçbir şey yapmıyorsa napalım biz onu?

Bu yazımda da plan/program yazmadan kısaca bahsettim. Biraz erken mi bitirdim yazmayı ne? Çünkü plan/program yapmak önemli ama hakkında uzun uzun okuyacak kadar değil :)

Kolay gelsin.

Lisansüstü Başvuru Süreci 6 - Okul Seçimi

Okul seçmek çok zor bir iş. Öyle YGS-LYS'deki dümdüz bir yolu yok. Okullar siyah beyaz iyi kötü olarak ayrılamıyorlar. Çeşitli sıralamalar var ama hepsi yalan. Ayrıca seçenek yok. Bazı okullardan haberiniz bile olamayabiliyor. Amerika'daki ilk 50 okulun her şekilde Türkiye'de doktora yapmaktan iyi olduğunu söyleyenler mevcut. Fakat 50 ya. E-l-l-i. Elli tane okulun sayfasına girmek, ne gibi kriterleri var öğrenmek, sonra hepsinin lablarına teker teker bakmakla geçer mi ömür? Yuh!

Daha bunun Avrupası var, Kanadası var, Avustralyası var bilmemnesi var.

Hal böyle olunca ben de son derece temel kriterler koydum kendime. İyi bir transkriptim olduğu için elbet bir yerlerden kabul alacağımı, alamasam bile mastıra gidip dönüşümü muhteşem yapabileceğimi biliyordum. O yüzden eleyici kriterler kullandım.

1- Çok çok süper okullara başvurma. Girme ihtimalinin bulunduğu okullara başvur.
2- Küçük, izole ve zevksiz şehirlerdeki okulları boşver. Büyük ama dandik şehirlerdeki okulları boşver. Mümkünse ya büyük ve güzel bir şehirde olsun üniversite ya da böyle bir şehre yakın şirin bir kasabada olsun. (5 yılın geçecek, daha önemlisi hayatının baharı geçecek. Yaşamaya değmeyecek bir yerde çarçur etmeye değer mi?)
3- İstediğin lablar olsun ve bu lablarda çalışan hoca sayısı çok olsun.
4- Kampüsü güzel olsun. (Amerika'da kampüsler güzel genelde zaten.)
5- Abuk subuk giriş kriterleri olmasın. (bkz: Princeton)
6- Kabul düzeyi makul derecede yüksek olsun ki girme ihtimalim biraz olsun. (bkz: Yale)

Bu kriterler okul elememe epey yardımcı oldu, fakat kriterleri çiğnediğim de olmadı değil.

Sizin tabii kendi kriterleriniz olabilir. Buraya yazmadığım olası başka kriterler:

- Sizi kabul edecek hocaların bulunması. Fazla başvuru parası vermek istemeyen Hintli Çinliler hocaları spam yağmuruna tutar mesela. Ben yapmadım çünkü mailde "Şunu şunu yaptım sizin istediğiniz adamım." diyebileceğim bir şey yoktu. Şimdi mail atmaktansa 2-3 ay sonra mülakatta daha donanımlı olma ihtimalimi göz önünde bulundurdum. Ama siz zaten donanımlıysanız bence çekinmeyin atın. Fakat cevap alamazsınız başvurmaktan hemen vazgeçmeyin.

- Hocalarınızın bağlantılı olduğu bir okul olması. Sevdiğiniz hocalarla konuşun, özellikle size referans verecek hocalar. Bu şekilde bağlantılarla başvuru yapan çok arkadaşım var.

- Okulda çokça Türk hocanın / öğrencinin bulunması. Okulunuzun bilinme ihtimalini ve dolayısıyla kabul şansınızı arttırır.

- Başvuracağınız danışman hocanın başarıları. Ne kadar sık makale yazıyor? Kaç öğrencisi var ve bu öğrencilerin durumu ne? Öğrencileri spamlemek de iyi bir yöntem, ben yaptım, ama çok değil, sadece "Bu hoca olacaksa olsun." dediğim hocalar için yaptım. Aynı zamanda hocanın dekan, bölüm başkanı vs. olmamasına da dikkat etmek lazım ki adamın araştırmaya vakti kalsın. Genç hocalar çok çalışıyor ama sizi de çalıştırıyor diyorlar.

- Hocanın / labın / okulun mezunlarının şu an ne yapmakta olduğu.

- Bu okul olmazsa başka yere gitmeye değmez mastıra gideyim kriteri. (Öz-trip)

- Unutmadan söyleyeyim, kızsanız mühendislikte kabul alma şansınız artıyor çünkü adamlar üniversitelerinin adamlarla dolmasını istemiyorlar. Kızsanız çitayı biraz yükseltebilirsiniz.

Şimdilik bu kadar aklıma geldi. Daha sonra belki yeni eklemekler yaparım. Okul seçmekte olan biri varsa aklına takılanları bana yazsın mutlaka.

Aşağıdaki listelerden okulları seçip tek tek sayfalarına ve ekşi sözlükten hakkında yapılan yorumlara bakarak elemeleri yaptım.

Bu bilgisayar mühendisliği için, siz kendi alanınızı yazın:
https://www.topuniversities.com/university-rankings/university-subject-rankings/2016/computer-science-information-systems#sorting=rank+region=+country=257+faculty=+stars=false+search=

https://www.timeshighereducation.com/world-university-rankings/2017/subject-ranking/engineering-and-IT#!/page/0/length/25/sort_by/rank/sort_order/asc/cols/stats

Bu rankingler tabii mutlak bilgi vermez fakat 1. sıradakiyle 50. sıradaki arasında katiyyen fark vardır. Yani siz "tier" yani kategori sıralaması yaparsınız bu rankingleri kullanarak ama son kararı iyice inceleyerek verirsiniz. Aynı Boğaziçi-Bilkent-ODTÜ karşılaştırması yapmak gibi.

Burada da okulların işe yarar dergilerdeki makale sayıları, dolayısıyla sıralamalar alandan alana değişiyor.
http://csrankings.org/

Not: Bunlar sadece Amerika'daki üniversiteler içindi. Avrupadaki üniversiteleri rankingleri kullanarak Amerikadakilerle karşılaştırmak saçmalık çünkü sistem farklı. Amerika'da olmayan üniversiteleri kendi içinde değerlendirdim.

*

Benim bu kriterleri kullanarak başvurmadığım okullar:

MIT, Stanford, UC Berkeley, Harvard, Caltech: Buralara bizim okuldan hatta Türkiye'den giden kişi sayısı oldukça sınırlıdır, bu sene de okul birincisi ya gider ya gitmez. 4-10 arasında bir yerlerde olduğum için şansımı deneme gereği duymadım.

Princeton: GRE Verbal için minimum 161 istiyorlar ve TOEFL Speaking'de 28 alıp gelirsem beni orada sınava tabii tutacaklarmış, geçemezsem hazırlığa yollayacakmış. Çok şakacı şeyler sizi :)))

Carnegie Mellon: Bilgisayar mühendisliği için MIT ile birlikte en iyi yer. Burada bilgisayar mühendisliği bölüm değil fakültedir resmen, Machine Learning, Human Computer Interaction diye bölümler bulunur, sen bölümlere başvurursun. Bizim geçen yılki okul birincisini mülakata aldıktan sonra reddettiler. Ben de şansımı deneseydim keşke, fakat herhangi bir bölüm üzerine yazmaya değecek bir tecrübem yoktu. Burada okumuş / profesör olmuş Bilkent hocaları mevcut.

Yale: Buraya aldıkları kişi sayısı bayağı az, 8 kişi falan alıyoruz demişler. O yüzden başvurmadım.

Georgia Tech: Atlanta hakkında tek olumlu yorum yoktu, boşverdim.

University of Illiniois Urbana Champaign: Bu da aynı şekilde dandik ve izole bir şehirde. Ayrıca T.A.'lik için TOEFL'da minimum 24 speaking istiyorlardı ben ise anca 22 yapabilmiştim.

University of California Los Angeles: Lisans öğrencisiyken araştırıp çok beğendiğim bir okul olmasına rağmen son sınıfta araştırıp hiçbir labını beğenmediğim için başvurmadım.

Columbia University: Algoritma dersinden B+ istedikleri için (Singapur'da almıştım B- gelmişti) başvurmadım. Geçen yılın birincisini bunlar da reddetmiş.

University of Texas, Austin: Human-Computer Interaction labı olmadığı için başvurmadım (Aslında başvursaydım başvurduğum en iyi okul olacaktı ve kabul edilseydim HCI falan düşünmezdim. Fakat kabul alma ihtimalim de düşüktü.)

University of Washington: Seattle'da olan bu güzel okula niye başvurmadığımı hatırlamıyorum, labları falan da güzelmiş halbuki. Pişmandım. Fakat sonra şubat ayında herkesi reddettiklerini görünce pişmanlığım geçti.

University of Pennsylvania: Burada da HCI yoktu. Fakat şehir güzel, düşünebilirmiş. Ama University of Michiganla aynı seviyedeydi zaten, gerek yoktu.

Northwestern University: Konumunu beğenmedim. Sonradan fikir değiştirip bir hocaya mail attım, cevap vermedi. Ben de başvurmadım.

University of California Santa Barbara: Bilkentlileri oldukça seven bu üniversite benim en büyük önceliklerimdi fakat HCI'cı yine yoktu ve okuldaki görüntü işlemede çalışmayan tek Machine Learningci Çinli olunca en iyisi aynı kalibrede olan ve kasaba değil büyük şehirde yer alan San Diego'ya başvurdum.

Boston University: Northeastern'ın daha iyi olduğunu düşünüp başvurmaktan vazgeçtim. Zaten kampüsü çok kötü gözüküyor.

University of Winsconsin, Madison: Yine konumunun kötü olması ve HCI çalışan tek kişinin robotik çalışıyor olması. (Türk'tü ama.)


Kanada'daki üniversiteler: Direkt olarak doktoraya alım yapmıyorlardı veya sadece en iyileri alırız mastır yapan falan diyorlardı. Çok sonra öğrendim ki mastıra da burs veriyorlarmış. O yüzden can havliyle Simon Fraser'e başvurayım dedim. Sonra kabul alınca ondan da vazgeçtim.

Avustralya'daki üniversiteler: Yukarıdakiyle aynı sebep ama Avustralya uzak olduğu için hiç başvurmadım.

Singapur, Çin, Kore, Japonya, Tayvan, Hong Kong: NUS'a giden arkadaşın başına gelenleri okuduktan sonra herhangi bir Doğu Asya ülkesine başvurmanın riskli olacağına karar verdim.

Başvurduğum yerler ve nedenleri:

Cornell University: "Top School", "Ivy League" kategorisine giren okullardan başvurduğum tek okul. Botanik park gibi bir kampüsü var. Kampüste şelale var. Ekşi sözlükte fazlaca soğuk ve depresif bir yer olduğu söyleniyordu, 2010'da 6 ayda 6 kişi intihar etmiş. Konumu çok süper değil ama New York'a yakın en azından. Beni bu okula çeken bünyesinde Information Science bölümü oldu. "Hem bilgisayar bilimini hem de sosyal bilimleri sevenler gelsin." diye lanse edilen bu bölüme benim profilim güzel uyuyordu, belki alırlar da bir ivy league okuluna gitmiş oluruz diye başvurdum. Mezunlar da genellikle yazılım danışmanı oluyordu, bildiğim kadarıyla güzel ve iyi para getiren bir meslekti. Bölümün TOEFL için speaking şartı minimum 22'ydi, ben 22 yaptığım için havalara uçmuştum.

University of Michigan at Ann Arbor: Hem bu okul hem de Ann Arbor hakkında öyle methiyeler düzülmüş ki her yerde, kuzeyde ve soğuk olmasına rağmen başvurdum. Detroit'e yakın. Labları da çok beğendim. Bizim okulun geçen yılki birincisi buraya gitti, onun da bir bildiği vardır dedim.

Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne: İsviçre'nin Fransızca konuşulan tarafında yer alan ve Amerikan sistemiyle eğitim veren bu okulda bir sürü Türk hoca ve öğrenci vardı. Geçen yılın üçüncüsü buradaydı. Fazlaca alım yapıyorlardı. Başvuru ücretsizdi. Gidenler okulun gayet iyi olduğunu söylüyorlardı. Şansımı deniyeyim dedim, çok da ihtimal vermiyordum, niyet mektubu yazmaya çok kasmadım, "Mooc çalışıcam ben ya" diyip geçtim. (Şoktayım şu anda.)

University of Southern California: UCLA'da istediğim labları göremeyince yine Los Angeles'ta yer alan, "Doğal Dil İşleme" konusunda bir sürü labı ve hocası ve bir tane Türk öğrencisi bulunan bu okulu seçtim. Okulun tek sıkıntısı tekinsiz bir muhitte yer almasıydı. Birkaç sene önce iki tane lisansüstü öğrenim gören Çinli EEci öldürülmüş burada. Neyse dikkatli oluruz dedim. Fakat başvuruların son günü komplekse katılıp "Ya Machine Learning sınavından düşük alacağım, adamlara ne diyeceğim bu derste böyle başarısız olursam? Zaten aldıkları öğrencilerin hepsi mastırını alıp gelmiş, benim şansım yok." diyip başvurmaktan vazgeçtim. (Saçma bir karar vermişim, sınavdan da düşük almadım.)

University of California, San Diego: Santa Barbara yerine başvurduğum bu okul San Diego isimli sıcak güneşli ve büyük bir şehirde. İçinde Design labı ve çok güzel Cognitive Science labları var, Bilkent Bilgisayar mezunu bir hoca Cognitive Neuroscience çalışıyor hatta. Ben Design labına başvurdum. Bu design konusunda bayağı çalışma yapıyor adamlar, courserada gani gani dersleri var. EPFL'den kabul almasaydım onlara çalışıp mülakata çıkacaktım fakat şimdi saldım çayıra.

University of Texas A&M TAMU: Buraya başvurma gibi bir niyetim yoktu, fakat hocalardan biri Koçta danışman hocamın meslektaşıydı yani aynı konuyu çalışıyordu. Tabii çok daha fazla bütçe alıyordu ve çok daha güzel projeler çıkarabilirdik labta. Ayrıca labın hocası kadın çok güler yüzlü ve sempatik birine benziyordu. Singapur'daki yakın arkadaşlarımdan biri onun gözetmenliğinde bitirme tezini veriyormuş, o da iyi biri olduğunu söyledi. Mail attım hocam beni kabul eder misiniz tek sizin laba başvurmak için başvuracağım yoksa başvurmayayım diye, malesef cevap vermedi, cevap anca 1-2 ay sonra geldi, senin C.V. ilgi çekici başvur bence diye. Başvurmuştum çoktan. Bu okul da Texas'ın başkenti Houston'a yakın bir yerde tamamen öğrencilerin yaşadığı "College Station" isimli yerde, isimden belli zaten nasıl bir yer olduğu. Bu yerin güzel bir yanı da hayatın çok ucuz olması, özellikle Boston'a göre.

Northeastern University: Sıralamalarda oldukça altlarda olsa da bu okul HCI konusunda gayet iyi, makale/profesör oranı doyurucu. Bu konuda Cornell, TAMU, Columbia ve Harvard'ın üzerinde 16. sırada hatta. Tabii bu da aşırı büyük bir başarı değil. Okul Boston'da, MIT ve Harvard'a komşu. Boston çok güzel bir şehir, tek sıkıntısı Ankara'dan bile soğuk olması. Boston'a Türkiye'den gidip gelmek oldukça ucuz, 1000 liraya bilet mevcut, arada gelirim. Bu okulu yazmamdaki en büyük sebep okulun çok iyi bir "safety school" olması yani elimi sallasam girerim okulu. Öyle de oldu. Buradan bir hocaya mail attım ve mülakat yaptık. Konuştuk, sorularına cevap verdim vs. sonra en son bir kitlenme oldu muhabbette akmadı gitti ama anlaşılan adama yeterli gelmişim ki kabul etti beni.

Simon Fraser University: Mastıra başvuracaktım burslu mastır şansı var diye. Vancouver'da, güzel bir şehir. Oraya giden Bilkent felsefe mezunu arkadaşım da beğendiğini söylüyor. 2-3 tane beğendiğim lab da çıktı, bir tanesinin hocasına mail attım ama cevap vermedi. EPFL'den kabul edince başvurmaktan vazgeçtim.

Koç Üniversitesi: Northeastern dışında "safety" denebilecek bir yer yazmadım (belki TAMU da safety denebilir), Northeastern'a girersem de Koçla arasında bir karar kılarım diyordum. Koç'ta Machine Learning ve Parallel Computingi beraber götüren genç bir hoca vardı ona başvuracaktım araştırma konusunu çok beğenmiştim. Oradan yüksek lisansı alınca daha iyi okullara doktoraya giderim diyordum. Fakat gerek kalmadı.

Politecnico di Milano: Bu okul da mastır öğrencilerine verdiği yüksek hibelerden (850 euro veriyor ayda, Avrupa'da hibeli mastır bulmak kolay değil) ve rankinglerde yüksek gözükmeinden dolayı listeme almıştım. Fakat oraya giden Bilkent Matematik mezunu arkadaşım memnun olmadığını defalarca dile getirdi. Fakat "Ben Bilgisayarcı değilim belki sen yaparsın." falan da dediği için "Belki" listeme kattım. Ama gerek kalmadı başvurmaya. Zaten dönem başı 6-7 bilgisayar dersi almak gerekiyor, uğraşamazdım herhalde.







Akademik Bilişim 2017

Birkaç gündür Aksaray'da (il olan) Akademik Bilişim'deydim, o yüzden sesim soluğum çıkmadı. Madem böyle bir tecrübem oldu onu da yazayım.

Daha önce 2015'in ağustosunda Linux Yaz Kampına gitmiştim. 10 gün falan süren bu kamp gerek eğitim aldığım konunun önemini tam kavrayamamış olmam, gerek yurtdışında staj-tatil karışık bir şeyden dönüp onun etkisinden çıkmamış olmam, gerek de website yapmanın teorik kısımlarını hiç bilmemem (ve kursta bunların yeterince üzerine basılmaması) ve pratik kısımlarının da çok tırıvırı gelmesi (adamların söylediği kodu terminale aynen yazıp hiçbir şey anlamıyordum, bu ne şimdi) yüzünden pek parlak geçmemişti. Çok iyi anlaştığım oda arkadaşlarım dışında öyle pek bi ortam yapamamıştım nedense. Öğrendiklerimden HTML&CSS kısmını unutmadım ve işime yaradı, javascript anlatan hoca sıfırdan anlattığı ve sıfırdan programlama dili öğrenmek de çok sıkıcı olduğundan derslere çok iyi konsantre olamadım (yine de Koç'ta javascript üzerine çalışınca en baştan javascript öğrenmeme gerek kalmadı), python kısmını da dinledim fakat daha back-end ve server-client ilişkisini bilmeden bir de modele değişiklikler yaparken terminale bir yığın anlamsız komut yazdığınız Django'yu öğrenirken artık çok sıkıldım ve dinlemeyi bıraktım. Millet ikili gruplar halinde site yapıp sunarken benim partnerim erkenden gitti ve ben de elde hiçbir ürün olmadan kampı bitirdim. O yüzden LYK 2015 yazısı yazmamıştım. Fakat adamların yaptığı işi takdir ediyorum tabii. Ben iyi faydalanamadım. 

Akademik Bilişim de Linux Yaz Kampı'nın kısa versiyonu. Aksaray'da düzenleniyor. Aslında bu bir konferans ama konferanstan önceki 4 gün konferansa gelen hocalar falan kurs veriyor. Çeşitli kurslar var, şuradan inceleyebilirsiniz: http://ab.org.tr/ab17/kurs.html Hacking, internet güvenliği, web programlama, makine öğrenmesi vs. her şey var.

Ben terskod mühendisliğine başvurmuştum. Bilkentli bir hoca ve öğrencisi tarafından verilen bu kurs kodu gizli olan programların nasıl çalıştığını anlama üzerine bir kurs. Crackleri falan burada anlatılan yöntemlerle yapıyorlar. İkinci tercihe de Nesnelerin İnterneti (Internet of Things) yazdım. Terskod'u araştırıp üzerine biraz düşününce öğrenmenin gereksiz olduğu fikri oluştu bende, çünkü öğrendikten sonra proje yapmazsam bir işe yaramayacaktı ve bunun projesine zaman harcamak gereksizdi. Adamlar kursa alınacakları seçmek için sınav gönderdiler, cevaplamadım, zaten tam da son finalimden bir gün önce göndermişlerdi. 

Sonra kursun başlamasından 3-4 gün önce Nesnelerin İnternetine kabul haberim geldi. O sırada doktora kabulünü de almıştım ve "İnsan-Bilgisayar etkileşimi" çalışacağım kesin gibi görünüyordu. Okullara ve hocalara bakarken nesnelerin interneti de birçok kez karşıma çıkmıştı. Doğrudan olmasa da benim konumla dolaylı olarak ilişkisi vardı. Ayrıca adamlar gerekli donanımı sağlayacaklarını söylüyorlardı ve bu tip şeyleri evde öğrenebilmek için donanım satın almam gerekirdi, tabii bunu yaparsam sonra hevesimi alınca bırakmak israftı.  Tatilde de yurttan çıkmamıştım, eve bile gitmemiştim, özel nedenleri var sonra anlatacağım. Kısa olsa da, Aksaray gibi muhtemelen dandik bir yere olsa da, yeni bir şehir görmek ve yeni bir sosyal çevrede bulunmak eğlenceli olabilirdi.Bu yüzden seve seve gittim akademik bilişime. Son gece çantayı hazırlayıp ertesi sabah soluğu otogarda aldım.

Çantayı alıp yola çıkmak ve dört gün boyunca bambaşka bir yerde yaşamak, bambaşka bir şehri keşfetmek (her ne kadar Aksaray gibi küçük ve dandik bir şehir olsa da), yeni insanlarla tanışıp yaşamak ve tamamen aynı meslek grubundan olan entelektüel bir sosyal çevrede bulunmak harika geldi! Kendimi özgür ve yenilenmiş hissettim. Açıkçası bu açıdan harika bir deneyimdi

Ankara'dan gelmek 3 saat sürdü. Karla kaplı dümdüz bozkırların (olduğunu varsayıyorum çünkü kardan gözükmüyor) arasındaki yollardan geçtik. Şehrin girişinde garip bir köpek heykeli karşıladı beni. 


Terminale geldiğimizde "ya şimdi nereye gideceğim" diye bakınmama bile gerek kalmadan akademik bilişimcilerin orada pusuya yattığını gördüm.


Terminalde hayatımda gördüğüm en pis tuvalete girdikten sonra bizim için ayarladıkları servise bindim. Tam oturdum cama bakıp uzaklara dalıyordum ki araba durdu, gelmişiz. "Şehir bu kadar mıydı ya?" nidalarıyla yurda geldik.

Yurdun mimarisi güzel, zevkli tasarlanmış.

 

İlginç olan yurdun çevresinde hiçbir şey yok. Yurdu resmen şehrin bitişine kurmuşlar yani sonradan eklemişler. Yurdun manzarası şöyle bir şey:


(Bursalı biri olarak bu kadar dümdüz bir şehre de imrendiğimi belirtmeliyim.)

Yurda kayıt yaptırmaya geldik fakat sonradan kabul edildiğim için adamlara ulaşan yurtta kalacaklar listesinde adım yoktu. "E benim adım yok?" dediğimde "Yoksa yok." gibi dahice bir cevap aldım. Biraz bekledikten sonra aynı sorunun başkalarında da olduğunu gören müdür "Listede adı olmayanların kaydını üçten sonra alacağım." dedi fakat listede adı olanlarınkini de alamadı çünkü elektrikler kesildi. Baktım iş pis bir şeylere sarıyor bari çıkıp biraz şehri gezineyim hem yemek yiyeyim dedim.

Şehirde de bir şey yok gerçi çünkü burada şehir yok, her taraf araba galerisi kaynıyor. Traktörler falan var. Bu kadar arabacıyı doyuran biri olmalı diye dönerci aradım etrafta, küçük bir barakada döner yapan bir abiye rasgeldim, etrafta da akademik bilişimci çocuklar var. Bir dürüm söyleyeyim oturdum yanlarına. (gideceklere tavsiye Adana dürüm 7 lira burada yiyin gari :d)

Ufak bir tanışma, naber isim ne hangi kurstasın hangi üniversitedensinden sonra bir tanesiyle aramızda şöyle bir diyalog geçti:

Arkadaş: Azimliyazar varmış sizin okulda bir tane.
Ben: Evet o benim. (:thuglife:)
Arkadaş: Hadi canım. İnanmıyorum.
Ben: Kardeş ben dört senedir bu diyaloğu bekliyorum, sağolasın gururum okşandı. 

Kendisine buradan selamlar :D

Yurda geri döndüm tekrar kayıt için, bu sefer listede adı olup uzun zamandır bekleyenleri sıraya aldılar. Yine uzun uzun beklettikten sonra kayıt olabildik. Sırada konuştuğum bir Hacettepe üçüncü sınıf öğrencisi izci lideri arkadaş ve bir de Ankara üniversitesinde son sınıf olan ve benim gibi bu dönem mezun olacak bir arkadaşla aynı odaya çıktık. Şansım vardı ki çok iyi ve sosyal insanlardı, buraya tek gelmemişlerdi ve tüm arkadaşları kızdı :D Sekiz kişi gezdik hep, bilgisayar mühendisliği temalı bir arkadaş grubunun kız çoğunluğa sahip olması büyük bir hava atma kaynağıymış anlamış oldum ^^

Kurs ücretsiz, oda ücreti günlük 8.5 liraydı, 4 gün kalıyor olmamıza rağmen 5 günün parasını istediler. KYK yurdunda 4 çeşit yemek 10 liraydı, sadece bir kez yedim, her akşam şehre indiğimiz ve zaten 7 liraya Urfalı abiden Adana dürüm + ayran yeme şansımız varken oradan yemeye pek gerek yoktu. Öğlen yemekleri ise bedavaydı! Bunu kurstan önce söylememişlerdi, güzel bir sürpriz oldu hepimiz çok sevindik :D

Tabii öğle yemeği bedava olunca ve kampüste binanın girişine kurulan Erzurum Dadaşlar sofrası isimli kebapçı dışında hiçbir yer açık olmadığı için şöyle bir görüntü oluştu kampüste:


Daha arkalara doğru uzuyordu sıra, kadraja ancak bu kadarını sokabildim. Bizim hocalar bizi sürekli yarım saat erken saldıkları için bu efsane sırada hiç bekleyemedim :( Bizim gruptaki kızlardan ikisi de ilk gün dayanamayıp Erzurum Dadaşlardan yedi. Fakat sürüden ayrılan kurt kapar! Kızlar da kurt kaptı, mideleri bozuldu. 

İlk gün kursta hoca ve asistanları (mastır öğrencileri) teorik kısmını sundular ben de iştahla dinledim çünkü bilgisayar sistemlerinin teorik kısımlarından çok hoşlanırım. Nesnelerin İnterneti basitçe bilgisayar dışındaki nesnelerin de internete bağlanıp birbirleriyle haberleşmesini öngören bir konseptti. Çok kapsamlıydı ve bir sürü yaratıcı şey çıkabilirdi bu konseptten: fırına "Kendini 200 dereceye ayarla, bimden aldığım pizzaları ısıtacağım." diye mesaj atmak, fırının buzdolabına mesaj gönderip içeride bim pizzası olup olmadığını kontrol etmesi ve "Kanka sen öyle dedin de buzdolabında pizza yok ki." diye trip atması aha tam şimdi uydurduğum bir senaryo. Çamaşır makinesinin kendisini elektriğin en ucuz olduğu zamana kendi kendine ayarlayıp çalışması, kendi kendi süren arabaların taksiciliğe başlaması ve Uber tarzı bir uygulamadan mesaj alarak mesai yapması ve bu tür örneklerle ortaya çıkan "Akıllı şehirler." Tam bir rüya bu "Nesnelerin İnterneti" 

Fakat rüya kısa sürdü. Kursta büyük organizasyon sıkıntıları vardı, en büyük sıkıntı nesnelerin interneti kursunda nesneleri bırak kendimizi internete bağlayamamız. Aslında internet çekiyordu fakat kurs sırasında haberleşmede kullandığımız ESP8266 isimli cihazın internete bağlanması için kullanıcı adı şifresi girilmeyen bir ağa ihtiyacı vardı dolayısıyla herkes telefonundan hotspot açıyordu. Sonradan öğrendik ki bu hotspotlar üniversitenin internetinin sinyallerini şaşırtıyormuş, dolayısıyla üniversite interneti de yalan oluyor. E elimin altındaki 1 gb internetiyle 150 megabaytlık program kurunca da içim acıyor tabii. 4 günde 1 gb'ı bitirdim. Yahu biz eskiden 4 gb internetle nasıl yaşıyorduk? İnsan gerçekten hayret ediyor.

Bizim kurstaki bir diğer önemli sıkıntı ise sınıfın çok kalabalık olmasıydı. Nesnelerin internetinin bizim okulda dersi var (ben seçmeli derslerimi tamamladığım için almadım) ve bu derse sadece 16 kişi kabul edildi bu dönem. Daha fazlasına ekipman yetiştiremezlerdi muhtemelen.

Bu kursa ise 60 kişi kabul etmişler.

60


El insaf, bizim ilkokuldan bile kalabalık. 

Bir de sırayla donanım paylaşıyoruz ki toplam 8 tane falan esp8266 var.

Asistana dedim zaten niye bu kadar kişiyi aldınız diye, "Ben istemedim hoca hallederiz." falan dedi.

İlk gün telefonumuzu kullanarak birkaç mesajlaşma yaptık. Hoca da bunları tahtada yayınladı. Trollüğüm üzerimde yine:


Öğlen hoca gitti, asistan sazı eline aldı. Öğrenci kontrolünü iyi yaptığı, herkese yardım etmeye çalıştığı için ilerleyebildik, tabii 60 kişiyle ne kadar ilerlenebilirse. Günün sonunda yapabildiğim en iyi şey sunucudan esp8266'ma mesaj çekebilmek (bu zor oldu çünkü 60 kişi yüklenince adamların sunucusu çöktü) ve esp8266'yı bir web sunucusuna dönüştürebilmekti.


İkinci gün bana verdikleri ESP8266 çalışmadı adamakıllı. Windowstan Linux'a geçip orada denedim, çalışıyordu ama konsola hiçbir şey yazmadığından doğru çalışıp çalışmadığını anlayamıyordum. O gün verilen örneklerin hiçbirini yapamadım, sadece takip edebildim. Telefondan ESP8266'ya mesaj gönderme ve ESP8266'dan telefona mesaj gönderme yaptılar.

Üçüncü gün hoca geri geldi ve bize değişik bir programlama platformu kurdurdu. Bu platformu kurup ESP8266'daki ışığı yaktım.


(O gördüğünüz ufak şey ESP8266, wifi üzerinden veri alıp gönderebiliyor ve ufak bir bilgisayar gibi davranabiliyor. Bunun ne demek olduğunu anlamak için şu anda kullandığınız bilgisayarın ne kadar büyük ve pahalı olduğuna bakın zira bu alet 3$ falan.) 

Zafer sarhoşluğuyla dersin devamını da dinledim ama devamında hiçbir şey yapmadık. Hoca oturdu bilgisayarın başına asistanlarıyla muhabbet falan attı. Öğleden sonra da buna devam etti. Ne konuştular bilmiyorum.

Artık kurstan umudu kesince dördüncü gün yapılanları takip etmedim, zaten hoca da bilgisayarın başına oturup goy goy yaptı paso. Raspberry Pi'ı vardı ama bağlamadık bile. O kendi bağladı, eliyle garip hareketler yapıp bir şeyler çaldı, flüt falan çaldı. Ben de .pdf okudum bilgisayarda. Asistan dersin sonunda github anlattı artık kurs bitti napacaksak githubla. Sertifikamı aldıktan sonra çıktım ben. 

Özetle kurs memento gibiydi, ilk gün çok verimliydi, ikinci gün hiçbir şey başaramamak üzere bir şeyler yaptık, üçüncü gün sadece ışığı yakabildim ki bu da elektronikçilerin "Hello World"üdür, son gün ise sadece tanıtım/giriş. Tuhaf.

*

Aksaray üniversitesi pek güzel değil. Tamam binalar güzel ama kampüs diye bir şey yok. Binaların aralarında çamurdan oluşan boşluklar var, buralara da sonra bir şeyler inşa ederiz demişler herhalde.


Aksaray'ın ise kendine özgü garip bir simgesi var, böyle bir yıldız:


Hatta çöp kutularına bile işlemişler bunu :d


Aksaray'ın başka kendine özgü herhangi bir şeyi yok. Interrail Türkiye grubunda konu açtım, şerbetli pide önerdiler. Yapan tek restoran var. Uzak olduğu için önce birilerine sorduk değer mi diye, "değmez, bozdu" falan dediler vazgeçtik. Merkezde bir yerlerde saat kulesi var, "Aksaray'ı gezdim ben." diyebilmek için önünde fotoğraf çektirebilirsiniz:


Onun dışında bol bol künefe ve etli ekmek yiyebilir, Efor AVM'de küsüp geri gelmeyen kezban toplarla bovling oynayabilirsiniz.

Pidecide para ödeme kuyruğundayken şehirdeki yoğun turist nüfusuna anlam veremeyen bir abla en sonunda dayanamamış olacak ki bana sordu "Kurs mu var?" diye, evet diyince "E Antalya'da falan yapsalarmış ya Aksaray'a niye gelmişler bir şey yok burada." dedi. Abla haklı.

*

Özetle gittiğim kurstan memnun değildim fakat burada güzel günler geçirdim. Terskod mühendisliğine gitseymişim daha iyiymiş çünkü sadece 35 kişi falan kabul ettiler ve onları da ince eleyip sık dokuyarak aldılar. Orada karşılaştığım Bilkentli bir arkadaş da Django kursunun çok ağır ilerlediğini söyledi. Hacettepeli arkadaşlar ise Siber Saldırı ve Savunma Atölyesi kursuna gitmişlerdi, ikisi de çok memnundu ve onlar bu alanda uzmanlaşmayı düşündüklerinden onlar için iyi oldu. Ankara üniversiteli arkadaşlar ise Ruby kursuna yazılmıştı fakat tabii dördüncü sınıfa gelip yeni bir dili sıfırdan birinci sınıf öğrencisi gibi öğrenmek çok sıkıcı geçeceğinden pek memnun kalmadılar. 

Gelecek nesillere bu etkinliğe katılmalarını fakat kursu dikkatli seçmelerini öneririm. :)

Uygun bir zamanda hocalık yapmayı düşünüyorum burada. Takipte kalın :P

Lisansüstü Başvuru Süreci 5 - Alan Seçimi

Okul seçmeden önce alan seçimi yapmak çok kritik, çünkü sizin istediğiniz alanında çalışan bir hoca / lab yoksa o okula başvurmak yersiz. İstediğiniz alanda çalışan hoca varsa bile sizin başlayacağınız dönem izin alıp gidecek olabilir veya yeterince fazla öğrencisi vardır ve daha fazla almak istemiyordur. Okullara başvururken bunları da göz önünde almalısın.

Aynı üniversite tercihindeki gibi, uzmanlık alanınızı da seçerken sihirli bir formülle size en çok uyacak alanı bulma şansınız yok. Fakat üniversite tercihlerinde tek tek bilgisayar mühendisliği, doktorluk, öğretmenlik yapıp bu daha iyi diyemezken üniversitede uzmanlık alanı seçerken bunu yapabilirsiniz.

Bunun için yapmanız gerekenler:
- Aldığınız temel dersler şu an güncel problemlere ve araştırma alanlarının temeli olabilir (olmadığı durumlar da var.) Bu temel derslerde şu an ne yapılıyor, hangi problemler çözülmeye çalışılıyor ne tip projeler var araştırın ve mümkünse görev alın. (Bilgisayar mühendisliği için en bariz örnekler: Bilgisayar mimarisi, Veri tabanı Sistemleri)

- Teorik teknik dersler alın. Bizim bölümde son sene açılan yazılım dersleri var "Proje yönetimi", "Uygulama Ömrü" gibi akademiye devam edecek veya ar-geyle uğraşacak biri için saçma sapan dersler. Bunlar yerine teorik teknik dersler almaya bakın. Teorik teknik derslerde teoriyi kavratmak için mutlaka ödev verirler ve tabii proje de yaptırırlar. Bunlar sizin o alanı sevip sevmeyeceğinizi anlamanız için yeterli. Ve bu dersleri biraz erken almanızı öneririm eğer mümkünse. (Bilgisayar mühendisliği için en bariz örnekler: Makine Öğrenmesi, Paralel Programlama, Bilgisayar Grafikleri, Yapay Zeka, Resim İşleme, Doğal Dil İşleme, Bioinformatik... Hocalarınız hangi alanda çalışıyorsa o alanın teknik dersi açılır genelde.)

- Gönüllü olarak projelerde çalışın. Bunu kendi kendinize yapmanız çok zordur ve ortaya bir ürün çıkmaz. En iyisi denemek istediğiniz alanda bir hocayla çalışma yapın. Şansınız varsa makale de çıkabilir ve hoca makalenin bir köşesine sizin adınızı yazabilir.

- Staja gidin. Üniversitelere, araştırma enstitülerine, ar-ge şirketlerine başvurun. Özel şirketlerde de işinize yarayacak bu tip stajlar çıkabilir unutmayın.

- Yukarıdakileri yapamadığınız alanlar içinde wikipedia'dan, quora.com'dan, ekşi sözlükten alanlarla ilgili temel bilgileri okuyun, hocalarınızı sıkıştırıp bilgi isteyin. Sonra (veya öncekini yapmadan, zaten girişte anlatıyorlardır.) coursera'dan, edx'ten, udacity'den ve artık sayamayacağım kadar fazla mooc sitesinden ilgili dersi izleyin ve tabii verdikleri ödevleri de yapın.

Alanları denediniz mi? Güzel. Fakat "Hah! Bu!" diyebileceğiniz bir alan çıkmadı mı?

O zaman şunları da düşünebilirsiniz:

  • Kalbinizin götürdüğü yere gidin.
  • En güncel çalışmaların yürütüldüğü arz talep oranının yüksek olduğu, ismini çokça duyduğunuz alanı seçin. İnternette "Hot topics in X research" diye aratarak bulabilirsiniz. Örneğin. (Gerçi linkteki adamlar her şeyi yazmış gibi) Bir de fakültelere bakıp en çok hangi alanda çalışan var o alana yönelik çalışmayı düşünebilirsiniz çünkü buradan o alandaki akademisyenler talebin fazla olduğu önermesi çıkarılabilir. (Fakat kontrol edin yine de.)
  • Yüksek lisans veya bir hocayla gönüllü araştırma yapacaksanız kariyeri parlak bir hocanın yanında yapıp onun alanını benimseyebilirsiniz. (Sevmezseniz bırakır veya doktora için farklı bir alana başvurabilirsiniz.)
  • Amerikan sistemine sahip bir okulda doktoraya başvuruyorsanız C.V.'nize / profilinize en uygun alana göre başvurunuzu yapıp oraya gidince danışmanınızı değiştirebilirsiniz. Bu sistemde ilk sene lab rotasyonu uygulanmaktadır. Öğrencilerin 2-3 farklı labta çalışma şansı vardır.

Bunlar benim alan seçerken ki kullandığım yöntemlerdi.

*

Bilgisayar mühendisliği okuyanlara biraz detaylı bilgi vereyim.

Dört ana kategori vardır. Bunlar:

1- Yapay Zeka 
( Arama motorları, robotik, görüntü tanıma, ses tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenmesi vs.)
2- Teori
( Algoritmalar, kriptografi, mantık)
3- Sistemler
( Bilgisayar mimarisi, dağıtık programlama, veri tabanları, işletim sistemleri, yazılım mühendisliği, güvenlik vs.)
4- Disiplinlerarası Alanlar
( İnsan-bilgisayar etkileşimi, sanal gerçeklik. Bioinformatik de bu kategoriye giriyor diyor bazıları ama katılmıyor. Robotik de bu kategoriden sayılabilir belki. )

Benim gözümde:

1- Matematik
2- Çılgınlarcasına Matematik
3- Geek
4- Geyik

Nedir açalım:

Yapay zeka: Yapay zekanın teorisi Matematikten geliyor. Bilgisayar mühendisliği okuyanlar bu dediğimi zaten hemen anlarda, yazayım yine de: "yapay zeka" etiketli herhangi bir problemi (örneğin bir resmin köşelerini otomatik olarak algılamayı) çözmek için Matematiksel araştırma gerekir. Sadece yazılım bilen adam bu problemi çözemez.

Resimdeki köşeleri bulma ile ilgili wikipedia sayfası

Bu sayfada herhangi bir kod veya koda benzer bir şey oldu mu?

Yazılım kısmı bu Matematik formüllerinin algoritmaya dökülüp sonra koda aktarılıp yazılıma yedirilmesidir.

Çıkan kod öyle karmaşık bir şey olmadığından bunu Matematikçi de, Elektronikçi de, Endüstrici de yapabilir. Dolayısıyla yapay zeka Matematik ve Elektronik çıkışlı kişilerin de uğrak noktası olmuştur. Özellikle "Ses tanımlama"da elektronikçiler çalışır çünkü ses bir sinyaldir ve sinyal elektronikçilerin işidir.

Fakat bilgisayar hocalarının işi bu matematik formüllerini keşfetmek değildir. Benim okulda aldığım yapay zeka dersi de bu tip formüllerle ilerleyince korkup "Hocam bunları araştırmak için zehir gibi Matematik lazım." demiştim de hoca "Yok ya bunlar basit Matematiksel analizler, dahası için de kimse oturup Matematik kitabı okumuyor." demişti. Zaten Yapay zeka çalışan hocaların projelerine bakınca genelde yapay zeka uygulamalarına çalıştığı görülmekte. Tabii zehir gibi Matematiğe sahip olup teorik çalışanlar da mevcut.

Uygulama çalışınca tabii uygulamayı halka göstermek için yazılım yazmak gerekiyor. Yazılımı da asistanlar yazıyor. Dolayısıyla hocalar kendilerine başvuran elektronikçilerin ve matematikçilerin yazılımda ne kadar iyi olduklarına bakacaklardır çünkü onların için tek önemli kriter bu kişilerin ileride nasıl bir deha olacakları değildir. Kendi işlerine yarayacaklar mı bu da önemli.

Teori: Teorik Bilgisayar Bilimcileri tam yukarıda dediğim yapay zeka analizlerini yapıyor olabilirler. Veya bilgisayar güvenliği için daha güvenli şifreler bulmakla uğraşıyorlardır. Var olan algoritmaları hızlandırıyor veya daha verimli yapıyor olabilir. Türlü çalışma alanları var ama ben çok ayrıntılı bilgi sahibi değilim. Doğrusunu söylemek gerekirse bu alan daha çok bilgisayar olimpiyatlarıyla büyümüş, üniversite de kodlama yarışmalarıyla haşır neşir olmuş hırs küpü ve zeki ve en önemlisi idealist öğrenciler için çünkü endüstride o kadar da çalışma alanı yok. Aynı bu profilde bir arkadaşım vardı, avrupa şampiyonalarında falan madalyaları vardı ama sonuncu sebepten öteri Teori lablarına başvurmaktan vazgeçip Bioinformatik'e kaydı.

Sistemler: Sistemler, bilgisayarla alakalı karmaşık sistemleri geliştirmeye yönelik. Sistem nedir? Sistem kısaca farklı görevleri olan parçaların "beraber yürüdük biz bu yollarda" diyerek uyumlu bir şekilde çalıştığı, anlamak için çaba sarf etmenin ve "bütünsel" düşünmenin gerektiği her şey. Sistemleri incelemek ve nasıl çalışıyor öğrenmek genel olarak eğlencelidir.  Ve böyle düşünüyorsanız geeksiniz.

Bilgisayar sistemlerinde alanlar çok çeşitli, buraya yazmakla bitmez. Tek yorumum var; bunlarla uğraşmak, kitabını okumak, kodunu yazmak falan çok zevkli ve fazla bir Matematik bilgisi gerektirmiyor. Ama, en azından üniversite sondayken, proje fikri bulup hayal kurmak çok zor. Yapay zeka çalışıp "Makine öğrenmesiyle Galatasaray'ın bu sezon şampiyon olup olmayacağını tahmin edeceğim." diye proje üretebilirsiniz mesela fakat "Ben şu Internet Explorer'ı Paralel Programlamayla bir hızlandırayım." diye hayal etmezsiniz herhalde. Veya "donanım haber sık sık çöküyor sitenin güvenliğini arttıracak bir proje yapayım." demezsiniz diye tahmin ediyorum. Belki bu alanda uzmanlaştıktan sonra insanlar bu tip hayaller kurup proje fikirleri bulmaya başlıyordur ama, bilemiyorum. Ama şu dezavantaj hep kalıyor: bilgisayar mühendisliği dışındaki bir adama ne yaptığınızı anlatamıyorsunuz. Hatta belki içerinden birine bile.

Sistemlerin yapay zekadan önemli bir farkı var o da şu ki iyi yazılım bilgisine sahip olmak gerekir. Örneğin güvenlikte çalışacaksınız hoca websayfasına "Başvuran kişi iyi Linux bilsin ben hekır arıyorum." gibi şeyler yazar mutlaka. Dolayısıyla kabul alırken tecrübe ve bilgi, zeka ve potansiyelden önde olabilir.

Geyik - pardon - disiplinler arası alanlar: Bu alanlara geyik dememin nedeni teorisi bilgisayar mühendisliğiyle birlikte farklı alanlara (psikoloji) dayandığı için çok fazla geyik işle uğraşmak durumunda kalmanız. Benim Koç'ta çalıştığım lab bu şekildeydi ve bizim danışmanımız olan mastır öğrencisi - ki kendisi tam bir bilgisayar kurdudur - "Yav deney tasarlamaktan kod yazamıyorum." diye yakınıyordu sürekli. Bu kategoriye giren alanlar "Human Computer Interaction" yani "İnsan Bilgisayar Etkileşimi" ve "Sanal Gerçeklik" çalışmalarını içine alan "Bilgisayar Grafikleri" alanı. Psikoloji ne alaka derseniz, sanal gerçeklik sağlayan bir yazılım yaparsanız insanların ihtiyaçlarını da düşünmek zorundasınızdır. Yoksa insanlar o koca şeyleri kafaya taktıktan sonra midesi bulanıp kusabilirler (başıma geldi, kusmadım gerçi). İnsan Bilgisayar Etkileşiminde de insanların kolaylıkla kullanabileceği tasarımlar yapmak üzere araştırmalar yapılıyor. Çıkış noktalarından biri "itilecek mi çekilecek mi belli olmayan yanıltıcı kapılar.", şu ilgili videoyu izlemenizi tavsiye ederim. Bilgisayar destekli eğitim de bu kategoridedir. Sırf buna odaklanan bir lab görmedim, ama arada bununla ilgili proje yapıyorlar.

*

Benim teori çalışmam imkansızdı. Proje fikri üretmek eğlenceli olduğundan yapay zeka düşünüyordum fakat dördüncü sınıfta aldığım "Makine Öğrenmesi" dersi beni çok zorladı. Teorik kısımları anlamakta çok zorlanıyordum. O yüzden - biraz da buna isyan ederek - "Human Computer Interaction" içerikli okullara başvurdum genelde. Yapay zeka neredeyse her okulda bulunduğundan, sonradan barışırsak yapay zekaya transfer olabilirim diye düşündüm.

Bu yazı da böyleydi, umarım faydalı olmuştur.






Ben Sizin Yaşınızdayken... Bölüm 1 - Geri Bildirim

Evet uzun zaman sonra bir YGS/LYS yazısıyla karşı karşıyayız. Türkiye'nin ekonomisi bozulunca (veya üçüncü şahıslar tarafından manipüle edilince) benim de ekonomim manipüle oldu, bari YGS/LYS yazıp da hit alayım dedim :(

Şaka tabii.

Daha önce üniversitedeyken yazdığım yazılar genelde blogumun genelde bir özeti gibiydi. İstek üzerine yazıyordum, anlaşılmamış kısımları vaadediyordum.

Bu yazı öyle değil. Bu yazıda yeni şeyler var.

Yalnız baştan söyleyeyim bu yazdıklarımı uzun uzun psikolojik makalelere dayandırmakla uğraşamadım. Saçma sapan kişisel gelişim kitapları da okuyup gelmedim. Bizzat buradaki öğrencileri izleyerek ve başkalarıyla konuşarak çıkardığım sonuçlara ve tabii kendi tecrübelerime dayanak konuşuyorum. Zaten tüm blog bu şekilde hazırlandı.

*

Ben üniversite hayatımda 3.5 yılı geride bıraktım. Son dönemimdeyim. Sıkayım dişimi de önümüzdeki dönem rahat rahat takılayım dedim ve başarılı oldum. Bir de İsviçre'deki École polytechnique fédérale de Lausanne üniversitesinden doktora için kabul aldım bugün. Benden mutlusu yok şu anda. Bu kısmın yazıyla alakası yok ama yine de yazayım dedim.. :d

Size gelelim.

Ben sizin yaşınızdayken yani 12.sınıftayken ve yarıyıl tatiline girmişken ne yapmıştım?

Bunlar blogta yazılı zaten ama bir hatırlayalım: rapor alıp okulda son sınavlara girmemiştim. (Sonra mayıs/haziranda koca okulda tek 12. sınıf öğrencisi olarak takılıp sınavlara felan girmiştim eheh.) Geniş salonda çalışırdım, bizimkileri odama göndermiştim. Kendime bir masa çekmiştim genişçe. Genişlik fetişim olduğunu biliyorsunuz artık. Üzeri bomboş ve tertemizdi. Etrafta çıt yoktu, kapı kapalıydı. Çalışmak için mükemmel bir ortam. O zamanlar akıllı telefonum yoktu ve her saniye facebook'uma bakmak zorunda hissetmezdim kendimi. Tek sıkıntı sıkılınca saate bakardım ve çok sık sıkılırdım. Favori derslerim vardı, bunların testlerini çözerken bir nebze eğlenirdim. Ama bıkmadan yola devam etmemin ana sebebi bu değildi.

Ana sebebi şuydu: bir hedefim vardı, bu hedefe giden yolda çalışıp gerekeni yapıyordum ve işlerin tıkırında gittiğinin farkındaydım, farkında oldukça mutlu oluyor, çalışmaya devam ediyordum. 

(Not: burada işlerin tıkırında gittiğinin gerçekten farkında olmaktan bahsediyorum. Gerçekten farkında değilseniz fakat derslerim eyiye gidiy diye kendinizi kandırıyorsanız ve her şeyin tamamen güllük gülistanlık olduğunu düşünüyorsanız rehavete kapılıyorsunuz demektir. Buradaki tıkırdan kasıt gelişimi görmek ve yol haritasında sapma olmadan ilerlediğiniz görmektir, en birinci olmak değil.)

Neyi kastettiğimi yaşlandırma tekniğiyle açıklayayım:


Çalışıyorsunuz, olumlu geri-bildirimi görünce "tamam ya oluyor" diyip çalışmaya devam ediyorsunuz. Benim için olumlu geri-bildirimler netlerimin yavaş yavaş artması, eskiden hiç yapamadığım konularda ders verecek kadar iyi hale gelmek, dershanemin verdiği konular listesinde konulara tik atmak ve anne babamın dershanedeki deneme sınavlarıma bakıp netlerimi görüp yüzlerinin gülmesiydi. Daha da örnekler verilebilir. Genel olarak koyduğum küçük hedeflerin ulaşmam olarak özetleyebilirim olumlu geribildirimi.

Peki bu çalışma -> geri-bildirim -> çalışma döngüsü hiç bitmeyecek mi? Sürekli çalışıp bir gün yüzü göremeyecek misiniz? Bu ikilemi başkaları da fark etmiş ki ortaya böyle bir karikatür çıkmış:




O zaman görseli biraz değiştiriyorum:

Yani çalışırken de hedeflerinizi bir bir sileceksiniz ve hedeflerinize ulaştıkça hayattan zevk alacaksınız. Hayat bir şeyleri başardıktan sonra tamamen rahat olma değil aradaki süreçtir. Fakat şu anki içinizde olduğunuz süreç normalden biraz farklıdır bunu sonra açıklayacağım.

Burada "Hedef"in önemli bir özelliğine de deyinmek istiyor. Hedef hayat boyunca arzu edilen ve birbir silinen kısaca hayat sürecini oluşturan şeyler olduğu kadar çalışma sürecini başlatan katalizörlerdir de. (Selam size sayısalcı arkadaşlar) Nasıl mı? Blogta da daha önce bahsettiğim birçok kişi ilk başta "Üniversite kazanacağım ben!!11!!" diyerekten bir gazla başlar, gider kırtasiyeye kitapla çuval doldurur ve çalışmaya başlar ve birkaç hafta için başarılı olur da. Fakat şu vardır ki başlangıç için gelişiminiz oldukça düşük ve sancılıdır ki hemen yılmanıza sebep olabilir. Yapmanız gereken hedefinizden kuvvet almaya devam etmek ve küçük hedefler koyup başarılı olmaya acilen başlamanızdır ve tabii bu sürece devam etmek.

Peki başarı başarı nereye kadar?



Burada aslında eleştirilen kişi işi bilmemne şirketinde satış bilmemnesi olup hayatını birilerine şampuan satmakla alakası olan kısaca ne kendisine ne kimseye bir hayrı dokunmayacak bir işe hayatını verip çok mutlu görünen ve her şey bittiğinde en büyük başarısı "emekli dötü" olacak olan adam.

Fakat bence yine de sığ bir karikatür.

Neden? Bir filozof der ki (isim vermeyeyim şimdi gomünist sanmasınlar) "İnsanların hayvanlardan önemli bir farkı vardır: hayvanlar yaşamak için çalışırlar, insanlar ise çalışmak için yaşarlar." Anlaşılmadı açalım: bir karınca çekirdek kabuğunu yuvasına çekirdek kabuğu taşımaktan zevk aldığı için taşır mı? Hayır. Peki Van Gogh o resimleri para kazanmak için mi yaptı? Yoo adam sefalet içinde ölmüş, öldükten sonra milyoner olmuş. (Çalışmak yerine üretmek demek daha doğru olabilir aslında.)

Yani demek istediğim bir şeyler üretmek / başarmak insanın temel isteklerinden ve hatta ihtiyaçlarındandır. Bunun için de çalışmak gerekir. Çalışılmadan elde edilen şeyleri ve bunların ne kadar tatsız ve kuru veya kanıksanmış geldiğini düşünün. Başarı bile sayılmazlar. Ortaya çıkan şey de yapıt değildir. Örneğin How I Met Your Mother'da Barney Robin'e aşıkken ve ona onu sevdiği söyleyecekken Robin'in bir anda "Seni seviyorum Barney!" diye çıkagelmesi ve Barney gibi kız tavlamak için varını yoğunu ortaya koyan ve süreçten zevk alan bir adamın "Noluyo la? Arkadaş kalalım biz en iyisi :))" demesi. Veya sevdiğiniz bir oyununda hile yaptığınız anda aldığınız zevkin sıfıra inmesi. Kendi yaptığınız yemeğin dışarıdan aldığınız yemekten daha tatlı gelmesi. Örnekler çoğaltılabilir.
Dolayısıyla başarı için çalışma olmazsa olmazdır ve başarı insanın temel istek veya ihtiyaçlarından biriyle çalışma da aynı şekilde insanın temel istek veya ihtiyaçlarından biridir diyebiliriz.

(Dindar biriyseniz şöyle bir örnek vereyim; yabancıların yaptığı orta çağ dizilerinde Hristiyan rahipler "dünyevi zevklerden arınmış, aseksüelliği benimsemiş, kendi dine adamış" tipler olarak canlandırılırlar. (gerçek hayatta hiç orta çağda yaşamış rahip görmediğim için anca dizilerden takip edebiliyorum) Fakat aynı adamlar sanat eseri kiliseler inşa ettirmekten, içlerini tablolarla fresklerle süslemekten geri durmazlar "Hacı bunlar ne iş?" diye sorulduğunda "Biz Tanrı'yı yüceltiyoruz." derler. Böyle diyerek de gayet dünyevi bir zevk olan "üretmek" için "o hariç lan" demiş olurlar. İslam'da ise dünyevi zevklerden arının diye bir emir yoktur zaten, bakmayın yobazlara. Buna rağmen tasavvufu benimseyip bana seni gerek seni diyen Yunus Emre bile sayfalarca şiir yazmaktan bir şeyler anlatmaktan geri durmamıştır.)

Bu çalışma süreci kısmı size sıkıcı başkasına eğlenceli geliyor olabilir. Ama çalışmanın sonucunda elde edecekleriniz önemliyse üstesinden herkes gelebilir. Örneğin kilo vermek için egzersiz yapmak kimine eğlenceli gelebilir, kimi nefret eder ama bu başarılı olamamaları için bir neden değildir.

Tüm bunları neden sınava çalışmalısınız ve neden başarılı olmanız gerektiğini bilmeniz veya bir defa daha hatırlamanız için anlatıyorum. Belki şu an belki ileride bir şeyler yapmayı arzu edecekseniz ve bunun için beklemediğiniz kadar çalışmanız gerektiğini bile görecekseniz. Sınava çalışmak da bu tip emellerden biri olan üniversiteye gitme, sevdiğin bölümü okumak için iyi bir üniversiteyi kazanma ya da en azından bir tekne satın almak için iyi para kazanmanın birinci şartıdır (babadan zengin değilseniz, babadan zengin olsanız bile ileride hayalinizdeki oyunu yapmak istiyorsanız bir şey fark etmeyecek, yine çalışmanız gerekecek, ama lisede ama üniversitede.)

Fakat üniversite sınava çalışmanın niteliği çok farklıdır çünkü üniversite sınavında sizden 4 hatta 8 + 4 yıllık eğitimin hesabını isterler. Benim 3.5 yıllık üniversite hayatımda hiç böyle bir savaş verdiğim olmadı. Yoğun haftalarım oldu ama hiç bir sene boyunca durmaksızın çalıştığım olmadı. Şimdi diyorum da herhalde bunu artık yapamam da zaten, o enerjiyi bulamam. Yani eğer nobel alacak bir fizikçi olmayacaksanız ileride böylesine bir çalışma sürecinden geçmeyeceğinizi garanti edebilirim. Dolayısıyla bu süreç uzun olduğu için gittikçe sıkıcı bir hale gelir fakat bir seferliğine mahsustur tabii üniversiteyi kazanabilirseniz. Konudan sapmamak için bunun üzerinde daha fazla durmayacağım.

Şu ana kadar bir hedefinizin olması, bu hedefin sizi çalışmaya iteceğini ve çalışırken aldığınız olumlu geri bildirimin sizi daha fazla çalışmaya teşvik edeceğinden bahsettim. Yukarıdaki laf salatası ise neden hedefinizin olmasının önemi daha doğrusu doğal olarak bir hedefinizin olacağı ve bunun çalışma gerektireceği üzerineydi.

Peki geri bildirim neden önemlidir?

Bizim okulda bir EE'ci var benim bir dönem üstüm. Severim kendisini Rivayete Türkiye 8. imiş. Adamın EE'de not ortalaması 4.0 (idi en son belki değişmiş) seneye inş MIT veya Stanford'da. Bu adam şimdi milletin 20-30 aldığı sınavdan çıkıyor 90 alıyor, herkes çok zeki diyor bu adama. Ama bu adamı bu yazının konusu yapan özelliği zekası değil. Çözemediğim bir bilgi birikimi. Yani ben bu adamı birinci sınıfta girdiğim Websitesi yapımı kurslarında tanıdım. EE okuyup da websitesi yapabilen kişiler vardır ama azdır. (Ne EEsi, bilgisayar mühendisliğinde bile azdır. Bir websitesi bile yapmak istemiyorduysan niye tercih ettin bölümü anasını satayım. Bak yine sinirlendim.) Daha birçok konuda bilgi birikimi mevcut, uluslararası programlama yarışmalarında ödül kazanıyor vs. ki bunun için ciddi bilgisayar mühendisliği bilgisi gerek. Bir ara bir akrabamla konuşmuştum, o da bilgisayar mühendisi, abi bu tip adamlar nası bu kadar şey biliyorlar demiştim o da bu yazının içeriğine denk gelen şu teoriyi sunmuştu: "Bu kişiler çalışıyor, başarılı olduklarını görünce zevk alıyorlar ve daha iştahla çalışmaya başarıyorlar."

Şimdi kendimden bahsedeyim. Ben lisede fizik derslerinde uyuyan ama tarih derslerini pür dikkat dinleyen, biyoloji dersinde hocanın anlattıklarını aynen deftere geçirirken bir yandan saate bakıp "hadi ne zaman bitecek bu işkence" diyen fakat felsefe derslerinde hocaya acayip sorular sorup sınıfın geri kalanının uykusuna devam etmesini sağlayan mal bir öğrenciydim. Niye tarih ve felsefeyi seviyordun da fiziği sevmiyordun derseniz, olay şöyle zincirleme bir şekilde aşağı yukarı şöyle gelişti diye tahmin ediyorum.

İlkokul birde falan en arkadaki "Türk Dünyası Haritası"nı açıp arkadaşlarımla ülke bulmaca oynadım -> onları yenmek için o sıralar ansiklopedi deposu olan klasik 90'lar evimde haritaları incelemeye başladım
-> haritaları inceledikçe yeni ülkeleri öğrenmeye başladım ve ansiklopedilerden de bu ülkeler hakkında az buz bilgiler öğrenmeye başladım.
-> öğrendiğim bilgileri büyüklerime ve okuldaki hayat bilgisi / sosyal bilgiler derslerinde anlatarak hava attım, aferinler alıp egomu tatmin ettim.
-> öğrendiklerim kim 500 milyar ister'de de çıkmaya başladıkça yarışmayı da zevkle izlemeye başladım.
-> yarışmada daha farklı sorularla karşılaşınca da daha farklı şeyleri merak etmeye başladım
-> olay benim ego tatminimden çıktı çünkü artık (özellikle tarihte) birileriyle konuşup tartışacak kadar ve bundan fayda sağlayıp zevk alacak kadar bilgi birikimine sahip olmuştum. Artık bilgiyle hava atmayacak veya bundan zevk almayacak olgunluğa eriştiğim için de yeni şeyler öğrenmenin geri bildirimi bana okurken aldığım safi zevk ve okuyup öğrenince kazanacağım yeni perspektifler, yani yeni bir insan olmanın vaadi oldu.

(Burada biraz lafı uzatmışım ama silmeye de kıyamadım. Özetle geri bildirim önemlidir. Sırf YGS'de değil tüm hayatınız için geçerli bir durum. İleride çocuk bakacaksanız çocuğun durup dururken neden tarih öğrenmeye başladığını da anlarsınız hem.)

Sizin durumunuzda da bu geçerli. Sınava girdikçe ve sonuçlarınızı başkalarıyla karşılaştırdıkça geri bildirim almış olacaksınız (o yüzden blogta dershanenin önemine vurgu yaptım) ve hedefe yaklaştığınızı gördükçe sevineceksiniz.

Geri bildirim almak için tabii çalışmak gerek ki bunu siz de biliyorsunuz ve bu cümle de oldukça boş bir ifade. O yüzden şöyle diyeyim; küçük hedeflerle küçük görevler yapmalısınız. Uzun uzun plan program yapmayın, konu konu çalışın diyordum ya. Sıradaki çalıştığınız konunun geçende dinleyip iyi anlamadığınız bir konunun tekrarı olması sizin (öncesinde iyi çözemeyeceğiniz veya önceki yıllarda çözemediğiniz) testlerde iyi bir performans yakalamanızı sağlayacak ve doğru yolda olduğunuzu düşünüp aynı planı daha iştahla uygulayacaksınız. Veya pomodoro tekniğine bir kez başlayıp işe yaradığını görünce daha da iştahla uygulamaya devam edeceksiniz. (Bir başka küçük hedefler koymayı öğütleyen kitap var, yakında blogta özetini yazacağım.) Hepsinin ortak yanı şu: küçük hedefler koyun ("Bu ay içinde kimya ygs bitecek diye toptan hedef koymayın mesela geri bildirim almanız güçleşir, veya haftada 2-3 saat kimya diye geri bildirimi olmayan hedefler koymayın.) ve bunları uyguladığınızda doğru yolda olduğunuzun bilincinde olacağınızı bilin ve uygulamaya başlayın!

Peki işlerin tıkırında gitmediğinin farkındaysanız ne yapacaksanız? Yani olumsuz geri bildirim olduğunda?

Bunun üç tipi vardır:

1- Zaman varken gelen olumsuz geri bildirim

Zaman daha varken gelen olumsuz geri bildirim varlığına yatıp kalkıp dua etmeniz gereken bir geri bildirim türüdür çünkü bu sizin rehavete kapılmanızı engeller ve yanlışlarınızı görmenizi sağlar. Hatta sizi kızdıran bir geri bildirimse kızınca daha hırslı çalışabilirsiniz bile. Her şey sadece bir sonraki hedefinizi bunu göz önünde bulundurarak koymanızla düzelecektir.

Yalnız şunu unutmayın: hiçbir zaman "Asla başaramayacağım / asla öğrenemeyeceğim / asla tam olarak anlayamayacağım." diye bir şey yoktur.

Muhtemelen ikinci sınıfta asla çarpım tablosunu ezberleyemeyeceğinizi düşündünüz. Lise birde asla fonksiyonları çözemeyeceğinizi düşündünüz belki de, ve sınav kağıdında çözemediğiniz soruya fogof geçtiniz. (Hep bu espiriyi yapmak istemişimdir :D) Şu anda bunlara muhtemelen sınavda çantada keklik gözüyle bakıyorsunuz. Affedin, ben de şu an sizin çok zorlandığınız türev, integrallere "Yav ne kolaymış lisede bunlar." gözüyle bakıyorum. Geçende arkadaşıma "ya şu x dersinde çıkarılan formülleri çıkarmak ne zor bunları sınavda isteseler yapamam bence bunları bizim yaşlı hocalar da çıkaramaz unutmuşlardır bile." falan demiştim de "Saçmalama la çıkarır hepsi." diye beni ezmişti. Nitekim haklıymış. Her şey bir parmak şıklatmaya ve "Hah bu muymuş." demeye bakar. Bende türevde olmuştu, o saçma sapan f(x + epsilon) - f(x) / epsilon epsilon limit 0'a giderken bilmemne formülüne boş boş bakıyordum bunun aslında tek noktası bilinen doğrunun eğimini bulmak için kullanılan bir teknikmiş. Google'a "türev formülü" yazdığınızda bu kadar basit bir bilgiyi bile yazmaya tenezzül etmemiş bir sürü gerizekalı siteyle karşılaşacaksınız. Sakın şaşırmayın.

Bu konuda sizi ikna etmek için bir şey yapamam. İleride bu konular size kolay gelecek "bu muymuş" diyeceksiniz çünkü öyle işte. Bende ve birçok arkadaşımda öyle oldu. Sizde öyle olmamasının sebebi öğrendiklerinizin uygulamasını daha yapamadan yani sindiremeden ve üzerinde fazla düşünmeye fırsat bulamadan aynı anda bir sürü şey öğreniyor olmanız ve kendinizi psikolojik olarak bazı konuların zor olduğuna çoktan hazırlamış olmanız. Bana inanın, zor değiller, anlayabilirsiniz. "Ben zeki değilim anlayamam." diye bir şey yok.

Hazır aklıma gelmişken ısrarla anlayamadığınız şeyler için de bir taktik vereyim. Ben artık eskisi gibi video izleyerek çalışmıyorum çünkü bilgisayar mühendisliği ders videoları ya çok uzun ders videoları oluyor ve izlerken sıkıyor ya da anlatanlar Hintli oluyor aksanları kulak tırmalıyor. Önce hocanın dersi anlatırken kullandığı slaytlara bakıyorum, anlamadığım yerde kitaba göz gezdiriyorum, yine olmadı elime kağıt kalemi alıp çizerek üzerinden geçiyorum. Size yine videoları öneririm ama olaki kitabı okuyarak çalışıyorsunuz bunu kullanabilirsiniz. Bununla ilgili bir de Feynman metodu diye bir şey var onu da yazacağım yakında.

2- Zaman daralmışken

YGS/LYS'ye okullar başladığında çalışmaya başladığınız takdirde zaman hiçbir zaman dar değildir, siz öyle olduğununa inanırsınız ama hayır değil. Yine de öyle farz edelim. Aynen yukarıdakiler geçerli ama önceliklerinizi belirlemeniz gerek (aslında bunu normalde de yapmanız gerek ya neye). Fonksiyonlardan 20. testi çözmek yerine iyi anlamadığınıza gerçekten inandığınız bir konuda iyi anlayana kadar ayna karşısında dersler verebilirsiniz. Ya da ne bileyim temel kavramları sırf çok kolay ve çalışmak uğraştırmıyor diye 4.kez tekrar etmek yerine (ki bundan çıkacak soru "Hangisi tam sayı değildir?" kıvamındadır herhalde.) geometride yapamadığınız konuyla ilgili daha önce çözdüğünüz testlere gözden geçirip daha önce de yapamadığınız soruların üzerinden geçip bakalım hala yapamıyor muyum diye bakabilirsiniz. Benim yazın ders çalışan arkadaşlarımla ilgili en eleştirdiğim nokta onların gidip MAT1 çözmesi ve sonra dershanede de MAT1 görüp tam bir MAT1 bombardımanına tutulmuş olmalarıydı. Çalışın ama stratejik çalışın, enerjinizi boşa harcamayın veya harcıyor görünüp bildiğiniz konulara tekrar çalışarak çalıştım diyip kendinizi kandırmayın.

Ha bir de her konuya çalışırken sil baştan çalışmayın. Bazılarında sadece ders notlarına göz gezdirip testlere dalmak yeterli.

3- Zaman bitmişken 

Bunu bildiğimden (kendim de ana hedefine ulaşamamış biri olarak) size blogumda "Bir tane gerçekçi hedefiniz olsun." yazmıştım. Bir arkadaşım vardı, "Koç Tıp'a gideceğim." ben diyordu. Duyunca ilk tepkim "Yuh" olmuştu. Yani bu arkadaş ygs'den önce Koç Tıp hakkında ne kadar araştırma yaptı, oranın ne kadar hayalini kurdu bilmiyorum eğer bu araştırma hayal konusunda ileri gittiyse YGS'den sonraki yaşayacağı yıkımı düşünün. Olayın bir de şu yönü var. Sınav başarısı sadece çalışmaya bağlı değil. Sınav anına da çok bağlı. Yani düşünün LYS birincisinin arkasında oturan çocuk adamın ensesi hapşırsaydı ve bir saniye için adamın dikkatini dağıtsaydı, adam da kafasında yaptığı işlemin sonucunu yanlış yazsaydı ve yanlış şıkkı işaretleseydi, LYS birincisi olabilir miydi? Belki de kaç LYS birincisi helak oldu o hapşıran adam yüzünden.
(Arkadaş da Boğaziçi Yönetim Bilişim Sistemlerine gitti bu arada. On bininci falandı.)

2. sene girdiniz yine mi olmadı? İstemediğiniz bir üniversiteyi yazmak durumunda mı kaldınız? Özel üniversiteye tam burslu giremediniz mi?

Sizi gerekeni yaptığınız takdirde hepsinin sonunda bir başarı hikayesi mümkün, birinin sonunda olmuyorsa öbürünün sonunda var. Hepsine sayfalarca örnek verebilirim. Ama YGS'ye bu kadar az varken "seneye inşallah" demenin manası yok. Ama sadece şunu diyeyim. Bizim lisenin birincisi YGS 1400.sü olup benim altımdaydı sonra gitti 110. oldu şimdi Hacettepe Tıpta. Okul birincimizin hayali ODTÜ EE'ydi YGS'de Türkçe'yi yapamadı gitti 10 bininci oldu, LYS'de iyi yaptı 3000'e çekmişti sanıyorum, okul birincisi kontenjanından ODTÜ EE'ye girdi. Yani oluyor arkadaşlar bir şekilde. İlerisini dert etmeyin.

Geri Bildirim olmadığında olabilecekler:

- Rehavete kapılma. Her şeyi yeterince bildiğini sanma.
- Herhangi bir hedef başarımı söz konusu olmadığı için boşa çalışıyormuş hissine kapılma.
- Ve yukarıda yazdığım avantajların tersi (yoruldum yazmaktan)

Rehavete kapılma nasıl olur?

İtiraf edeyim ben YGS'den 2-3 hafta önce paso dizi izlemiştim. Çalışmıştım ama az. Çünkü artık her şeyi biliyor gibi hissediyordum kendimi, karşıma ne çıksa yapardım sanki.

Fakat işin doğrusu:
Matematikte en basit istatistik konusu problemi olan ortalama hesaplamayı yapamamıştım çünkü muhtemelen böyle bir soru karşıma denemelerde hiç çıkmamıştı, ders kitaplarında "tamam tamam basit bu" diyerek geçmiştim ve sınav esnasında da aceleden en düz yolu değil kendim uydurduğum zottirik bir yolu seçmiştim.
Fizikte daha temel kavramlardan patlamıştım çünkü bazı fizik konularında bol test çözmeyi temel şeyleri kavramanın önüne koymuştum.
Biyoloji ve coğrafyada neyi yanlış yaptığımı hatırlamıyorum ama genelde 1 yanlış falan yaptığım coğrafyada gittim 4 yanlış yaptım gerçek sınavda.

Ne oldu? Her şeyi bilmiyormuşum. Daha çalışmam gerekiyormuş.

Bunu engellemek için:
- Asla böyle bir duyguya kapılmayın çünkü yok böyle bir şey
- Çalışmayı bırakmayın
- Farklı kaynaklardan denemeler çözün
- Bazı konularda anlamış mıyım diye test çözmeden önce alın elinize kalem kağıt nedir bu olay diye kendi kendinize anlatın. (Buna feynman tekniği denir) Test her şeyi ölçemez çünkü.
- Ola ki YGS çalışmaktan çok sıkıldınız ve çalışacak bir şey bulamıyorsunuz, LYS bile çalışmak size bir şey katacaktır bu durumda.
- Ve tabii sonuçlarınızı arkadaşlarınızla karşılaştırın çünkü farklı denemelerdeki net sayınıza bakarak durumunuzu göremezsiniz.

Not: Bu yazıda aslında bu geri bildirim olayının üzerine koyup daha başka şeyler de yazacaktım ama yeterince uzun oldu. O yüzden böyle koyuyorum.

Yazı biraz dağınık oldu, toparlarsam söylemek istediklerim:
1- Her şeyin başında (gerek YGS-LYS maratonunun gerekse herhangi bir konunun başında) çok hatalar yaparak az yol katedebilirsiniz. Hedefinizden güç alın.
2- Küçük hedeflerle geri bildirimi maksimize edin.
3- Çalışmanın ve başarının sonu yoktur ama zaten insanlar doğal olarak başarıyı ve başarmak için çalışmayı isterler (bkz: Van Gogh örneği, Barney örneği, papaz ve rahip örneği)
4- YGS-LYS'ye çalışmak normal çalışmadan farklıdır ve bir seferliğine mahsustur.
5- Olumsuz geri bildirim kötü değildir aksine iyidir.

Eğer yazıda anlamadığınız bir kısım varsa yorumlarınızda belirtesiniz daha iyi açıklama yapabilirim.

Bu arada eğer üniversite gezmesi yapmak istiyorsanız Bilkent'e beklerim. Tatilde buradayım. Singapur'dan getirdiğim değişik çaylarım var. İçeriz beraber :)

Görüşmek üzere.

Lisansüstü Başvuru Süreci 4 - Yüksek Lisans mı? Bütünleşik Doktora mı?



Not: Önce burayı okumanız önerilir.

Not2: Yine burayı okuyorsanız benim doktora başvurusu yapan bir lisans öğrencisi olduğumu unutmayın, bu dönem edindiğim tecrübeler birilerinin işine yarar diye yazıyorum. Fakat 2-3 yıl sonra güncelleme gireceğim. Fakat şu an burada yazdıklarım tabii sadece kafadan attığım şeyler değil, çoğunu hocalarım bana öğretti.

Benim yüksek lisans yapmadan doktoraya başlamama şaşıranlar olmuş. İlk yazımda Amerikan sisteminde doktoranın farklı olduğundan bahsetmiştim. Türkiye'deki versiyonuna bütünleşik doktora denen bu sistemde doktora için yüksek lisans şartı yok. Doktoraya girince doktora yaparken mastırınızı da almış oluyorsunuz. Mastırı alıp kaçıp gitmek ve Amerika'da mastırı bedava getirmek gibi etik olmayan durumlar da mevcut tabii.

Son senenizde eğer okulda kalmaya devam edeceksiniz yüksek lisans yerine böyle seçeneğiniz de var. İkisini karşılaştırarak yazıyorum.

Doğrudan Bütünleşik Doktoraya gitmek:
+ Bir-iki yıl kârda olursunuz.
+ Değişiklik iyi gelir.
+ Lisansta yaptığınız yoğun çalışmayı bir kenara koymak durumunda kalmazsınız. Sizi kabul edebileceklerin bakabileceği tek parametre lisansta yaptıklarınızdır çünkü. Araya yüksek lisans katarsanız yüksek lisansta yaptıklarınıza daha çok dikkat edilir.
+ Bütünleşik doktora sadece Amerikan sisteminde geçerli olduğu için, Amerikan sistemindeki gibi az ders alır daha fazla araştırma yaparsınız.
+ Aynı şekilde, burslu okuyacağınız için asistanlık işleriyle uğraşırsınız gelir.
+ Amerika = prestij
- Araştırma tecrübeniz olmadan araştırmaya başlarsınız.
- Öğretmenlik tecrübeniz olmadan öğretmenliğe başlarsınız.
- Lab ve danışman seçiminde tecrübesiz olacağınız için beklemediğiniz sürprizlerle karşılaşabilirsiniz. Eşek gibi çalıştırabilirler sizi :)
- Kendinizi topun altına erken koyarak endüstriye geçme alternatifini ertelersiniz.
- Mastırı alıp kaçmanıza izin vermeyebilirler.
- Lisansınızı bunu hedefleyerek geçirirseniz çok eğlenceli bir lisans hayatınız olmayabilir.

Yüksek Lisans
+ Avrupa sisteminde yani Avrupa'da yapıyorsanız bir yığın teknik ders alırsınız ve bir sürü proje yaparsınız dolayısıyla alan seçimi daha rahat olur ayrıca endüstriye geçmek daha rahat olur.
+ Yukarıdaki durumda asistanlıkla uğraşmazsınız, fakat kendinizi finanse etmeniz gerekir.
+ Amerikan sisteminde ama Türkiye'de yapıyorsanız ve başarılı olursanız iyi bir lisans kariyeriyle beraber iyi bir yüksek lisans kariyeri size çok iyi kapılar açabilir. Uzun uzun analiz yapıp detaylı örneklerle gelemeyeceğim ama şu aşikar ki başarılı yüksek lisans + başarılı lisans kariyerine sahip bir kişinin sadece başarılı lisans kariyerine sahip birine göre MIT'ye Berkeley'e girme şansı yüksektir.
+ Yukarıdakiyle aynı şekilde fakat mastırı Amerika'da yapıyorsanız bu iyi okullara girme şansınızı katlar çünkü Amerika'daki iyi-orta üniversitelerin prestiji muhtemelen bizim iyi üniversitelerden daha yüksektir. Prestiji diyorum, her şeyi değil, en azından Amerikalılar sizin cvnizde kendi üniversitelerini görmeyi daha çok isterler.
+ Eğer lisans döneminde iyi çalışmadıysanız yüksek lisanstaki performansıyla bu açığınızı kapayabilirsiniz.
+ Araştırma ve öğretme tecrübesi edinir, doktorada sudan çıkmış balığa dönmezsiniz.
+ Yüksek lisanstan sonra şirketlere geçmeyi de planlayabilirsiniz.
- 1-2 yıl kaybedersiniz.
- 2 yıl daha öğrenci gibi takılmak canınızı sıkabilir.
- Yüksek lisansta başarısız olursanız lisanstaki göstermelik başarılarınızın bir önemi kalmaz.

Şahsen; benim ders çalışmakla bir sıkıntım yoktu çünkü okula bu işi öğrenmeye gelmiştim. Bilgisayar derslerinin yanında herkese yük olarak gelen sözel dersleri de okumayı seven biri olduğum için severdim ve doğal olarak bu derslerde başarılıydım. Geriye bir tek temel bilim dersleri yani Matematik, Biyoloji ve Fizik kalmıştı. Ya da liseden bildiğimiz şeylerin üzerine koyulmasıydı ya da problem çözünce yapılıyordu o yüzden bir sıkıntı olmadı. İyi not ortalamasına sahip olmanın bir zorluğu yoktu.

Zor olan lisansta araştırma yapmaktı. Sürekli bir hocayla çalış diyorlardı bana ama ben sürekli erteliyordum. 2.sınıfta  "Spor yapacağım hayatımı düzene koyacağım." diye gaza gelmelerle erteledim zaten bir şey bilmiyordum. 2.sınıfın yazında araştırma projesi gibi bir şey verilmişti bana ama hem zaman çok kısıtlıydı hem de yarım alacak biri yoktu, hem de ben çok şey bilmiyordum. Üçüncü sınıfın başında "ya 4-5 ay sonra Singapur'a gideceğim yarım kalacak şimdi boşver." diyip erteledim. Singapur'da "Ya beş tane bilgisayar mühendisliği dersi aldım boşver yazın yaparız." diye erteledim. Yazın yaptım fakat labta bana çok iş düşmedi çok fazla adam almışlardı. Ben de kendime iş üretmedim, var olan sisteme yenilikler sunmakla uğraşmadım, iş gelmediği zamanlar labta çekirdek çitledim, TOEFL falan çalıştım. Yine de elimde yaptığım ve kullanılan bir ürün ve çalışıp açıklayabileceğim bir makale vardı o iyiydi. Dördüncü sınıfta da artık o kadar çok dersim vardı ki uğraşabilmem mümkün değildi. Özetle çok da verimli olmayan iki yaz stajını gösterdim araştırma diye.

Benim düşüncem şuydu "Adım hıdır elimden gelen budur. Ben lisansta bunları yaptım, daha fazlası olamazdı. Almıyorlarsa bir tane de mastır patlatır tecrübe edinirim bir şey olmaz." Referans aldığım hocalardan biri de (Felsefe hocam) aynen bu şekilde söylemişti, doktoradan önce bizim okulda iyi sağlam bir bilgisayar hocasıyla çalışırsan onun referansıyla çok daha iyi yerlere gelir hem de tecrübe edinmiş olursun. Bunu B planı yapmaya karar vermiştim böylece.

Fakat canım aşırı derecede değişiklik istediği için yine de doktoraya başvurdum. Bir yandan mastır yeri de araştırıp potansiyel danışmanları not aldım. Bir de dönemin ortasında başka bir çalışma alanı da hoşuma gitmeye başladı. Önceki düşündüğüm çalışma alanıyla bu dönem düşündüğüm çalışma alanını birleştirmiş bir hoca vardı Koçta, eğer orta-vasat arası bir yerden doktoraya kabül alırsam burayı Koç'u da düşünecektim fakat şu an kabul aldığım yer ihtiyaçlarımı karşıladığı için bu plandan vazgeçtim.

Burada yazdığımı aslında her üniversite öğrencisi üniversiteye gelir gelmez okumalı çünkü akademiye yönelme potansiyeli olan birinin hatalarını örtbas edebilmesi gerçekten zor. Benim bir arkadaşım var, not ortalaması 2.10 mu ne, akademi için düşük yani. Bu kişi programlamayı öyle aşmış bitirmiş ki hoca olsaydım direkt onu alırdım labıma, ne dersem yapabilecek potansiyeli vardı. Fakat derslere aynı şekilde ilgi göstermiyordu/gösteremiyordu. Şu an tabii akademi akademi diye bayılmıyor ama not ortalaması yüksek lisans yapabilmesine bir engel.

Öte yandan derslere biraz gayret gösterip 3.0 civarında ortalama yapan bir Bilkentli Bilkentte yüksek lisansa girip başarılı olursa lisansta 3.90 yapmış gibi doktoraya girebilir. Dolayısıyla hırslı bir lisans dönemine ihtiyacı olmaz. Fakat Bilkent öğrencisi değilseniz başvuru komitesi daha yüksek ortalama da bekleyebilir çünkü başvuru komitesindeki öğrenciler kendi müfredatları hakkında bilgi sahibi olduğundan Bilkent öğrencisi birinin transkriptine bakıp rahatlıkla karar verebilir ama aynı rahatlığı başka bir okul öğrencisinin transriptine bakarken sergileyemez.

Bana gelirsek, ben ise yukarıda da yazığım gibi notlarıma önem verdim ama onun dışında bilgisayar adına pek bir şey yapmadım. Websitesi yapmayı öğrendim bir ara, oradan kaptığım birkaç bilgi Koç'ta işime yaradı. Fakat ilk 2.5 yıllık ne algoritma problemi çözdüm ne de proje yaptım. Ben bilgisayar mühendisliğine oyun yapacağım diye gelmiştim ama oyun falan yapmadım. Aklıma gelen oyun, websitesi vs. proje fikirlerini de bir yere not ettim hep fakat gerçekleştirmeyi erteledim.

Zaten akademi istememin temel nedeni buydu; aklıma sürekli proje fikri geliyordu ve hepsini yapmak istiyordum. Fakat endüstride çalışırsanız sadece başkasının projelerinde ve sadece tek bir alanda çalışabilirsiniz. Dolayısıyla o ikileme hiç düşmeden direkt olarak doktorayı tercih ettim ben.

Lisansüstü Başvuru Süreci 3 - TOEFL ve GRE



Toefl ve Gre üzerine uzun uzun yazmayacağım, çünkü internette o kadar çok kaynak var ki benim bir şeyler yazmam pek bir şeyi değiştirmeyecek. Sırf ekşisözlükte bir dolu insanın sınav tecrübesi mevcut, üşenmeden okuyunuz efem.

TOEFL


TOEFL sizin (yabanı olduğunu varsayarak) İngilizce'ye hakimiyetinizi ölçer. Çok fazla yardırmanızı beklemez. Okullar İngilizce öğretmeni aramadığı için belli bir puandan sonrasını önemsemez (çok mükemmeliyetçi bir okul değilse, belli olmaz tabii.) Ben başvuru komitesinde değilim tabii de bir çok arkadaşım böyle söylüyor.

Daha önce Singapur'a exchange'e gidebilmek için TOEFL'a girmiştim, sırayla 29 21 18 27 olmak üzere toplam 95 puan yapıp çıkmıştım. 1 hafta youtubetaki beleş notefull videolarından çalışıp gitmiştim. O testle ilgili yazım

Bu sefer iki hafta çalışıp girdim. Yine internetten beleş videolara baktım ama Barron'un deneme sınavlarında listening ve speaking'in tamamını çözdüm. Bir 8 deneme bitirdim sanıyorum. TOEFL'ın verdiği bedava denemeleri de çözdüm. Writing bir gün çalıştım. Reading ise hiç çalışmadım gerek yok diye. (Varmış)

ÖNEMLİ! YÖK Özel kurum ve üniversitelerde girilen TOEFL sonuçlarını Türkiye'deki üniversitelerde geçerli görmemektedir çünkü eşeğin semerinden dolayı. O yüzden DEVLET ÜNİVERSİTELERİNDE GİRİN SINAVA.

Sırayla performansım ve önerilerim:

Reading: Hiç çalışmadım fakat çalışmadığım için zaman yönetimini iyi yapamadım, dört paragraf çıktı, ilk iki paragrafta çok fazla düşündüğümü farkedince üçüncü paragrafı aceleye getirdim, üçte acele edince dördü de rahat rahat yaptım. Şansım yaver gitti herhalde ki 29 aldım. Yorumum: sınavdayken bu kısım çok zor gözükür ama değildir, ders kitabı ve makale okuyan kişiler gayet rahat yapar. Üniversite son sınıf öğrencisi için sıkıntılı bir bölüm değildir. Bir iki deneme çözüp gidin yine de. Diğerlerinin çalışması gerekebilir ama.

Not: Readinge erken başlarsanız bir sürü kişinin "DESCRIBE THE CITY YOU LIVE IN!!!!111!!" diye bağırmasına maruz kalırsınız çünkü bitmiyo bunların ses testi. Çok geç kalırsanız dinleme yaparken başkalarının speakingine maruz kalabilirsiniz. (ilk başlayan kişiden on dakika sonra demek geç demek) O yüzden biraz geç başlayın. Sessizlik olduğu anda başlayın.

Kelimeler çok zor değildir ama yine de kelimelere bakın. O sık rastlanan TOEFL kelimelerinden illa çıkıyor, çok gördüm.

Listening: Geçen sene anca 21 almıştım, bir tane bölümde belli bir süre sonra kayış kopmuştu çünkü çok sıkıcı ve zor bir konuydu. Bu sefer çok deneme çözüp gittim. İki tane yurt dışı tecrübesinden sonra tabii bu bölüm daha kolay oldu. Size de öneririm bol deneme çözmeyi. Ayrıca internetteki videolarda not alma kalıpları var onları kullanın mutlaka zaman kazandırır. Yalnız dikkat edilmesi gereken bir nokta var ki bu bölümde dinleme becerileri kadar odaklanma becerisi de önemli. Anlatan konular öyle durmadan dalıp gitmeden dinleyebileceğiniz konular değil. Bunun üzerine gidin. Ben gerçek sınavda bir kere dalıp gittim bir tane soruyu bilemedim sanırım o yüzden. 29 aldım sonuç olarak.

ÖNEMLİ! Bazı test merkezleri reading sırasında ses duymamanız için işçi kulaklığı verir. Listening sırasında bu kulaklığı çıkarıp sesli kulaklık takmayı unutmayın! Bir arkadaşım unuttu listeningi battı o yüzden söylüyorum.

Speaking: En zor kısım. Burada artık anladım ki püf noktası şu: konuşacaksın, akıcı değil yavaş ve kontrollü konuşacaksın ve kitlenip kalmayacaksın. Sürenin tamamını planladığın konuşmaya ayıracaksın ve doğaçlamaya yapmayacaksın. Demek istediğim şu; altta paylaştığım TOEFL Speaking Teacher'ın videolarına bakınca anlayacaksınız zaten de, dinleme yaparken ve size verilen 15 saniyelik sürede tüm konuşmanın ana hatlarını çıkarıyorsunuz ve konuşmaya başlıyorsunuz. Eğer tüm süre boyunca bu plana sabit kalarak süreyi doldurursanız kitlenme veya saçmalama ihtimaliniz yok. Benim durumumda şöyle oldu: ben eğer yavaş konuşursam (aynı yavaş okumada olduğu gibi) çok fazla düşünüp ıııılıyorum ve iğrenç konuşuyorum. Kendimi hızlı konuşmaya zorlarsam gayet akıcı konuşuyorum ama bunu yapınca da düşünerek değil omurilikten konuştuğum için çok kullandığım İngilizce kelimeleri RAM'den çekip kullanıyorum sadece ama karmaşık şeyler söyleyeceğim zaman harddiskten çekmem gerekiyor yani kelime bulmak uzun sürüyor. Dolayısıyla böyle bir tablo çıkıyor ortaya:

Olması gereken:

(-: konuşma .: bekleme veya ıılama.)

----.... ----.... ----.... ----.... ----.... ---

Aslında olan:

----- ----- ---- -----...................----- ---- --............................???asdadaafafasdfa (panik!) tühsürebitti.

(Ayrıca ııılamayın. Amerikalılar ummlar. Okunuşunu yazdırmayın bana.)

Bir de benim taktiğimin başka dezavantajı da şu: eğer kitlenmezseniz ve akıcı bir şekilde konuşmayı bitirirseniz zamanınız artıyor. E tabi artan zamanı planlamadığınız için başlıyorsunuz doğaçlamaya. Ben Türkçe doğaçlama yapsam saçmalarım, İngilizce'de ne yapayım.
Benim 0 aksanlı konuşan, yurt dışı tecrübesi benden daha az olan arkadaşım 29 aldı, ben 22 aldım. O arkadaş Türkçe konuşurken de tane tane ve düşünerek konuşuyor, ben ise Allah ne verdiyse yardırıyorum, düşündüğüm hızda konuşmaya çalışıyorum, böyle oluyor. Özetle diksiyon da önemli bu bölümde. Tane tane, kontrollü ve doğaçlamadan konuşmaya bakın.

Writing: Readingle aynı şekilde, İngilizce eğitim veren üniversitede dört-beş sene geçirmiş kişi burada sıkıntı yaşamaz. Notefulldaki kalıpları ve zaman yönetimi planlarını inceleyin. Neyden bahsettiğiniz belli olsun bir de, şiirsel ama dağınık şeyler yazmayın. Her body paragrafın sonunda "işteee bu yüzden x cümlesini haklı buluyorum." lafını gediğine koyamıyorsanız bir yerlerde hata yapıyorsunuz demektir. Geçen yıl İngilizce'de araştırma konum çıktığı için 27 aldım, bu dönem nispeten zor bir konu çıktı 26 aldım, çok da önemli değil.

Notefull: https://www.youtube.com/user/NoteFulldotcom
TOEFL Speaking Teacher: https://www.youtube.com/channel/UCL0ZOT3eKp4RvKcQyBZJ4bw

GRE

Greye genelde benim gibi yüksek lisans / doktoraya başvuracak kişiler girer, TOEFL gibi bankadan fazladan maaş almak için girenleri göremezsiniz. O yüzden talep daha az, dolayısıyla arz daha azdır ve koltuk bulmak zor olabilir. Zamanında kaydolmaya dikkat edin.

Ben girerken Ankara'da her yer doluydu uçakla İstanbul'a gidip girdim. Sonra baktım ki yeni yerler açılmış. Çok da erken kaydolmamak gerek demek ki.

GRE neden var, kim niye bu sınavı uydurduktan sonra "Oğlum bak bütün üniversiteler ileride bunu şart koşacak." demiş bilmiyor ama kabaca diyebilirim ki bu sınav sizin makale okuma yatkınlığını ölçer. Bilimsel makalelerde kullanılan kelimeler cümlenin anlamını muallakta bırakmasın diye bir anlamı verecek en iyi kelimelerin kullanılmasına çalışılır. Bu da ağdalı bir dil kullanımına neden olur. Çok basit bir örnek verecek olursam, bilimsel bir makalede "Sonuçlarımız çok iyi!" denmez. İyiyse nasıl iyi, hangi bakımdan iyi? "Sonuçlarımız çok tutarlı!" denir veya "Sonuçlarımız ümit vaadediyor." denir veya "Sonuçlarımız beklenildiğinden de iyi!" denir.

Bu yüzden makale yazacak kişilerin iyi bir kelime haznesine ve tabii bu makaleleri anlayacak iyi bir okuma anlama yeteneğine sahip olmaları gerekir.

GRE'nin bu beceriyi ölçen kısmı GRE Verbal Reasoning'dir. Kelime ve paragraf soruları sorulur.

Bu makaleleri okurken kişinin temel Matemati bilgisine sahip olması gerekir (bölümü ne olursa olsun) ki makaleleri okurken paso lise defterlerini karıştırmasın. Aynı zamanda okurken Matematiksel kısımları yanlış anlayıp sonra makalenin başına dönerek verimsizlik yapmasın, akıllı olsun.

Bu yüzden GRE Quantitative Reasoning bölümü mevcuttur. YGS MAT1 / eski ÖSS soruları sorulur.

Bir de Analytical Writing bölümü vardır bu da kişinin hem yazma hem de verilen makaleyi eleştirme becerilerini ölçen iki bölümden oluşur.

Benim performansım ve öneriler:

GRE'ye bir hafta çalıştım hatta daha az. GRE Verbal için birinci sınıfta ve 3. sınıfın yazında memrise.com'dan kelime ezberledim fakat pek deneme çözmedim çünkü deneme çözerek kelime ezberlemek memrise.com'dan ezberlemekten daha verimsizdi ve paragraf soruları kolay gözüküyordu. Quantitative ise bildiğimiz YGS sorularıydı. 5-6 tane falan deneme çözdüm sanıyorum. Yalnız hep  5-6 tane yanlışım çıkıyordu 40 sorudan, dedim noluyoruz. Girmeden önce ümitsizlik almıştı başımı.

Sınava girdim

Verbal: memrise.com'dan şöyle bir şey yapmıştım, aç gözlülük edip 4700 kelimelik "SAT Comprehensive" kursuna kaydoldum. En fazla 1500'e falan gelebildim. Eş anlamlı kelime sayısı çok fazla olduğundan belli bir süre sonra kelimenin anlamını değil de bende bıraktığı etkiyi söyleyebiliyordum. 1500'ün 500'ünü sorsan adamakıllı cevap veremem. Açgözlülük etmeyip sadece "Most Frequent GRE words" tarzı kurslara kaydolaydım iyiydi.
Bu muallakta olan kelimeler sınavda başımı yaktı. Kelimeleri bilemediğim gibi çok düşündüğümden vakit kaybettim. İkinci testte son iki paragrafa geldiğimde 2 dakikam mı ne kalmıştı. Bir tanesini hızlıca okuyup işaretledim ama sonuncusunda biraz sallamam gerekti. 3 verbal testi geldi ama anlaşılan 2.yi saydılar. Verbaldan 152 aldım ki benim gibi birinin 160 alması lazımdı bu bölümden.

Quant: Deneme çözerken bir an önce kurtulayım edasıyla çözüp ayrılan sürenin yarısını arttırarak çözüyordum. Gerçek sınavda soruları ikişer kez okuyup, yaptığım çözümü de defalarca kontrol ettim. Testi bitirdim geri döndüm bir daha çözdüm. Bundan sonra yine zaman vardı, yine geri döndüm. Bu kadar kontrollü olunca da ful çektim. Yalnız mutlaka bilmediğiniz kelimeler çıkacaktır o yüzden sınavdan önce 5-6 kez test çözün.Ayrıca sorular testlerdekinin aynısı çıkıyor neredeyse. Hiç şaşırtmıyor.

Writing: Writing'e hiç çalışmadım çünkü aynı TOEFL'daki gibi son sınıf öğrenci olmama güvendim. İlk kompozisyonda ne yazdığımı hatırlamıyorum bile. İkinci kompozisyonda yani eleştiri kısmında biraz dağınık yazdım, bulduğum mantıksal çelişkileri yazıp niye öyle olduğunu (gerekirse örnekle) açıklayıp geçtim. Fakat okuyan kişiler benim bu aşırı pratik tavrımı beğenmemiş olacaklar ki bana 3.0 verdiler ve bana felsefeden A A- veren hocalarımı da bana "Çok iyi yazar." diye referans veren felsefe hocamı da yalancı çıkardılar. İlginç.

Yorumum: Bu öyle çok da uzun uzun çalışmaya değecek bir sınav değil gibi gözüküyor. Verbaldan en sık kelimeleri çalışın bu yeterli. Quanttan deneme çözüp YGS günlerinizi yaadedin. Writingte de pratik yapın, benim gibi ense yapmayın. Okulda sevdiğiniz İngilizce hocaları varsa yazdıklarınızı onlara götürebilirsiniz.

İki sınav için de geçerli: bunları yazın halletmeye bakın. Okul zamanı uğraşılmıyor.

SONUÇLAR

TOEFL için de GRE için de skorların üniversitelere gitmesi 2 hafta (azami sınav notlama süresi) + 4 hafta (sınav gönderme süresi) olarak tahmin edilir. TOEFL genelde 10 günde falan açıklanır yani o kısım doğru. Fakat Amerika'dan Amerika'ya sınav göndermek o kadar sürmez. Zaten okullar da sizin resmi skorunuzun gelmesini beklemez. Sınava mutlaka erken girin çünkü  sınava dersler yoğunlaşmışken hatta final haftanızda girerseniz işler sizin için pek iyi olmaz, ayrıca erken girince çuvallarsanız ikinci kere girme şansınız olur (iki sınav arasında 3 hafta geçmesi gerekli diye biliyorum, aynı ay içinde giremiyorsunuz ayrıca). Fakat ola ki skor gönderme geç kaldınız, çok da paniğe düşmenize gerek yok. Fakat 100$'lık başvuru ücretini riske atmak da iyi bir fikir değil.