Bursa Genç AR-GE Yapay Zekâ Kulübü, lise 9. sınıf öğrencilerinin yapay zekâ araçları ve kodlama asistanlarıyla mobil uygulama ve web platformu geliştirmeyi deneyimlediği; fikirden ürüne giden yolculuğu gerçek proje süreçleriyle öğrenip uyguladığı, 7 aylık yoğun bir AR-GE programıdır. Başvurular arasından belirlenen aşamaları geçerek seçilecek 10 öğrenci, Haziran–Aralık 2026 boyunca haftalık atölyeler ve sprintlerle çalışan bir MVP (Minimum Uygulanabilir Ürün) ortaya çıkaracaktır.
Programın Gerekçesi:
- Dijital dönüşüm ve yapay zekâ okuryazarlığı, lise çağında sadece kullanıcı düzeyinde değil üreten düzeyde ele alınmalıdır.
- Öğrencilerde erken yaşta ürün geliştirme kültürü (problem–çözüm uyumu, kullanıcı odaklı tasarım, iterasyon, test) oluşması, Genç AR-GE’nin sürdürülebilir çıktısını güçlendirir.
- AI araçları, doğru yönlendirme ve etik çerçeve ile, öğrencilerin kodlama öğrenme sürecini hızlandırır; fakat bunun için doğrulama, güvenlik, veri mahremiyeti ve telif bilinci kazandırmak şarttır.
- Program, öğrencilere “yarışma odaklı tek seferlik proje” yerine, disiplinli yazılım geliştirme alışkanlığı (repo, dokümantasyon, sürümleme, hata yönetimi) kazandırır.
Programın Amacı:
Bursa Genç AR-GE Yapay Zekâ Kulübünü amacı; lise 9. sınıf öğrencilerinin bilim, teknoloji ve yenilik odaklı AR-GE ve proje geliştirme kültürünü güçlendirmek; yapay zekâ araçları ve kodlama terminalleriyle web/mobil uygulama tabanlı çözümler üreterek problem çözme, girişimcilik ve dijital üretkenlik becerilerini geliştirmek ve Haziran–Aralık 2026 döneminde ortaya konulacak en az 4 çalışan ürün ile bu süreci somut çıktılara dönüştürmektir.
Programın Hedefleri:
Öğrenme ve beceri hedefleri:
- Basit–orta düzey bir mobil (ör. React Native/Expo) ve/veya web (ör. Next.js) uygulamasını geliştirebilir.
- Git/GitHub ile versiyon kontrolü, issue takibi ve temel ekip akışını uygular.
- AI araçlarını “kopyala-yapıştır” yerine tasarım, kod üretimi, test, hata ayıklama, dokümantasyon için doğru şekilde kullanır.
- Kullanıcı ihtiyacından yola çıkarak problem tanımı, hedef kitle, kullanıcı hikâyeleri, ekran akışları üretir.
- Veri mahremiyeti, güvenli kullanım, telif ve kaynak gösterimi gibi dijital etik ilkeleri uygular.
- Bir MVP’yi demo + sunum + dokümantasyon ile sergiler.
Program çıktısı hedefleri
- En az 3 MVP (takım sayısına göre 2–3 ürün) veya tek ürünün farklı modülleri
- Her ürün için:
- GitHub reposu
- README + kurulum yönergeleri
- Ekran görüntüleri / kısa demo videosu
- Temel test checklist’i
- Kullanıcı geri bildirimi raporu (min. 20 geri bildirim)
Kimler Başvurabilir:
- Bursa ili resmi ortaöğretim kurumlarında öğrenim gören 9. Sınıf öğrencileri (2025-2026 Eğitim-Öğretim yılında)
Katılımcı Destek Paketi:
- Seçilen 10 öğrenciye geliştirme sürecinde kullanılmak üzere 6 ay Kodlama Asistanı Pro üyelik desteği sağlanacaktır.
- Üyelik, program kapsamındaki eğitim ve projelerde kullanılmak üzere tahsis edilir; etik ve güvenlik kurallarına tabidir.
Seçim Süreci (Mayıs – Haziran 2026): 2 Aşamalı Hackathon Modeli
Başvuru fazla olduğunda adil eleme için iki aşamalı performans seçmesi uygulanır.
Aşama 0 – Ön Başvuru (Nisan 2026)
Kısa başvuru formu ile:
- Motivasyon, uygunluk (zaman/erişim), ilgi alanı, temel dijital durum tespiti alınır. Başvuru sayısına göre ön eleme yapılabilir.
Aşama 1 – Hackathon-1 (Mayıs | bireysel | 4 saat)
“Potansiyel ve Çalışma Disiplini” Sprinti
- Görev 1 – Dijital Düzen & Yönerge Takibi
- Görev 2 – Algoritmik Akış
- Görev 3 – Mini Uygulama: “Düzenle–Çalıştır–Gözlemle”
- Görev 4 – Çalışkanlık & İletişim Kanıtı
Hackathon-1 sonunda belirli bir başarı düzeyinin üstündekiler Hackathon-2’ye çağrılır.
Aşama 2 – Hackathon-2 (Haziran | bireysel | 5–7 saat)
“Öğren–Uygula–İyileştir” Hackathonu: Sadece bilen değil: öğreneni, pes etmeyeni, düzenli ilerleyeni seçmek.
- Görev 1 – Mikro Eğitim Sonrası Hızlı Uygulama
- Görev 2 – Basit Özellik Geliştirme
- Görev 3 – Hata Avı & Açıklama
Uygulama Takvimi ve İçerik (Haziran–Aralık 2026)
Faz 1 – Onboarding ve Temel Kurulum (Haziran – Temmuz | 2–3 hafta)
Amaç: Her öğrencinin aynı teknik zeminde başlaması
- Git/GitHub, terminal kullanımı
- Proje şablonlarının çalıştırılması
- AI ile çalışma protokolü (prompt yazma, doğrulama, kaynak notu)
Çıktı: Her öğrencinin çalışan örnek uygulama kurulum kanıtı + repo düzeni
Faz 2 – MVP Planlama ve Ürün Tasarımı (Temmuz | 3–4 hafta)
Amaç: Her proje için net, küçük ve uygulanabilir MVP kapsamı
- Problem seçimi ve değer önerisi
- Kullanıcı hikâyeleri (user stories) + görev listesi (backlog)
- Ekran akışı ve basit UI taslağı
- Veri yaklaşımı (kişisel veri yok; demo veri)
Çıktı: Her proje için 1 sayfalık “MVP Planı” + ekran listesi + sprint backlog
Faz 3 – Sprintlerle Geliştirme (Ağustos–Ekim | 5 sprint öneri)
Amaç: Ürünleri adım adım çalışan MVP’ye taşımak
- 2 haftalık sprint döngüsü: planla → geliştir → test → demo → iyileştir
- Her sprint sonunda zorunlu: çalışan özellik + repo güncelleme + kısa demo
Ekim sonu hedefi: “MVP Freeze” (MVP çalışır, demo edilebilir)
Faz 4 – Kullanıcı Testi ve İyileştirme (Kasım)
Amaç: MVP’lerin sahaya yakın hale gelmesi
- Her MVP için min. 20 kullanıcı geri bildirimi (öğrenci/öğretmen)
- Hata düzeltme, kullanılabilirlik iyileştirme
- Basit güvenlik/mahremiyet kontrolü
Çıktı: Geri bildirim raporu + iyileştirme listesi
Faz 5 – Demo Day ve Kapanış (Aralık)
Amaç: Ürünlerin sergilenmesi ve program çıktılarının raporlanması
- MVP demo videosu (60–90 sn)
- 1 sayfalık tanıtım dokümanı (problem–çözüm–özellikler–hedef kitle–yol haritası)
- Bursa Genç AR-GE Demo Day sunumları
Çıktı: En az 4 çalışan MVP, repo + doküman + demo
Çalışma Düzeni (Haziran–Aralık 2026):
- Başlangıç Eğitimi: Yüz yüze, 3 gün, günde 6 saat
- Ayda 1 yüz yüze atölye: 2,5–3 saat
- Haftada 1 çevrim içi kontrol: 45–60 dk (sprint takibi)
- Öğrenci bireysel çalışma: 3–4 saat/hafta (görev tamamlama)
İzleme ve Değerlendirme – Süreç göstergeleri
- Devam ve görev tamamlama
- Sprint hedef gerçekleşme oranı
- Demo kalitesi (düzenli checkpoint)
- Repo/dokümantasyon düzeni
Etik, Güvenlik ve Yapay Zekâ Kullanım Kuralları (özet)
- AI araçlarına kişisel veri girilmez; demo veri kullanılır.
- AI çıktıları “doğrulanır”; öğrenci kodu/çözümü açıklayabilmelidir.
- Şablon/örnek/kaynak kullanımı README’de belirtilir.
- Kurallara aykırı kullanım durumunda Pro üyelik desteği iptal edilebilir.
