ChatGPT'den en iyi cevapları nasıl alabilirsiniz?

Robotun yanıtının doğruluğu ve kalitesi büyük ölçüde kurulumuna ve sorunun nasıl ifade edildiğine bağlıdır

"GPT Sohbeti" ile başa çıkmak için tipik yanıtlar almanın özel bir yolu vardır (Reuters)
"GPT Sohbeti" ile başa çıkmak için tipik yanıtlar almanın özel bir yolu vardır (Reuters)
TT

ChatGPT'den en iyi cevapları nasıl alabilirsiniz?

"GPT Sohbeti" ile başa çıkmak için tipik yanıtlar almanın özel bir yolu vardır (Reuters)
"GPT Sohbeti" ile başa çıkmak için tipik yanıtlar almanın özel bir yolu vardır (Reuters)

Kasım 2022'deki lansmanından sadece beş gün sonra ChatGBT sohbet robotunun bir milyon kullanıcısı vardı. Bu sayı bir yıl sonra artarak 100 milyonu aştı; bu, harika bir başarı ve yapay zekâ alanında üretken bir devrimin başlangıcı olarak tanımlandı. Google Bard, Jasper, Perplexity vb. araçların eklenmesiyle yapay zekâ hızla zemin kazanıyor.

Artık küreselleştiğine göre, bir sohbet robotundan doğru yanıtlar almaya çalışmanın ve tekrarlanan taleplere rağmen tam olarak istediğinizi alamamanın ne kadar sinir bozucu olabileceğini hayal edelim. Bu, elbette, ne istediğimiz ve yapay zekâ destekli konuşmalardan ne aldığımız arasındaki boşlukla ilgili tanıdık bir senaryodur.

Gerçek şu ki, ChatGPT'den alacağınız yanıtların kalitesi büyük ölçüde sorularınızı nasıl ifade ettiğinize bağlıdır. Şarku’l Avsat’ın Independent Arabia’dan aktardığı incelemeye göre özellikle, yönlendirme ve hazırlık olmak üzere iki basit strateji ve çıktı olarak kaliteli cevaplar almak için kaliteli girdiler sağladığınızdan emin olmanın da birçok yolu vardır.

İstem ve kurulum arasındaki fark nedir?

İstemde bulunma, bir dil modeliyle etkileşim kurmanın en yaygın yoludur ve bir yanıtı istemek için belirli bir soru sormayı veya ifadeyi içerir. Örneğin "Fransa'nın başkenti nedir?" sorusunu sorarsanız bu, yapay zekanın doğrudan yanıt vermesini bekleyeceğiniz doğrudan bir istemdir; bu durumda cevap "Paris" olacaktır. Bu yöntem, bilgili bir kişiye doğrudan bir soru sorup kısa ve konuyla ilgili bir yanıt beklemeye benzer.

Öte yandan hazırlık, bir soru veya talepte bulunmadan önce modele başlangıç ​​bağlamının veya temel bilgilerin verilmesini içerir. Bu yaklaşım özellikle amaçlanan etkileşim karmaşık olduğunda veya incelikli bir anlayış gerektirdiğinde faydalıdır. Örneğin, “Paris'e bir seyahat planlıyorum” ile başlayın ve ardından “Şehirde mutlaka görülmesi gereken yerler nelerdir?” diye sorun. Bu arka plan bilgisi, yapay zekanın yanıtını ihtiyaçlarınıza göre daha hassas bir şekilde uyarlamasına yardımcı olur.

Hazırlık ve yönlendirme arasındaki fark, konuşmanın başlatılma biçiminde yatmaktadır. Bir istem, yapay zekaya belirli bir sorgu veya talimat sunarken, hazırlık, bağlam veya arka plan bilgisi ile sahneyi belirler, böylece yapay zekanın anlayışını ve cevabının uygunluğunu şekillendirir.

Gerekli cevaplar için net talimatlar

ChatGPT performansını artırmak için dilin dikkatli kullanımı, belirli ve net bilgiler istemek gibi ayrıntılı istemler yoluyla gerekli yanıtlar için net talimatlar sağlamak çok önemlidir. Tutarlı bir şekilde yüksek kaliteli yanıtlar üretmek istiyorsanız, modelin aradığınız yanıt türlerini daha iyi anlayabilmesi için belirli talimatlar veya istemler sağlamanız gerekir. Kesin bir dil kullanarak ve ayrıntılı yönlendirmeler sağlayarak, ihtiyaçlarınıza uygun doğru yanıtlar alma şansını en üst düzeye çıkarabilirsiniz.

 Sorgularınıza bağlam eklemek, bu sohbet robotundan alınan yanıtların kalitesini önemli ölçüde artıracaktır. Temel bilgileri sağlamak veya yanıt vermek istediğiniz bağlamı belirtmek, olasılıkları daraltmaya yardımcı olur ve botun alakalı cevaplar üretmesini sağlar.

En iyi sonuçları elde etmek için ChatGPT'yi bir makineden daha fazlası olarak düşünün ve başka bir insanla yaptığınız gibi onunla sohbet edin. Sorular sorarak veya açıklama isteyerek modelle sürekli etkileşim, onu kullanıcı geri bildirimlerini dikkate almaya ve buna göre uyum sağlamaya teşvik eder.

Sohbet robotu ile diyaloğunuza “Merhaba” diyerek selamlamayla başlayın ve aradığınız yanıtları almak için sorunuzu veya sorgunuzu “Teşekkür ederim” ifadesi ile bitirin.

Soruları adım adım sorun

Bir sohbet robotundan düşünce sürecini adım adım açıklamasını isteyerek, belirli sonuçlara veya yanıtlara nasıl ulaştığına dair değerli bilgiler edinebilirsiniz. Bu, özellikle karmaşık sorularla veya mantıksal düşünme ya da problem çözme becerileri gerektiren konularla uğraşırken yararlı olabilir. Bu nedenle adım adım sorular sormak yalnızca sohbet robotundan yanıtlar sağlamakla kalmaz, aynı zamanda size bu yanıtlara nasıl ulaşacağınızı da öğretir.

Ayrıca, adım adım açıklamaların belgelenmesi, diğer kullanıcılar için faydalı bir kaynak görevi görebilir. Bu açıklamaları blog gönderileri, müşteri destek forumları aracılığıyla veya iş arkadaşlarınızla paylaşarak, geliştirici topluluğunun benzer sorgularla karşılaştığında öneriler için başvurabileceği bir bilgi tabanı oluşturabilirsiniz.

Aceleci veya yanlış cevaplardan kaçının

Sorularınızı aceleye getirmek, sohbet botunun yanlış bilgi vermesine neden olabilir. Nu nedenle, soruyu analiz etmek ve doğru sormak için zaman ayırın, çünkü yönlendirmeler bazen sohbet botundan anlamsız yanıtlar alınmasına neden olabilir. Bunu yaparak, en iyi cevaba ulaşma amacınıza uygun, yüksek kaliteli metinler oluşturabilirsiniz.

Arka planı veya durumu açıklamak, ChatGPT'nin sorgunuzun özel bağlamını anlamasına yardımcı olur. İyi sonuçlar elde etmek için sadece soru sormanın ötesine geçmelisiniz.

Bu sohbet robotunu geliştirmenin yolu, sohbete bir kişilik dahil etmektir. Bu, ChatGBT'yi belirli bir mesleği veya kuruluşun rolünü üstlenmeye yönlendirmeyi ve yanıtlarını seçilen role göre uyarlamayı içerir.

Alacağınız yanıtlara sınırlar koyun

Sohbet robotunuza belirli bir konu hakkında soru sorarken, yanıtlarını belirli sayıda kelime veya paragrafla sınırlamasını söylediğinizden emin olun. Çünkü sorgularınıza verilen ve genellikle 500 kelimeyi aşan uzun cevaplar bazen cevapların kalitesini ve önemini azaltabilir.  

Yanıtın uzunluğunu yönlendirmek ChatGPT'den en iyi cevapları almanın anahtarıdır. Bu nedenle bilgileri tek bir paragrafta özetlemesini isteyebilir, hatta belirli kelimelerle cevap talep edebilirsiniz.  Robot gerekli modeli takip etmezse soruyu veya sorgulamayı tekrar edebilirsiniz; robot tekrar gerekli olana uymaya çalışacaktır.

Karmaşık veya hassas konularla ilgilenmek

ChatGPT doğal dil işlemede etkileyici ilerlemeler kaydetmiş olsa da karmaşık görevleri veya incelikli konuları ele almak, araştırmacılar için bir zorluk olmaya devam ediyor. Sınırlamalarını kabul ederek ve sorguları bölme ve çeviri gibi belirli görevler için ince ayar yapma stratejileri benimseyerek, yararlı cevapları doğru bir şekilde üretme yeteneğini geliştirilmesine yardımcı olabilirsiniz.

Bu robotun kod yapısı, belirli alanların veya uzmanlıkların tüm karmaşıklıklarını her zaman kapsamayabilecek çok sayıda internet metni ve sosyal medya gönderisi üzerinden denenmiştir. Bu gibi durumlarda, cevap aradığınız karmaşık konuları daha küçük bileşenlere ayırmak ve her birini ayrı ayrı ele almak en iyisidir. Sorunun belirli yönlerine odaklanarak, botu olası sorunlardan kaçınmaya ve daha faydalı kullanıcı deneyimleri oluşturmaya yönlendirebilirsiniz.



Bilim insanlarından "uzayda üreme" çağrısı: "Acil işbirliği gerekli"

(AFP)
(AFP)
TT

Bilim insanlarından "uzayda üreme" çağrısı: "Acil işbirliği gerekli"

(AFP)
(AFP)

Andrew Griffin 

Araştırmacılar, insanların uzayda nasıl üreyebileceğini araştırmacıların acilen düşünmesi gerektiğini söylüyor.

İnsanlık Dünya'nın ötesinde yaşamayı hedeflerken, insan üremesinin gerçekte nasıl işleyeceğini anlamamız gerektiğini belirtiyorlar.

Ancak bu soru "soyut bir olasılıktan pratik bir meseleye" dönüşmesine rağmen uzayda insan doğurganlığı ve üreme sağlığını yönetmek için net standartlar hâlâ yok.

Bunlar, üreme sağlığından uzay tıbbına kadar farklı alanlardan 9 uzmanın bir araya gelerek insanların uzayda nasıl üreyebileceğini anlamak için yeni bir çerçeve önerdiği yeni bir çalışmanın sonuçları.

Uzayın insan yaşamı için "düşmanca bir ortam" sunduğu gerçeğine dayanan araştırmacılar, halihazırda bilinen bir dizi zorluk olduğunu belirtiyor. Bunlar arasında yerçekimindeki değişiklikler, artan radyasyon ve uyku döngülerindeki bozulmalar yer alıyor, ki bunların hepsi üreme sağlığını etkileyebilir.

Bu soruları incelemeden uzay araştırmalarına devam etmenin tehlikeli olabileceği uyarısı yapan uzmanlar, gerçek anlamda pratik sorunlara dönüşmeden önce bu meseleleri ele almamız gerektiğini belirtiyor. Üreme teknolojileri genellikle adım adım tanıtılır ve biz çoğunlukla sonradan bunları kavrarız ama uzay araştırmalarında bundan kaçınmak gerekiyor.

NASA'nın araştırmacı bilim insanı ve çalışmanın kıdemli yazarı Fathi Karouia "İnsan uzayda daha geniş bir alana yayıldıkça üreme sağlığı artık politikanın kör noktası olmaya devam edemez" diyor. 

Kritik bilgi boşluklarını kapatmak, hem profesyonel hem de özel astronotları koruyan etik yönergeler belirlemek ve nihayetinde Dünya'nın ötesinde sürdürülebilir bir yaşantıya doğru ilerlerken insanlığı korumak için acilen uluslararası işbirliğine ihtiyaç var.

"Reproductive biomedicine in space: implications for gametogenesis, fertility and ethical considerations in the era of commercial spaceflight" (Uzayda üremenin biyotıbbı: Ticari uzay uçuşları çağında gametogenez, doğurganlık ve etik değerlendirmelerin etkileri) başlıklı rapor, hakemli dergi Reproductive BioMedicine Online'da yayımlandı.

Independent Türkçe, independent.co.uk/space


Paris’te savcılık X’in ofislerine baskın düzenleyerek Musk’ı ifadeye çağırdı

X'in yapay zeka destekli sohbet robotu Grok (AFP)
X'in yapay zeka destekli sohbet robotu Grok (AFP)
TT

Paris’te savcılık X’in ofislerine baskın düzenleyerek Musk’ı ifadeye çağırdı

X'in yapay zeka destekli sohbet robotu Grok (AFP)
X'in yapay zeka destekli sohbet robotu Grok (AFP)

Paris Savcılığı dün X platformu üzerinden yaptığı açıklamada, bu sosyal medya platformunu terk ettiğini duyurdu. Açıklamada, Fransa’daki X ofislerinde çeşitli ihlaller şüphesiyle gerçekleştirilen bir aramaya atıfta bulunuldu.

Savcılık, ilave ayrıntı vermeden, “Bizi LinkedIn ve Instagram’dan takip edin” ifadelerini kullandı. Mesajda ayrıca, Ocak 2025’te başlatılan bir soruşturma kapsamında, Fransa’daki X ofislerinde Ulusal Siber Suçlarla Mücadele Birimi’nin, Avrupa polis teşkilatı Europol ile  iş birliği içinde bir arama gerçekleştirdiği belirtildi.

Paris Savcılığı daha önce, X platformunun sahibi Elon Musk’ın 20 Nisan’da ifade vermek üzere çağrıldığını açıklamıştı. Fransa Başsavcısı Laure Beccuau, Musk ile X’in eski CEO’su Linda Yaccarino’nun, “iddia edilen ihlallerin gerçekleştiği dönemde X platformunun fiili ve hukuki yöneticileri sıfatıyla” 20 Nisan’da ifade vermeye çağrıldıklarını bildirdi.

2025 yılının başlarında milletvekillerinin yaptığı şikâyetler üzerine başlatılan bir soruşturma kapsamında bu gelişmeler yaşandı. Şikâyetlerde, Musk’a ait X platformunun algoritmalarının taraflı olduğu ve bunun platformun işleyişini olumsuz etkilediği öne sürüldü.

Soruşturma daha sonra genişletilerek, çocuk pornografisi görüntülerinin bulundurulması ve yayılması ya da sistematik biçimde erişime sunulmasına iştirak, cinsel içerikli deepfake üretimi ve Holokost inkârı gibi başka iddialarla da genişleyerek kapsamlı hale geldi. X platformu ise dün yayımladığı bir açıklamada, Fransız makamlarını, siyasi adımlar atmakla nitelendirdi.

Platformun “uluslararası hükümet ilişkileri” ekibi, “Paris Savcılığı, bugünkü baskını geniş biçimde duyurarak, bunun siyasi amaçlar doğrultusunda tasarlanmış, istismarcı ve gösterişli bir kolluk kuvveti eylemi olduğunu açıkça ortaya koymuştur” ifadelerini kullandı. Açıklamada ayrıca, “Bugünkü baskına dayanak oluşturan iddiaların hiçbir temeli yoktur ve X platformu herhangi bir ihlal gerçekleştirdiği iddiasını kesin bir dille reddetmektedir” ifadeleri yer aldı.

Beccuau’nun açıklamasına göre Musk ve Yaccarino’nun yanı sıra X’te çalışan bazı personel de 20-24 Nisan 2026 tarihleri arasında ifade vermeye çağrıldı. Başsavcı, “Yöneticilerle yapılacak bu gönüllü ifadeler, kendilerine olaylara ilişkin görüşlerini sunma ve gerekirse kurallara uyum için önerilen tedbirleri açıklama imkânı tanıyacaktır” dedi.

Öte yandan, Birleşik Krallık Veri Koruma Düzenleme Kurumu da dün, Elon Musk’ın platformu ve yapay zekâ şirketi xAI hakkında, sohbet botu Grok tarafından oluşturulan cinsel içerikli açık görüntüler nedeniyle soruşturma başlatıldığını duyurdu. Söz konusu görüntüler dünya genelinde tepkilere yol açmıştı.


Protezlerde insan eli benzeri kavrama mümkün mü? Yapay zekâ destekli protezlerde hassas kavrama dönemi

Geliştirilen protez eliyle küçük bir küpü kavrama çalışan bir kişi (Michigan Üniversitesi)
Geliştirilen protez eliyle küçük bir küpü kavrama çalışan bir kişi (Michigan Üniversitesi)
TT

Protezlerde insan eli benzeri kavrama mümkün mü? Yapay zekâ destekli protezlerde hassas kavrama dönemi

Geliştirilen protez eliyle küçük bir küpü kavrama çalışan bir kişi (Michigan Üniversitesi)
Geliştirilen protez eliyle küçük bir küpü kavrama çalışan bir kişi (Michigan Üniversitesi)

Protez uzuvlar alanı, robotik, yapay zekâ ve hassas sensör teknolojilerindeki hızlı ilerlemelerin etkisiyle son yıllarda dikkat çekici bir atılım yaşıyor. Buna karşın, en önemli zorluklardan biri, kullanıcının kavradığı nesnenin niteliğine uygun kavrama gücünün ayarlanması olmaya devam ediyor. Bir yumurtayı tutmak son derece hassas bir dokunuş gerektirirken, bir su şişesini açmak daha fazla güç ve daha ince bir kontrol gerektiriyor.

Şarku’l Avsat’ın ABD Hastalık ve Kontrol Önleme Merkezleri’den (CDC) aktardığı verilere göre ülkede her yıl yaklaşık 50 bin ampütasyon vakası kaydediliyor. Bu durum, el kaybının bireylerin günlük yaşam görevlerini doğal biçimde yerine getirme kapasitesi üzerinde ciddi bir etki yarattığını gösteriyor.

Daha duyarlı akıllı sistemler

Bu alandaki en yeni yenilikler, insan elinin doğal hissini taklit edebilen, daha akıllı ve daha duyarlı protez uzuvların geliştirilmesine odaklanıyor. Bu teknolojiler, kullanıcılara daha yüksek düzeyde bağımsızlık sağlarken, günlük faaliyetleri daha kolay ve güvenle yerine getirmelerine yardımcı oluyor; kullanım sırasında konfor ve güvenliği de artırıyor.

fvdfv
Utah Üniversitesi’nde geliştirilen, insan düşüncesini taklit eden akıllı protez uzuv. (Utah Üniversitesi)

Bu kapsamda, Çin’de Guilin Elektronik Teknoloji Üniversitesi’nden araştırmacılar, makine öğrenimi, bilgisayarla görme ve gelişmiş sensörlere dayanan yenilikçi bir protez sistem geliştirdi. Sistem, her nesne için uygun kavrama gücünü gerçek zamanlı olarak belirlemeyi amaçlıyor. Çalışmanın sonuçları, 20 Ocak 2026 tarihli Nanotechnology and Precision Engineering dergisinde yayımlandı.

Araştırma, kalemler, şişeler, bardaklar, toplar ve anahtarlar gibi günlük hayatta yaygın kullanılan nesnelerin yanı sıra yumurta gibi hassas objeler de dâhil olmak üzere, nesnelerin yüzde 90’ından fazlasıyla etkileşim için gerekli kavrama gücünün ölçülmesine odaklandı. Amaç, kullanıcının her seferinde kavrama gücünü manuel olarak ayarlamasına gerek kalmadan çevresiyle doğal biçimde etkileşim kurabilmesini sağlamak.

Sistem; avuç içine yakın bir noktaya yerleştirilmiş küçük bir kamera, parmak uçlarındaki basınç sensörleri ve kullanıcının ön kolundaki kasların elektriksel aktivitesini ölçen bir elektromiyografi (EMG) cihazından oluşuyor. Bu sayede nesneyi kavrama niyeti belirleniyor ve kavrama gücü otomatik olarak ayarlanıyor.

Çalışmanın başyazarı, Guilin Elektronik Teknoloji Üniversitesi’nden Dr. Hua Li, sistemin bilgisayarla görme ile kasların elektriksel sinyallerini birleştirerek nesnelerin akıllı biçimde tanınmasını ve kavrama gücünün uyarlanabilir şekilde kontrol edilmesini sağladığını belirtti. Dr. Li, bunun protez kullanıcılarının yaşamında somut bir fark yaratabileceğini söyledi.

Dr. Li, Şarku’l Avsat’a yaptığı açıklamada, sistemin gelişmiş bir algoritma aracılığıyla hedef nesneyi otomatik olarak analiz ettiğini; türünü, dokusunu ve boyutunu belirledikten sonra uygun kavrama gücünü seçtiğini ifade etti. Buna göre yumurta gibi hassas nesneler için hafif bir güç, su dolu bardaklar için ise orta düzeyde bir güç uygulanıyor. Bu yaklaşım, nesnelerin zarar görmesi ya da elden kayması ihtimalini azaltıyor.

Kullanıcının niyetini tespit etmek için EMG sinyallerinden yararlanan sistem, “görsel tanıma, güç eşleştirme ve hareketin uygulanması” aşamalarını, insan kas hafızasını taklit eden bir biçimde otomatik olarak tamamlıyor. Bu da sürekli manuel ayarlama ihtiyacını azaltıyor ve günlük görevlerin daha doğal bir şekilde yerine getirilmesini mümkün kılıyor. Sonuç olarak kullanıcıların yaşam kalitesi artıyor.

Geleceğin tasarımlarına etkisi

Bu teknolojinin gelecekteki protez tasarımlarına etkisine değinen Dr. Li, sistemin daha gelişmiş yapay el tasarımları için yeni ufuklar açtığını söyledi. Bilgisayarla görme ve kas sinyallerine dayalı çift kontrol yaklaşımının, “aktif algılama ve otomatik uygulama” temelli akıllı bir mantık sunduğunu belirten Li, bunun protez eli pasif bir tepki aracından çıkarıp, nesneleri kavramada insan davranışına daha yakın bir seviyeye taşıdığını vurguladı.

sfdef
İtalyan Teknoloji Enstitüsü’nde geliştirilen, doğal el hareketini taklit eden yenilikçi protez el. (İtalyan Teknoloji Enstitüsü)

Sistemin diğer protezler veya robotik uygulamalar için uyarlanabilirliğine ilişkin olarak ise Dr. Li, temel teknolojinin uzvun yapısına bağımlı olmadığını kaydetti. Görsel tanıma modellerinde yapılacak basit uyarlamalar ve uygun güç eşiklerinin ayarlanmasıyla, sistemin bacak veya kol protezlerine, hatta robot kollarına da uygulanabileceğini söyledi. Bu durumun, rehabilitasyon cihazları ve robotik teknolojiler için etkili ve düşük maliyetli çözümler sunarak, farklı alanlarda geniş uygulama imkânları yaratacağını ifade etti.

Paralel araştırma girişimleri

Bu gelişmeler, doğal hareketin daha hassas biçimde taklit edilmesini hedefleyen küresel araştırma çabalarıyla da örtüşüyor. Aralık 2025’te ABD’de Utah Üniversitesi’nden bir ekip, yapay zekâya dayalı ve basınç ile görsel sensörlerle donatılmış, “öz-düşünme” yeteneğine sahip akıllı bir protez el geliştirmeyi başardı. Sinir ağı kullanılarak farklı kavrama pozisyonlarıyla eğitilen bu el, her parmağın bağımsız ve kullanıcıyla eşzamanlı hareket etmesine olanak tanıyarak, günlük görevlerde gerekli zihinsel çabayı azalttı.

Ayrıca İtalya Teknoloji Enstitüsü ile Imperial College London’dan araştırmacılar, nöromüsküler uyum ve yumuşak robotik teknolojilere dayalı protez uzuvlar üzerinde çalışıyor. Haziran 2025’te ekip, iki hareket derecesine sahip yumuşak bir protez el tasarladı. Bu tasarım, çok parmaklı ve hassas kontrol gerektiren, geleneksel yöntemlerle mümkün olmayan karmaşık görevlerde umut verici sonuçlar ortaya koydu.

Temmuz 2024’te ise Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nden (MIT) araştırmacılar, protez bir bacak için gelişmiş bir sinirsel arayüz geliştirdi. Elektronik uzvun insan sinir sistemiyle doğrudan etkileşimini sağlayan bu arayüz, cerrahi olarak bağlanan kaslar ve sinir sinyallerini algılayan elektrotlara dayanıyor. Bu sayede kullanıcılar, motor ve duyusal kontrolü yeniden kazanarak yürüme hızında, kas gücünde ve farklı ortamlara uyumda kayda değer iyileşmeler elde etti.

Araştırmacılara göre, tüm bu gelişmeler, protez uzuvların geleceğinin; giderek daha akıllı, uyarlanabilir ve sinir sistemiyle bağlantılı sistemlere doğru ilerlediğini gösteriyor. Bu sistemler, biyolojik uzuvların performansına her geçen gün daha fazla yaklaşarak, kullanıcılara hareketin sadeliğini ve günlük yaşamda özgüveni yeniden kazandırmayı hedefliyor.