MEB duyurdu: LGS yerleştirme sonuçları açıklandı

AA
AA
TT

MEB duyurdu: LGS yerleştirme sonuçları açıklandı

AA
AA

Milli Eğitim Bakanlığı (MEB), Liselere Geçiş Sistemi (LGS) kapsamındaki yerleştirme sonuçlarını, "http://www.meb.gov.tr" internet adresinden açıkladı.

Bakanlıktan yapılan açıklamaya göre, LGS kapsamında 3-19 Temmuz'da sınavla öğrenci alan okullar ve yerel yerleştirme için tercih yapan 1 milyon 14 bin 675 öğrencinin yüzde 95'i tercihlerine yerleşti.

Sınavla öğrenci alan okullar için açılan 204 bin 812 kontenjanın 200 bin 310'u öğrenciler tarafından tercih edildi ve yerleştirme oranı yüzde 97,80 olarak gerçekleşti.

Depremzede öğrenciler için ayrılan kontenjanların dışında, ilk yerleştirme döneminde, fen liselerindeki 40 bin 380 ve sosyal bilimler liselerindeki 10 bin 740 kontenjanın tamamı doldu.

Anadolu liselerindeki 71 bin 90 kontenjana 70 bin 944 öğrenci yerleşti ve Anadolu liselerinin kontenjan doluluk oranı yüzde 99,79 oldu.

Anadolu imam hatip liselerindeki 42 bin 76 kontenjana 40 bin 430 öğrenci yerleşti ve bu okul türünün kontenjanlarındaki doluluk oranı yüzde 96,09 olarak kayıtlara geçti.

Mesleki ve teknik Anadolu liselerindeki 40 bin 526 kontenjana 37 bin 816 öğrenci yerleşti, doluluk oranı yüzde 93,31olarak gerçekleşti.

Adıyaman, Hatay, Kahramanmaraş, Malatya, Osmaniye illeri ile Gaziantep ilinin İslahiye ve Nurdağı ilçelerinde 5 Şubat 2023 itibarıyla kayıtlı bulunan depremzede öğrenciler için Türkiye genelinde 13 bin 795 kontenjan açıldı. Bu kontenjanlar için tercihte bulunan bütün öğrenciler yerleştirildi.

Açık kontenjanlara nakil işlemleri iki dönem halinde yapılacak

Sınavla ve yerel yerleştirme kapsamında açık kalan kontenjanlara yerleştirmeye esas nakil işlemleri iki dönem halinde yapılacak.

Yerleştiği okulu değiştirmek isteyen öğrenciler de nakil talebinde bulunabilecek.

Her iki dönemde de merkezi sınav puanı ile öğrenci alan okullar, yerel yerleştirmeyle öğrenci alan okullar ve pansiyonlu okullar için en fazla 3 okul tercihi yapılabilecek.

İlk yerleştirmede yerel yerleştirme tercihine kayıt hakkı kazanan öğrencilerin yerleştirmeye esas nakil tercih dönemlerinde kayıt alanından okul ve farklı tür tercih etme zorunluluğu bulunmayacak ancak tercihlerine yerleşemeyen öğrenciler, yerleştirmeye esas nakil tercihlerinde ilk 2 okulu kayıt alanından seçmek suretiyle en fazla 3 okul tercihinde bulunabilecek.

Yapılan tercihlerde aynı okul türünden en fazla 2 okul seçilebilecek.

Yerleştirme takvimi

Yerleştirmeye esas 1. nakil için tercihler bugünden itibaren 28 Temmuz'a kadar yapılacak ve sonuçlar 31 Temmuz'da açıklanacak.

İkinci nakil tercih başvuruları ise 31 Temmuz-4 Ağustos'ta alınacak, sonuçlar 7 Ağustos'ta ilan edilecek.

Boş kalan kontenjanlar ve hiçbir yere yerleşemeyen öğrenciler için il/ilçe öğrenci yerleştirme ve nakil komisyonlarınca yerleştirme başvuruları 8-16 Ağustos'ta alınacak.

Okul ve kurumlar yatılılık başvurularını 22-25 Ağustos'ta alacak. 31 Ağustos'ta ise yatılılık yerleştirme sonuçları ilan edilecek.



Elektriksiz çalışan bilgisayar geliştirildi

Bu mekanik bilgisayar, gücünü elektrik yerine fiziksel kuvvetten alıyor (St. Olaf College)
Bu mekanik bilgisayar, gücünü elektrik yerine fiziksel kuvvetten alıyor (St. Olaf College)
TT

Elektriksiz çalışan bilgisayar geliştirildi

Bu mekanik bilgisayar, gücünü elektrik yerine fiziksel kuvvetten alıyor (St. Olaf College)
Bu mekanik bilgisayar, gücünü elektrik yerine fiziksel kuvvetten alıyor (St. Olaf College)

Bilim insanları çelik yaylar kullanarak elektriksiz çalışan bilgisayar geliştirdi. 

ABD'deki St. Olaf College'dan araştırmacılar, küçük çipler ve hızlı şarj dünyasında farklı bir tarafa yönelerek dışarıdan güce ihtiyaç duymayan bir hesaplama sistemi tasarladı.

Bu bataryasız araçlar, mantık ve hafıza görevlerini fiziksel bileşenler kullanarak yerine getiriyor. Klasik bilgisayarlardan farklı olarak fiziksel malzemelerin "belleğinden" yararlanıyorlar.

Bulguları hakemli dergi Nature Communications'ta yayımlanan makalenin başyazarı Joey Paulsen "Belleği genellikle bir bilgisayarın sabit diskinde veya beynimizdeki bir şey olarak düşünürüz" diyerek ekliyor:

Ancak, birçok günlük malzeme geçmişlerine ait bir tür hafızayı koruyor. Örneğin kauçuk geçmişte ne kadar sıkıştırıldığını veya gerildiğini 'hatırlayabiliyor'.

Bilim insanları bu olgudan yola çıkarak malzemelerin hareketleri hatırlamakla kalmayıp bilgi işleyip işleyemeyeceğini test etti.

Araştırmacılar çelik yaylar ve çubuklar gibi malzemelerle üç mekanik bilgisayar oluşturdu. Bunlardan ilki, çubuğun kaç kere ileri geri çekildiğini sayıyor. İkincisi, tek veya çift sayıda çekildiğini takip ederken, üçüncüsü de orta mı, yoksa yüksek seviyede mi kuvvet uygulandığını hatırlayabiliyor.

Bilim insanları bu mekanizmanın, bilgi işlemeyi elektriksel sinyaller yerine yapısal hareket yoluyla gerçekleştirdiğini söylüyor.

Paulsen, "Artık bilgisayar çipi veya güç kaynağı olmadan basit hesaplamalar yapabilen bu makineleri inşa etmek için elimizde rasyonel bir yol var" diye açıklıyor.

Bu makineler ilk bakışta ilkel, hatta gereksiz görünebilir ancak hassas çiplere önemli bir alternatif sunma potansiyeli taşıyorlar.

Yeni çalışmada açıklanan dayanıklı cihazlar, diğer sistemlere zarar verecek ortamlarda sorunsuz çalışabilir. 

Örneğin gelecekte, batarya olmadan basıncı hissedip tepki verebilen protez kol ve bacaklarda kullanılabilirler. Sadece motorun titreşimini kullanarak aşınma ve yıpranmayı takip eden bir jet motoru sensörü görevi de görebilirler.

Paulsen "Sonuçlarımız, çevrelerini algılayıp ardından karar ve tepki verebilen malzemeler tasarlamaya yönelik bir adım" diyerek ekliyor:

Sıklıkla akıllı malzemeler denen bu malzemelerle ilgili öğrendiklerimiz, daha duyarlı yapay uzuvlar veya dokunma odaklı odalar gibi gelişmelerle insanların hayatını iyileştirmeye katkı sunabilir.

Paulsen halihazırda bu makinelerin ölçeklendirilme potansiyellerini ve sınırlamalarını anlamaya çalışıyor.

Kendisinin liderlik ettiği St. Olaf College öğrencileri, birden fazla rotorun etkileşimini ve birbirlerini nasıl etkilediğini araştırıyor. Bu alandaki gelişmeler daha karmaşık sistemlerin üretilmesini sağlayabilir.

Independent Türkçe, Interesting Engineering, EurekAlert, Nature Communications


Yeni karanlık madde türü evrenin sırlarına ışık tutabilir

Fotoğraf: AFP
Fotoğraf: AFP
TT

Yeni karanlık madde türü evrenin sırlarına ışık tutabilir

Fotoğraf: AFP
Fotoğraf: AFP

Yeni çalışma, yeni bir tür karanlık maddenin evrenin bazı gizemlerini aydınlatabileceğini öne sürüyor.

Çalışma, her biri Güneş'in kütlesinin yaklaşık bir milyon katı kütleye sahip yoğun "kendi kendine etkileşen karanlık madde" (SIDM) kümelerinin varlığını öne sürüyor. Bu, gökbilimcileri uzun süredir meşgul eden üç ayrı bilmeceyi çözebilir: Kütleçekimsel merceklenmeler, yıldız akıntıları ve uydu galaksiler.

Karanlık madde, evrendeki maddenin yüzde 85'ini oluştursa da doğrudan görülemiyor. Bu, gökbilimciler için gizemli kaldığı ve bunun yerine evrenin görünür kısımları üzerindeki etkileri aracılığıyla anlaşılması gerektiği anlamına geliyor.

Fizik hakkındaki genel anlayışımız, karanlık maddenin "soğuk" olduğunu ve diğer parçacıklarla etkileşime girmeden içlerinden geçtiğini öne sürüyor. Ancak evrende bu modelle açıklanamayan bazı yapılar var.

Yeni çalışma bunun yerine, karanlık madde parçacıklarının aslında birbirleriyle çarpışıp enerji alışverişinde bulunabildiği bir model olan SIDM'ye bakıyor. Bu, geride son derece yoğun çekirdekler bırakan bir "kütleçekim ısısı çöküşüne" yol açabilir.

Yeni araştırmayı yöneten Hai-Bo Yu, "Aradaki fark, kişilerin birbirini görmezden geldiği bir kalabalıkla herkesin sürekli birbirine çarptığı bir kalabalık arasındaki fark gibi" dedi.

SIDM'de bu etkileşimler, karanlık madde halelerinin iç yapısını önemli ölçüde yeniden şekillendirebilir. Kendi kendine etkileşime giren karanlık madde, bu gözlemleri açıklayacak kadar yoğun hale gelebilir.

Yeni araştırma, bu yeni anlayışın, gökbilimcileri şaşırtan bir dizi fenomeni açıklamaya yardımcı olabileceğini öne sürüyor.

Bunlardan ilki, uzak galaksileri büyütme özelliğiyle dikkat çeken ultra yoğun bir cisim. İkincisi, görünmez, kompakt bir cismin içinden geçip bir iz bırakmış gibi görünen GD-1 yıldız akımındaki bir oluşum ve üçüncüsüyse Samanyolu'nun bir uydu galaksisinde bulunan, Fornax 6 diye bilinen tuhaf bir yıldız kümesi.

Örneğin sonuncusu, galaksilerindeki nesneleri hapsederek geçen yıldızları toplayıp sıkı, kompakt bir kümeye çeken yoğun bir karanlık madde kümesiyle açıklanabilir.

Profesör Yu, "Çarpıcı olan, aynı mekanizmanın tamamen farklı üç ortamda, uzak evrende, galaksimizin içinde ve komşu bir uydu galakside çalışması" dedi.

Hepsi, standart model karanlık maddeyle bağdaştırılması zor yoğunluklar sergiliyor ancak bu yoğunluklar SIDM’de doğal olarak ortaya çıkıyor.

Çalışma, Physical Review Letters adlı akademik dergide yayımlanan "Core-Collapsed SIDM Halos as the Common Origin of Dense Perturbers in Lenses, Streams, and Satellites" (Merceklenmeler, Akıntılar ve Uydulardaki Yoğun Bozucu Nesnelerin Ortak Kökeni Olarak Çekirdeği Çökmüş SIDM Haleleri) başlıklı yeni makalede açıklandı.

Independent Türkçe


Sohbet botları sağlık tavsiyelerinin yarısında hatalı bilgi veriyor

Uzmanlar, yapay zeka sohbet botlarının halka yönelik sağlık ve tıp iletişiminde nasıl kullanıldığının yeniden değerlendirilmesi çağrısı yapıyor (Unsplash)
Uzmanlar, yapay zeka sohbet botlarının halka yönelik sağlık ve tıp iletişiminde nasıl kullanıldığının yeniden değerlendirilmesi çağrısı yapıyor (Unsplash)
TT

Sohbet botları sağlık tavsiyelerinin yarısında hatalı bilgi veriyor

Uzmanlar, yapay zeka sohbet botlarının halka yönelik sağlık ve tıp iletişiminde nasıl kullanıldığının yeniden değerlendirilmesi çağrısı yapıyor (Unsplash)
Uzmanlar, yapay zeka sohbet botlarının halka yönelik sağlık ve tıp iletişiminde nasıl kullanıldığının yeniden değerlendirilmesi çağrısı yapıyor (Unsplash)

Yeni bir araştırmada yapay zeka sohbet botlarının verdiği sağlık tavsiyelerinin ortalama yarısının hatalı olduğu tespit edildi.

Yapay zeka sohbet botları birkaç yıl içinde iş dünyasından günlük hayata kadar yaşamın her alanına nüfuz etti. 

Bilimsel çalışmalar, eğitim, pazarlama ve daha pek çok sektörde başvurulan bu araçlar faydalarının yanı sıra teşkil ettikleri risklerle de epey tartışılıyor.

Uzmanlar, yanlış bilgi vermeye meyilli bu botların, arama motoru gibi kullanılmasının olumsuz sonuçlar doğurabileceğine dikkat çekiyor.

ABD, Kanada ve Birleşik Krallık'tan araştırmacılar, sohbet botlarının verdiği sağlık tavsiyelerini inceleyerek riskin boyutunu ölçmeye çalıştı.

Bulguları hakemli dergi BMJ Open'da dün (14 Nisan) yayımlanan çalışmada 5 popüler yapay zeka sohbet botu test edildi: ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Meta AI ve Grok.

Her bir araca kanser, aşılar, kök hücre, beslenme ve atletik performans alanlarından açık ve kapalı uçlu 10'ar soru soruldu.

Sorular, çevrimiçi ve akademik söylemde sıkça karşılaşılan, bilgi arama amaçlı sağlık sorularına ve yanlış bilgilendirme kalıplarına benzeyecek şekilde tasarlandı.

Araştırmacılar verilen yanıtları doğruluk ve eksiksizliğin yanı sıra ne kadar rahat anlaşılabildiği üzerinden de değerlendirdi.

Bulgulara göre sohbet botlarının verdiği cevapların yüzde 30'u "biraz", yüzde 20'si de "yüksek" derecede sorunlu.

Ekip sorunlu yanıtları, profesyonel yardıma başvurmadan uygulandığı takdirde etki göstermeyecek veya kişiye zarar verebilecek tavsiyeler olarak tanımladı.

Yapay zeka araçları kendilerine seçenek sunulan kapalı uçlu sorularda ve kanserle aşı alanlarında daha iyi performans sergiledi.

Verilen cevapların kalitesi 5 araç arasında pek farklılık göstermese de Grok aralarında en çok, Gemini ise en az hata yapandı.

Botlar okunabilirlik değerlendirmesinde de sınıfta kaldı; araştırmacılar yanıtların üniversite mezunlarının anlayabileceği bir karmaşıklık seviyesinde olduğunu söylüyor.

Bilim insanları yanıtların güven uyandıracak kesinlikte ifadeler içerdiğine ancak botların bunları destekleyen eksiksiz ve doğru bir referans listesi sunamadığına dikkat çekiyor.

Bulgular, tıbbi tavsiye vermeye uygun olmayan bu araçların sıklıkla kullanılmasının tehlikelerinin altını çiziyor.

OpenAI her hafta yaklaşık 230 kullanıcının ChatGPT'ye sağlık soruları yönelttiğini ocak ayında açıklamıştı. Aynı ay hem OpenAI hem de Claude'un sahibi Anthropic, sağlık odaklı araçlar çıkaracağını duyurmuştu.

Araştırmacılar makalede "Sohbet botları varsayılan hallerinde, gerçek zamanlı verilere erişemiyor. Bunun yerine eğitim verilerinden istatistiksel kalıpları çıkararak ve olası kelime dizilerini tahmin ederek yanıt üretiyor. Kanıtları değerlendirmiyorlar; etik ya da değer temelli yargılarda bulunamıyorlar" ifadelerine yer veriyor.

Bu davranışsal sınırlama, sohbet botlarının güvenilir gibi dursa da hatalı olabilecek yanıtlar üretebileceği anlamına geliyor.  

Independent Türkçe, EurekAlert, Bloomberg, TechCrunch, BMJ Open