As in all areas of life, the adaptation of disaster and emergency management with technology is inevitable. In particular, the increase in the use of smart phones has led to the development of emergency applications for mobile phones. The usability of applications, which are vitally important to be used easily in emergency situations, should be at a high level. In this study, the “Panik Butonu” application, which was developed for use on smart phones in emergency situations, was subjected to heuristic evaluation and the evaluation results were shared. By applying the System Usability Scale with the help of heuristic evaluation, significant and fast feedback was received and this feedback was provided to increase the usability of the “Panik Butonu” application for emergency situations. It is aimed to prevent errors and to provide an environment where users can communicate quickly by recommending the help and documentation information of the “Panik Butonu” application.

Hayatımızın her alanına giren teknoloji, eğitim sektörü için geliştirilen uygulamalarda da karşımıza çıkmaktadır. Akıllı telefonların özellikle genç nüfus tarafından sıklıkla kullanılması, eğitim uygulamalarının kullanım oranının artmasına ve geliştirilmesi ihtiyacını oluşturmuştur. Üniversite öğrencileri açısından, okul içi ders başarı durumlarının ve ders içi etkinliklerinin takibinin yapılabilmesi ihtiyaç haline gelmiştir. Bu ihtiyacı karşılamak amacıyla tasarlanan öğrenci bilgi sistemlerinin aktif bir şekilde kullanılması gereklidir. Öğrenci bilgi sistemlerinin mobil uygulamalarının sayısı her geçen gün artmaktadır. Bu uygulamaların kullanılabilirliğinin üst düzeyde olması okul-öğrenci iletişimi açısından son derece önemlidir. Bu çalışma kapsamında, Kocaeli Üniversitesi öğrenci bilgi sistemi örneğinden yola çıkarak akıllı telefonlar üzerinde geliştirilen “Kocaeli Üniversitesi Öğrenci Bilgi Sistemi Mobil Uygulaması” kullanılabilirliği değerlendirilmiştir. Kullanılabilirlik değerlendirmesi sırasında sistem kullanılabilirlik ölçeği ve mobil uygulama kullanılabilirlik ölçeğinden faydalanılmıştır. Ayrıca, Kocaeli Üniversitesi öğrencilerinin söz konusu uygulamaya ilişkin kullanılabilirlik ile ilgili görüşleri alınarak nitel olarak değerlendirmeye tabi tutulmuş ve değerlendirme sonuçları paylaşılmıştır. Paylaşılan sonuçların demografik değişkenler açısından gösterdikleri benzerlikler ve farklılıklar yorumlanmıştır. “Öğrenci Bilgi Sistemi Mobil Uygulaması”nın web sürümü ile farklılıkların giderilmesi tavsiye edilerek, aynı bilgiye her platformdan ulaşılabilmesi ve kullanıcıların memnuniyetlerinin arttığı ve eğitim süreçleri ile ilgili bilgilere hızlıca ulaşabilecekleri bir arayüz sağlanması amaçlanmıştır. Uygulanan testler sonucunda Öğrenci Bilgi Sistemi Mobil Uygulamasının SUS-TR ölçeğine göre puanı 65,57, MAUS ölçeğine göre ise 73,55 olarak elde edilmiştir.

Highly accurate location data have become essential in nearly all contemporary global applications, including but not limited to route planning, processing traffic data, identifying common routes, map matching, and enhancing agricultural productivity. However, the abundance of unnecessary and redundant data leads to various challenges, especially concerning storage, processing, and transmission. Despite the existence of numerous studies aimed at addressing these GNSS data management challenges, the reduction problem is either partially resolved, or enhancements are made to existing solutions in nearly all of them. In this study, a novel reduction method is introduced, offering both a high reduction rate and accuracy, suitable for operation on mobile devices in both offline and online modes. The proposed method uses windowing with reference points during the decision phase to decrease the number of points. By utilizing the angle and its threshold between the decision point and reference points, we achieved a method characterized by low algorithmic complexity and a high reduction rate, suitable for online operation on mobile devices. Experiments and comparisons revealed that the proposed method had a 91.01% reduction in GNSS data which is 7.73% lower, a 5.8744e $$-$$- 04 RMSE error which is 2e+7 times better, and a 14.54 ms running time which is 25% faster than RDP algorithm. The results indicate that incorporating the proposed method into current methodologies could be beneficial, particularly in scenarios where real-time, high-precision location data are essential.

This study investigates an optimized Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture running entirely on local hardware to address the issues of recency and hallucination encountered in Turkish primary school mathematics education. Within the scope of the research, Llama3, Mistral, Gemma, and Phi3 language models were tested end-to-end using fixed and semantic chunking strategies alongside multilingual MiniLM and Turkish-specific BERTurk embedding models. The primary dataset comprises texts extracted from 25 educational videos, totaling approximately 20 hours of content, which were curated into a 1,270-row "Question-Answer-Context" ground truth set by two domain experts. The reliability of the dataset was validated with a Cohen’s Kappa coefficient of 0.85. Evaluation was conducted using Google Gemini as an LLM-as-a-Judge on a structured 1–5 Likert scale to measure relevance and faithfulness. Experimental findings indicate that the RAG architecture significantly improves reliability by reducing the hallucination rate in the Mistral model from 60% to 35%. The Gemma-7B model emerged as the most successful system, achieving a response time of ~2.4 seconds and an F1 score of 0.28. In conclusion, optimized local RAG architectures provide a robust, privacy-preserving alternative for Turkish educational technologies.