IB Computer Science almayı düşünüyorsan, 2025’te gelen değişiklikler seni doğrudan ilgilendiriyor. İlk öğretim yılı August 2025, ilk sınav dönemi ise May 2027 olarak açıklandı, yani şu an 9. veya 10. sınıftaysan tam bu yeni sistemin içine giriyorsun.
Müfredatın yenilenmesinin sebebi aslında çok net: teknoloji yerinde durmuyor. Yapay zeka, machine learning, veri odaklı sistemler, ağ trafiği ve güvenlik gibi alanlar her yıl büyüyor. Eski syllabus hâlâ fena değildi ama yeni IB Computer Science 2025 syllabus bu dünyaya daha iyi uyacak şekilde güncellendi.
Bu yazı, IB öğrencileri, veliler ve öğretmenler için sade bir rehber. Yeni temaları, yeni konuları, assessment modelini, Internal Assessment yapısını ve sınav stratejine etkilerini adım adım göreceksin. Sonunda, kendi çalışma planını kurarken elinde net bir çerçeve olacak.
Yeni syllabus’ın en büyük amacı, Computer Science dersini hem güncel teknolojiye yakın, hem de yapı olarak daha anlaşılır hale getirmek.
Odakta üç şey var:
Önceki syllabus’ta yapı kabaca şöyleydi:
Şimdi ise option topics kaldırıldı, içerik core içine yayıldı, case study artık Paper 1’in bir parçası oldu ve SL öğrenciler de case study sorusu görecek. HL ile SL arasındaki fark, daha çok içerik derinliği ve özellikle Theme B tarafında soyut yapılar üzerinden geliyor.
Eski yapıyı görmek istersen, eski Computer Science guide’ın bir versiyonu hâlâ bazı üniversite sitelerinde duruyor, örneğin CUNY’nin paylaştığı IB Computer Science guide PDF’i eski sınav modelini ve mantığını gösteriyor. Bu, yeni syllabus’ı anlamaya çalışırken “önce nasıldı, şimdi ne değişti?” sorusuna iyi bir arka plan sunuyor.
Resmi takvim net:
Diyelim ki 10. sınıfa August 2025’te başladın ve iki yıllık klasik IB Diploma Program yolundasın. O zaman tablo kabaca şöyle görünecek:
Bu takvimde en büyük zorluk, Computer Science’i tek başına değil, aynı anda Extended Essay, diğer Internal Assessment’lar ve CAS yükü ile birlikte götürmek. O yüzden zaman yönetimi çok kritik.
IA, mock exams ve gerçek IB sınavlarını son sınıfın aynı dönemine yığmamak için, 11. sınıfın ortasından itibaren IA taslağına başlaman ve öğretmeninle düzenli geri bildirim döngüsü kurman çok işe yarar.
Yeni syllabus, konuları iki büyük başlığa topluyor:
Eski müfredatta benzer konular vardı ama daha dağınıktı. Şimdi ders dinlerken, not tutarken ve tekrar yaparken her konuya “Bu Theme A mı, Theme B mi?” diye bakmak zihnini çok rahatlatır. Notlarını da iki ana klasöre ayırman iyi olur, böylece Paper 1 ve Paper 2 hazırlanırken hangi dosyaya odaklanacağını daha kolay bilirsin.
Assessment modelindeki en büyük fark, üç paper’lı sistemden iki paper’lı sisteme geçiş. Artık şunlar var:
Paper 1 ve Paper 2 süre olarak aynı, her biri 1 hour 45 minutes civarında ve yazılı sınav kısmının yaklaşık yarısını taşıyor. IA ise hem SL hem HL için toplam IB notuna ek bir bileşen olarak kalmaya devam ediyor. Resmi yüzdeler, okulunun paylaştığı en güncel kılavuzda ve IB dokümanlarında detaylı şekilde veriliyor.
Yeni Paper 1:
Eskiden case study sadece HL öğrenciler için ayrı bir Paper 3 olarak geliyordu. Şimdi case study, Paper 1 içine gömülü durumda ve SL öğrenciler de case study temelli sorular çözüyor.
Case study, belli bir teknoloji ya da sistem üzerinden ayrıntılı bir senaryo sunuyor. Örneğin IoT tabanlı bir akıllı şehir senaryosu, blockchain kullanan bir dijital ödeme sistemi ya da machine learning içeren bir tavsiye motoru olabilir. Senden, bu sistemin:
Bu noktada ezberlemek yerine kavramları gerçekten anlaman çok önemli. Üniversitelerin IB credit policy sayfalarına bakarsan, örneğin University of Georgia’nın IB equivalences tablosu gibi, genelde yüksek not almak için “conceptual understanding” vurgusunu görebilirsin. IB Computer Science’te de benzer mantık işliyor, case study’de mantığı kavramış öğrenci öne çıkıyor.
Çalışırken, case study dokümanından küçük paragraflar seçip kendi cümlelerinle özetler yazmak, kavram ve terim listesi çıkarmak, aynı senaryoyu farklı paydaş gözünden (kullanıcı, şirket, devlet) düşünmek sana ciddi avantaj sağlar.
Paper 2 de 1 hour 45 minutes sürüyor ve yazılı sınav puanının yaklaşık yarısını taşıyor. Tamamen Theme B üzerinde dönüyor:
Soru türleri genelde şunların karışımı şeklinde geliyor:
Programming dili olarak Python veya Java seçebiliyorsun. Sınavda senden beklenen, seçtiğin dili “okur yazar” seviyede değil, gerçekten rahat kullanır seviyede bilmen. O yüzden okulun hangi dili kullanıyorsa ona odaklanıp, sürekli dil değiştirmeden, Paper 2 ve IA boyunca aynı dilde derinleşmen çok daha mantıklı.
Eski sistemde:
Şimdi option topics resmi olarak yok ama bu, o konuların tamamen silindiği anlamına gelmiyor. Örneğin databases, SQL ve data modeling artık core içinde, özellikle Theme A ve Theme B ikilisinin farklı noktalarına yayılmış durumda.
Birçok öğrenci “Daha az kağıt varsa sınav daha kolaydır” diye düşünmeye yatkın oluyor. Gerçekte olan şu:
Yani yapı sadeleşti, netleşti, ama içerik daha güncel ve düşünmeye zorlayıcı hale geldi. Bu da aslında üniversiteye ve sektöre hazırlık açısından daha anlamlı bir adım.
Yeni syllabus’ta en çok dikkat çeken taraf, machine learning, Artificial Intelligence, digital currency, automated systems ve robotics gibi başlıkların artık açık ve net şekilde yer alması. İlk bakışta korkutucu görünebilir, ancak IB seviyesi için bu konular daha çok temel mantık ve etik tarafıyla ele alınıyor, ileri matematik seviyesi beklenmiyor.
Machine learning’i, bilgisayarın “veriden öğrenmesi” olarak düşünebilirsin. Bir öğrenciye onlarca soru tipi çözdürdüğünde, belli bir süre sonra yeni bir soruyu daha hızlı çözmesi gibi. Makine de çok sayıda örnek görerek pattern yakalıyor.
Syllabus’ta şunlar isim seviyesinde karşına çıkıyor:
IB bu konuları, “derin matematik” gibi değil, “Bu sistem nasıl çalışıyor, neleri etkiliyor, hangi riskleri var?” soruları etrafında ele alıyor. Özellikle:
Bu tartışmaların benzeri, üniversitelerdeki AI etik derslerinde de öne çıkıyor. Örneğin Cornell University’nin Ethical AI for Teaching and Learning sayfasında, AI kullanırken etik bakış açısının neden önemli olduğu anlatılıyor. IB Computer Science’te de Paper 1 theory sorularında, bu tür etik ve sosyal etki sorularına sıkça rastlayacaksın.
Digital currency denince akla çoğu zaman Bitcoin geliyor, ama IB düzeyinde konu bundan daha geniş. Kartla ödeme, QR ile ödeme, online bankacılık, in-app purchases gibi günlük kullandığın neredeyse her finansal işlem aslında digital currency ekosisteminin bir parçası.
Automated systems ve robotics için de günlük hayattan örnekler önemli:
Syllabus bu sistemlere hem teknik açıdan (sensors, actuators, control systems) hem de sosyal etki açısından bakıyor. Örneğin bir robot kol, üretimi hızlandırabilir ama aynı zamanda belirli meslekleri azaltabilir, iş güvenliğini değiştirebilir.
Bu örnekleri case study cevaplarında ve kısa cevap sorularında kullanmak sana puan getirir. Kendi ülkenden veya şehrinden örnekler düşünmen, cevaplarını daha özgün ve mantıklı kılar.
Programming tarafında konuların çoğu tanıdık, ama beklenti seviyesi biraz yükseldi. Artık özellikle şunlar daha görünür durumda:
Bunların çoğu Paper 2’de karşına çıkacak. Aynı zamanda Internal Assessment için proje geliştirirken de çok işine yarayacak, çünkü gerçekçi bir uygulamada genellikle hem veri saklama hem de kullanıcının daha sonra kaldığı yerden devam edebilmesini sağlama ihtiyacı doğuyor.
HL öğrencileri için en belirgin ekstra kısım, abstract data types ünitesi. Burada:
gibi yapıları öğreniyorsun. Senden tamamen sıfırdan karmaşık kod yazman beklenmiyor, ama şu sorulara net cevap verebilmelisin:
Bu ünite, hem sınav sorularında hem de IA tasarımında mantıksal düşünmeni güçlendiriyor. SL öğrencileri bu kısmı resmi olarak almak zorunda değil, ama Computer Science’ta ilerlemek isteyen bir SL öğrenci için bu kavramlara isim seviyesinde göz atmak fena bir fikir değil.
Teori ve sınav yapısını gördükten sonra, işin en pratik kısmına geliyoruz: Internal Assessment, seçtiğin programming dili ve günlük çalışma stratejin. Yeni syllabus, IA için ek 5 saat veriyor ve “computational thinking süreci”ni daha çok ön plana çıkarıyor.
Internal Assessment, sadece “iyi kod yazdım, puanı alırım” tipi bir proje değil. Yeni yapıda, IA için toplam öğretim sürelerinde fazladan yaklaşık 5 saat ayrılıyor ve değerlendirme şu ana alanlar etrafında dönüyor:
Yani öğretmen, sadece final kod dosyana değil, sürecin tamamına bakıyor. Bu da “computational thinking” becerinin gerçekten ölçüldüğü anlamına geliyor.
Proje fikri seçerken, çok devasa, şirket seviyesi bir fikir seçmek zorunda değilsin. Hatta bu, çoğu zaman işleri zorlaştırıyor. Onun yerine:
Örneğin okul kulübü yönetim sistemi, basit bir task tracker, spor takımı için istatistik takip uygulaması, küçük bir quiz platformu iyi örnekler olabilir. IA’nin toplam puandaki ağırlığı, Grade Boundary ve final grade üzerinde ciddi bir etki yaratıyor, o yüzden IA’yi “yan görev” gibi değil, en az bir paper kadar önemli görmen çok mantıklı.
Programming language seçimi, 2025 syllabus’ta daha da stratejik hale geldi. IB, hem Python hem de Java’yı destekliyor ve okullar kendi altyapısına göre seçim yapıyor.
Genel karşılaştırma şöyle özetlenebilir:
Üniversitelere bakınca da benzer seçenekleri görüyorsun. Örneğin Brown University’nin “Which Introductory Course Should I Take?” sayfası, farklı seviyedeki öğrenciler için hangi giriş Computer Science dersini almaları gerektiğini anlatıyor ve cs.brown.edu’deki bu rehberde Python ve diğer dillerin hangi derslerde kullanıldığına dair fikir edinebiliyorsun.
Seçim yaparken:
Seçtiğin dili Paper 2, IA ve sınıf içi projelerde tutarlı kullanmak çok önemli. Dil değiştirdikçe, syntax hatalarına daha çok zaman harcarsın ve gerçek problem çözme kısmına daha az odaklanırsın.
Son olarak, “Bu kadar bilgiyi nasıl yöneteceğim?” sorusuna pratik cevaplar vermek iyi olur:
Eski syllabus past papers’ı çözerken dikkatli ol. Özellikle Paper 3 ve option topic soruları, yeni sınavda birebir aynı formatta karşına çıkmayacak. Onları içerikten çok, soru tarzını ve beklenen açıklama detayını görmek için kullanmak daha akıllıca bir yaklaşım.
2025 IB Computer Science syllabus, iki ana tema (Theme A ve Theme B), iki ana paper, güçlenen Internal Assessment ve yeni konularla (machine learning, Artificial Intelligence, digital currency, SQL, abstract data types) daha çağdaş bir yapı sunuyor. Kağıt sayısı azalmış olsa da, senden beklenen kavramsal derinlik ve problem çözme kalitesi artmış durumda.
Bu değişiklikler ilk bakışta zorlayıcı görünebilir, ama aslında üniversite Computer Science programlarına ve teknoloji dünyasındaki gerçek problemlere daha hazır olmanı sağlıyor. Şimdi atabileceğin somut adımlar şöyle olabilir:
Adımları küçük ama düzenli tuttuğun sürece, yeni IB Computer Science 2025 syllabus senin için kontrol edilebilir, hatta keyifli bir yolculuğa dönüşebilir.
Yıllar önce yanmış, simsiyah bir ormanı hayal et. Ağaçlar yok olmuş, yer yer kül ve çıplak toprak görünüyor. Sonra yıllar geçiyor; önce minik otlar çıkıyor,
Gezegenin her köşesinde habitatlar küçülüyor, türler kayboluyor ve iklim krizi yaşam alanlarını hızla değiştiriyor. Böyle bir ortamda biodiversity conservation artık sadece bilim insanlarının konusu değil,
Sabah okula giderken gri, sisli bir şehrin içinde yürüdüğünü düşün; maske takan insanlar, sürekli öksüren çocuklar, artan astım spreyleri. Bunlar artık uzak haber başlıkları değil,
IB Environmental Systems and Societies içindeysen, ister öğrenci, ister öğretmen, ister veli ol, renewable resources ve non-renewable resources konusu senin için temel taşlardan biri olacak.
IB Environmental Systems and Societies öğrencisiysen, muhtemelen IA taslağına bakıp şunu düşündün: “Research Question tamam, Methodology fena değil, Results çıktı, peki Evaluation kısmında tam olarak
IB Environmental Systems and Societies öğrencisiysen, food production systems başlığının ne kadar sık karşına çıktığını muhtemelen fark etmişsindir. Hem eski syllabus içinde hem de 2026
Ek olarak kullandığın her su damlasının, yediğin her öğünün ve bindiğin her aracın gezegen üzerinde bıraktığı bir “iz” olduğunu düşün; işte ecological footprint tam olarak
İklim krizi, enerji geçişi, su kıtlığı, gıda fiyatları, hızlı şehirleşme… Bütün bu başlıklar kulağa sadece çevre bilimi konusu gibi geliyor olabilir, fakat aslında hepsinin kalbinde
“Sera etkisi ile küresel ısınma aynı şey mi?”Kısa cevap: Hayır. Greenhouse effect (sera etkisi) doğal ve yaşam için gerekli bir ısınma sürecidir, global warming (küresel
IB Environmental Systems and Societies (ESS) okuyorsan, iklim değişikliği mutlaka karşına çıkıyor ve 2026 first assessment döneminde climate change mitigation daha da merkezde duracak. Bu