IB Diploma Programme içindeysen, Computer Science seçtiysen ve Extended Essay zamanı geldiyse, muhtemelen hem heyecanlısın hem de azıcık stresli hissediyorsun. Çünkü IB Computer Science Extended Essay, en fazla 4.000 kelimelik bağımsız bir araştırma metni ve diploma sonucuna ek puan getiren çekirdek bir bileşen konumunda.
Bu çalışma, IB transcript inde ayrı bir Grade Boundary yapısıyla A dan E ye kadar notlanıyor, Computer Science dersi içindeki Internal Assessment ile karıştırılmaması gerekiyor, çünkü IA daha çok bir “computational solution” projesiyken EE tamamen akademik araştırma odaklı yürüyen yazılı bir çalışma. Yani iyi planlanmış bir EE, hem TOK ile birlikte bonus puan kazandırıyor hem de üniversite başvurularında güçlü bir akademik yazı örneği olarak öne çıkıyor.
Bu yazıda, sana önce Computer Science Extended Essay için net, uygulanabilir bir yazım rehberi sunacağım, ardından da direkt kullanabileceğin ya da uyarlayabileceğin 20 özgün research question fikri paylaşacağım. Böylece ne yapman gerektiğini adım adım görecek, sonra da kendi ilgi alanına uygun, özgün ve güçlü bir araştırma sorusunu çok daha kolay seçebileceksin.
IB Computer Science Extended Essay ilk bakışta göz korkutucu görünebilir, ama kuralları ve değerlendirme mantığını net anladığında kontrolü eline aldığını hissedersin. Bu bölümde, hem resmi gereklilikleri hem de yapıyı ve puanlamayı sade bir dille toparlayacağız ki daha en başta neye girdiğini açıkça bil.
Extended Essay, IB Diploma Programme içinde en fazla 4.000 kelimelik bağımsız bir akademik araştırma metni olarak tasarlanmış durumda. Computer Science alanında yazdığında, hem teorik CS kavramlarına hem de pratik, gerçek dünyaya değen bir araştırma bekleniyor.
Temel gereklilikleri birkaç başlıkta düşünebilirsin:
Kelime sınırı:
Hazırlık süresi:
Bir Extended Essay son gece yazılacak türden bir iş değil, bunu baştan kabul etmek önemli.
Genelde sağlıklı bir süreç için:
Yani toplamda en az 3 ile 4 ayı bu proje için aklında ayırman daha gerçekçi olur.
Hangi sınıfta başlamak mantıklı:
Çoğu okul Extended Essay sürecini IB yılının ortasında veya sonunda resmi olarak başlatıyor. Genel pratik şu şekilde:
Computer Science için özellikle yaz dönemini iyi kullanmak çok işe yarıyor, çünkü hem deneme kodları yazmak hem de testler yapmak için sakin zamana ihtiyacın oluyor.
Beklenen akademik olgunluk seviyesi:
IB, Computer Science öğrencisinden şunları bekliyor:
Bu seviyeyi yakalamak için “ben zaten CS’yi seviyorum, kod yazıyorum” demek yetmiyor, EE için mutlaka okuyan, sorgulayan, not alan ve plan yapan bir öğrenci profiline kayman gerekiyor.
Extended Essay, serbest bir deneme değil, belli bölümleri olan yapılandırılmış bir akademik metin. Bu yapıyı erken anlamak, yazarken kaybolmanı ciddi şekilde engeller.
Aşağıda Computer Science Extended Essay için tipik yapı ve her bölümün ne işe yaradığı yer alıyor:
Title Page, çalışmanın kimliğini taşıyan kapak sayfası gibi düşünebilirsin.
Şunları içerir:
Bu sayfa, değerlendiricinin daha ilk bakışta konu alanını ve çalışmanın kapsamını anlamasını sağlar.
Yeni IB kılavuzlarında Abstract artık zorunlu değil, ancak bazı okullar hâlâ içsel kullanım için kısa bir özet isteyebiliyor.
Abstract kullanılan senaryolarda:
Bunu, “bütün metni okumaya başlamadan önce hızlı bir genel bakış” olarak düşünebilirsin.
Contents Page (içindekiler), Extended Essay içindeki tüm ana ve alt başlıkların sayfa numaraları ile listelendiği bölüm.
Bu sayfa:
Özellikle çok sayıda alt başlık, tablo veya grafik kullanan Computer Science EE’lerde iyi hazırlanmış bir Contents Page ciddi bir rahatlık sunar.
Introduction, okuyucuyu konuyla tanıştırdığın ve research question veya research focus kısmını netleştirdiğin bölümdür.
Genelde:
Computer Science özelinde Introduction, çoğu zaman kullanılan teknolojiyi, teorik arka planı ve problem alanını geniş kitlelerin anlayacağı netlikte anlatan bir “sahne kurma” kısmı gibi çalışır.
Body, Extended Essay’in gövdesi, yani asıl içeriğin bulunduğu bölümdür. Burası tek bir blok değil, mantıklı alt başlıklara bölünmüş akıcı bir yapı olmalıdır.
Body içinde genelde:
Computer Science EE’de Body, yalnızca “ne yaptığını” değil, neden o şekilde yaptığını ve sonuçların ne anlama geldiğini anlatan bölüm olduğu için en çok puanın kazanıldığı kısımdır.
Conclusion, tüm çalışmanın mantıklı bir şekilde toparlandığı, kısa ama güçlü bölüm.
Burada:
Conclusion, yeni veri ekleme yeri değildir, Body’de anlattıklarını rafine edip odaklı bir sonuç halinde sunma yeridir.
References veya Bibliography bölümü, yararlandığın tüm kaynakların akademik formatta listelendiği yerdir.
Bu bölüm:
Computer Science için hem akademik makaleler hem de dokümantasyon, resmi standardlar, teknik raporlar ve kitaplar bu listede yer alabilir. Önemli olan, bütün alıntıları ve fikirleri düzgün şekilde referanslamaktır.
Appendices, ana metnin akışını bozacak kadar uzun veya detaylı olan materyalleri eklediğin bölümdür.
Örneğin:
Buraya koyduğun her şey, Body içinde en az bir yerde atıf almalı; yani “Appendix A’da gösterildiği gibi” şeklinde metne bağlı olmalı, yoksa gereksiz dolgu gibi görünür.
IB, Extended Essay’i beş ana kriter üzerinden puanlıyor: Criterion A, B, C, D, E. Bu kriterler için resmi açıklamaları IB’nin kendi Extended Essay kılavuzunda ve değerlendirme sayfalarında bulabilirsin, ancak günlük dilde neye baktıklarını bilmek çok rahatlatıcı olur.
Criterion A, kabaca “Bu öğrenci ne yapmak istediğini biliyor mu ve bunu mantıklı bir yöntemle mi yapmış?” sorusuna bakar.
Burada değerlendirilenler:
Yüksek puan için:
Criterion B, Computer Science bilgisini ne kadar doğru ve yerinde kullandığına bakar.
Bu kriter:
Örneğin, Machine Learning ile ilgili bir EE yazıyorsan, sadece “ML popülerdir” demen yetmez; algoritmaların nasıl çalıştığını, hangi metriklerle değerlendirildiğini, sınırlamalarını anladığını göstermelisin.
Criterion C genelde en çok puan kazandıran kriter olarak öne çıkar, çünkü Extended Essay’in kalbi burada atar.
Bu kriter şunlara bakar:
Computer Science EE için bu, sadece grafik üretmek değil, o grafiğin ne anlattığını, alternatif açıklamalar olup olmadığını ve sonuçların gerçek hayatta ne ifade ettiğini tartışmak anlamına gelir. Çoğu öğrenci burada “rapor yazarı” gibi kalır; senin hedefin “araştırmacı gibi düşünen” biri olmak olmalı.
Criterion D, metnin ne kadar düzenli ve okunabilir olduğunu değerlendirir.
Burada:
Bu kriteri iyi yapmak aslında nispeten kolaydır, çünkü daha çok dikkat ve öz kontrol gerektirir. Erken bir taslakta bile format konusunda disiplinli olursan, burada kayıp yaşamadan rahat puan toplayabilirsin.
Criterion E, senin Extended Essay süreciyle ne kadar kişisel ve aktif şekilde ilgilendiğini gösterir.
Bu kriter genelde:
IB burada, hazır bir şablonu takip eden değil, süreç boyunca düşünen, karar veren, hatalarından öğrenen bir öğrenci profili görmek istiyor.
Extended Essay sonunda, bu beş kriterden aldığın toplam puan, belirli bir Grade Boundary tablosu üzerinden A ile E arasındaki harf notuna dönüştürülür.
Grade Boundary, her oturum için “şu puan aralığı A, şu aralık B” gibi ayrılan sınırları ifade eder, sayılar dönemsel olarak biraz değişebilir.
Senin açından önemli olan:
Yani iyi yapılandırılmış bir argüman, sağlam Computer Science bilgisi ve düzenli sunum ile, Grade Boundary içinde üst aralıklara çıkma şansın ciddi şekilde artar.
Computer Science Extended Essay’de alacağın not, büyük oranda research question kalitesine bağlıdır. Kötü bir soru seçersen, en iyi kodu da yazsan, en iyi grafikleri de çizsen metin dağınık kalır, Criterion A ve C puanın düşer. Bu yüzden soru yazımını “formaliteden bir cümle” değil, projenin mimari çizimi gibi düşünmek çok işe yarar.
Aşağıda önce iyi bir Computer Science research question’ın temel özelliklerini netleştireceğiz, sonra da konuyu daraltma, proje tipini seçme ve feasibility kontrolü ile bu soruyu gerçekten uygulanabilir hâle getireceğiz.
İyi bir research question, IB’nin Extended Essay rehberlerinde de vurguladığı gibi, hem açık hem de odaklı olmalı. Genel akademik yazımda araştırma sorusu formülasyonu için hazırlanan kaynaklara bakmak istersen, örneğin Vanderbilt University’nin “Formulating Your Research Question (RQ)” sayfasında yer alan kontrol soruları işine yarayabilir: Formulating Your Research Question.
Computer Science özelinde sağlam bir research question’ın 5 temel özelliği şöyle özetlenebilir:
Odaklı (narrow) olması
Çok geniş:
“How has Artificial Intelligence changed education?”
Bu soru Extended Essay için imkânsız denecek kadar geniştir, sosyoloji, eğitim bilimleri, politika ve tarih karışır, Computer Science bile arada kaybolur.
Odaklı hâli:
“To what extent does a decision-tree based recommendation system improve quiz completion rates in a high-school level web-based learning platform?”
Burada:
Soru hâlâ anlamlı, ama EE ölçeğinde yönetilebilir hâle geliyor.
Araştırılabilir (researchable) olması
Bazı sorular güzel duyulur ama güvenilir veriyle cevaplanamaz.
Kötü örnek:
“Is Artificial Intelligence dangerous for humanity?”
Bu tür bir soru, felsefi ve etik tartışmaya çok kayar, Computer Science teknik içeriği zayıf kalır ve 4.000 kelimede savunulabilir bir çerçeve oluşturmak zordur.
Daha araştırılabilir hâli:
“How accurately can a supervised learning classifier detect offensive language in Turkish social media comments using a labeled dataset?”
Bu soruyu cevaplamak için:
Yani soru, somut bir çalışma planına dönüşebilir.
Computer Science içerikli (subject-specific) olması
Extended Essay Computer Science alanında olduğu için, ana odak CS kavramları olmalı, başka alanlar sadece bağlam sunmak için kullanılmalıdır. Konu seçimini ve dersle uyumunu planlarken IB’nin kendi Extended Essay kılavuzundaki örnek sorulara göz atmak da iyi olur, resmi örnekler için: Sample research questions.
Computer Science dışına kayan kötü örnek:
“How effective is online learning compared to face-to-face learning for IB students?”
Burada odak eğitim bilimi, CS değil. Teknoloji sadece araç rolünde.
CS’ye çekilmiş hâli:
“How does the choice of data structure (array-based list vs linked list) affect the performance of a quiz delivery system under high concurrency?”
Artık:
Veri ya da kanıtla desteklenebilir olması
İyi bir research question, seni doğal olarak ölçülebilir kanıta iter. Bu kanıt: execution time ölçümleri, memory usage, accuracy skorları, user study sonuçları, log analizleri olabilir.
Desteklenmesi zor örnek:
“Does gamification make coding more fun for teenagers?”
“Fun” gibi sübjektif bir kavramı sağlam bir ölçüm sistemine oturtmak, özellikle kısa sürede ve küçük örneklemle zor olur.
Daha kanıtlanabilir hâli:
“How does the addition of badge-based gamification elements in a Python learning app affect task completion time and error rate for 15–17-year-old students?”
Burada iki net metric var:
Böylece data toplamak ve istatistiksel analiz yapmak mümkün hâle gelir.
4.000 kelimeye uygun kapsamda olması
Extended Essay, doktora tezi değil. 4.000 kelime sınırı, hem teorik arka planı anlatman hem de sonuçları yorumlaman için sınırlı ama yeterli alan sunar. Soru çok katmanlı olursa metin nefes alamaz.
Çok kapsamlı kötü örnek:
“How do different Machine Learning algorithms compare in predicting stock prices, image labels, and movie ratings?”
Üç farklı problem türü, muhtemelen üç farklı dataset ve çok sayıda algorithm anlamına gelir. Bu, kolayca 100 sayfalık bir rapora dönebilir.
Uygun kapsamlı hâli:
“To what extent does using Long Short-Term Memory (LSTM) networks improve 1-day-ahead stock price direction prediction accuracy compared to a baseline logistic regression model?”
Artık:
Bu seviyede bir kapsam, 4.000 kelimelik bir EE için çok daha yönetilebilir olur.
Research question yazmadan önce, kafanda netleştirmen gereken şeylerden biri de projenin tipi. Computer Science Extended Essay’de kabaca iki ana yaklaşım görebilirsin: teorik ağırlıklı çalışmalar ve uygulamalı (practical) çalışmalar.
Teorik odaklı bir EE genelde şu eksende ilerler:
Örneğin:
“How does the worst-case time complexity of Dijkstra’s algorithm change when using a Fibonacci heap instead of a binary heap priority queue, and how does this reflect in practical performance for sparse graphs?”
Bu tip bir soruda:
Uygulamalı bir EE ise daha çok bir “small-scale project” hissi verir:
Örneğin:
“To what extent does using an index on frequently queried columns reduce average query response time in a school library management system built with MySQL?”
Burada:
Teorik ve uygulamalı arasında bir hibrit model de mümkündür, fakat Extended Essay 4.000 kelimeyle sınırlı olduğu için genelde bir tarafın daha ağır basması işleri kolaylaştırır.
Bu noktada çok önemli bir ayrım var: Internal Assessment (IA) ve Extended Essay (EE) aynı proje olamaz.
Aynı uygulamayı hem IA hem EE için kullanmak, IB Academic Integrity kurallarıyla çelişebilir. İstersen benzer temayı koruyabilirsin, ama:
Kısaca, projeni seçerken kendine şunu sorabilirsin: “Bu fikir benden güçlü bir research question çıkarıyor mu, yoksa sadece iyi bir IA projesi gibi mi duruyor?”
Çoğu öğrenci sürece “topic” ile başlıyor, ama IB Extended Essay formatında asıl ihtiyaç duyduğun şey net bir research question. Geniş bir konuyu daraltmanın iyi bir yolu, birkaç adımda sistematik olarak constraint eklemek.
Diyelim ki başlangıç konun: “Artificial Intelligence in education”.
Alt alanı seç: hangi problem türü?
“Education” alanında AI onlarca şekilde kullanılıyor. Önce problemini seç:
Örneğin recommendation systems ilgini çekti, konuyu şöyle daraltırsın:
“Use of recommendation systems to improve learning in online education platforms”.
Context ve kullanıcı kitlesini tanımla
Sonra hangi platform, hangi yaş grubu ve hangi context olduğunu netleştir:
Diyelim ki high-school öğrencileri için web-based bir programming platformu olsun:
“Use of recommendation systems to improve learning in a web-based programming platform for high-school students”.
Algorithm type ve performance metric ekle
Şimdi işin Computer Science kısmı güçlenmeli. Belirli bir algorithm family ve ölçülebilir bir metric seç:
Diyelim ki collaborative filtering ve quiz completion rate seçtin. Artık buradan doğrudan research question yazabilirsin:
“To what extent does a collaborative filtering based recommendation system increase quiz completion rates in a web-based Python learning platform for 15–17-year-old students compared to a non-personalized baseline?”
Bu cümle uzun gibi görünse de:
Uzun ama açık research questionlar, IB açısından gayet kabul edilebilir; önemli olan belirsizlikten kaçınmaktır. Bu konuda üniversitelerin Computer Science project sayfalarındaki research question rehberlerine göz atmak da vizyon kazandırır, örneğin Duke University’nin CS216 projesi için hazırladığı yazı: Formulating your research questions.
Kendi konunda da benzer şekilde ilerleyebilirsin:
Research question kulağa çok havalı gelebilir, ama eğer feasible değilse EE sürecinde tıkanırsın. Bu yüzden sorunu “resmileştirmeden” önce küçük bir feasibility checklist üzerinden geçmek çok iyi bir alışkanlık.
İlk olarak, hangi dilleri ve araçları gerçekten bildiğini dürüstçe düşün:
Eğer Machine Learning tecrüben neredeyse yoksa ve “I will train a complex deep learning model” diyorsan, bu research question için yüksek risk anlamına gelir. Belki daha basit algorithm’ler, daha küçük dataset’ler veya hazır pre-trained model’ler üzerinden bir çalışma planlamak daha gerçekçi olur.
İkinci olarak, dataset ve veri erişimi konusunu netleştir:
Örneğin sağlık verisi, çocukların kişisel verileri veya yüz tanıma içeren projeler, etik açıdan ekstra hassasiyet gerektirir. IB Academic Honesty ve etik rehberlerine göre, izin almadan kişisel veri toplamak veya kullanıcıyı yeterince bilgilendirmemek, çalışmanı riske atar.
Üçüncü olarak, okul laboratuvarı ve donanım imkanlarını hesaba kat:
Eğer yoksa, çok ağır computation gerektiren research question’lar yerine, algorithmic analysis, simulation, küçük ölçekli experiment’ler veya time complexity odaklı çalışmalar daha güvenli bir seçim olur.
Son olarak, zaman sınırını unutma: IB1 ve IB2 yoğun geçer, Extended Essay için ayırabileceğin toplam süre sınırlıdır. Kendine şu soruları sorabilirsin:
Cevaplar büyük ölçüde “evet” ise research question muhtemelen feasibility açısından iyidir. Eğer kendini sürekli “aslında daha basit bir şey seçmeliydim” derken yakalıyorsan, soru hâlâ fazla iddialı olabilir ve bir seviye daha daraltmak akıllıca olur.
Bu dört boyutu (teknik seviye, veri erişimi, donanım, zaman) gerçekçi değerlendirdiğinde, hem daha az strese girer, hem de Extended Essay sürecinde Criterion A ve C’de daha tutarlı bir performans sergilersin.
Photo by Jeswin Thomas
Bu bölümde Extended Essay sürecini gerçekten “yapılabilir” hâle getiren adımlara odaklanacağız. Yani konu seçimini geçip, artık araştırma yapan ve sonuç üreten bir Computer Science öğrencisi gibi nasıl ilerleyeceğine bakacağız. Hem IB kriterleriyle uyumlu, hem de pratikte seni yormayacak ama düzenli bir sistem kurmak hedefimiz.
Extended Essay için Google’da ilk çıkan sonuçları okumak başlangıç için fena değildir, ama orada durursan metnin zayıf kalır. Computer Science EE’de güçlü görünmek istiyorsan, akademik ve teknik kaynak türlerini bilinçli seçmen gerekir.
Kullanabileceğin temel kaynak türleri:
Örneğin academic honesty ve Computer Science bağlamını anlatan kaynaklara bakmak istersen, Johns Hopkins Üniversitesi Bilgisayar Bilimi bölümünün akademik dürüstlük sayfası iyi bir referans sunar: Academic Integrity Code – Department of Computer Science. Benzer şekilde UMass Amherst’in CICS Academic Honesty rehberi de “kaynak kullanımı ve kod paylaşımı nerede problem olur” sorusuna net bir çerçeve çizer: Academic Integrity – CICS Academic Honesty.
Buradan academic honesty, plagiarism ve proper citation kavramlarını sadece toparlayalım:
Smith, 2020) ve sona eklediğin tam referans listesi ile çalışır. Aynı mantığı code snippet, dataset, diagram ve figure gibi ögelerde de uygularsın.Extended Essay’de “bir yerlerden okumuştum” cümlesi geçersizdir. Ne zaman bir fikir, tanım, formül, algoritma açıklaması veya görsel kullanırsan, kaynağını yazmak senin sorumluluğun. Bu, Grade Boundary içinde yukarı çıkmanın ön şartlarından biri.
Literature review kısmını gözünde büyütmemek için onu birkaç basit adıma ayırmak işe yarar. Burada amaç, onlarca PDF ezberlemek değil, senin research question’ını besleyecek temel kavram haritasını çıkarmaktır.
Pratik bir yaklaşım:
supervised learning, classification, dataset, feature, accuracy, precision, recall, overfitting, cross-validation.time complexity, Big-O notation, merge sort, quick sort, in-place algorithm, worst-case, average-case gibi terimleri not edersin.overfitting: Modelin training data’ya çok iyi uyum sağlaması ama unseen data’da kötü performans göstermesi.hash collision: İki farklı input’un aynı hash value’yu üretmesi durumu.Not tutmak için illa karmaşık sistemlere ihtiyacın yok. Basit bir dijital çözüm işini fazlasıyla görür:
| Kaynak | Tür | Ana kavramlar | Kısa özet | Notlar |
|---|---|---|---|---|
| Smith, 2021 | conference paper | decision tree, random forest, accuracy | İki algoritmanın binary classification performansını kıyaslıyor, RF daha stabil. | Benzer dataset boyutu kullanırsam karşılaştırma yapabilirim. |
| Cormen et al. | textbook | merge sort, quick sort, time complexity | Sorting algoritmalarının theoretical time complexity analizini veriyor. | Deneysel sonuçlarla teori arasındaki farkı tartışmak için uygun. |
tag) yardımıyla sınıflandırma yapabilirsin. Anahtar, sistemin “sana” mantıklı gelmesi ve düzenli kullanman.Bu şekilde planlanmış bir literature review, Criterion B (Knowledge and Understanding) kısmında güçlü görünmeni sağlar, çünkü kavramları rastgele değil, birbirine bağlı şekilde kullandığını gösterir.
Computer Science Extended Essay’de “method” kelimesi çoğu zaman şu beş parçadan oluşur: programming language, framework veya environment, seçtiğin algorithm, dataset ve evaluation metric. Her birini rastgele değil, research question ile bağlantılı olarak seçmen beklenir.
Genel metodoloji öğelerini şöyle düşünebilirsin:
merge sort, quick sort, heap sort gibi klasik algorithms,logistic regression, k-nearest neighbors, support vector machine, neural network,Dijkstra, A*, Bellman-Ford gibi seçenekleri düşünebilirsin.accuracy, precision, recall, F1-score,Bu parçaları seçerken kendine sürekli şu soruyu sorman iyi olur: “Bu seçim, benim research question’ımı cevaplamama nasıl yardım ediyor?”
Örneğin research question şöyle olsun:
“To what extent does using a hash table instead of a binary search tree reduce average lookup time in a dictionary application?”
Burada mantıklı seçimler:
hash table implementasyonu ve balanced binary search tree (örn. AVL veya Red-Black Tree).Bunun gibi net bir metodoloji, Criterion A (Focus and Method) kısmında yüksek puan almanı destekler, çünkü soru ile yaptığın seçimler arasında açık bir mantık zinciri kurmuş olursun.
Extended Essay sürecinde öğrencilerin en çok pişman olduğu noktalardan biri, deney ve kod denemelerini “o an” kafalarında tutup, daha sonra detayları hatırlayamamalarıdır. Bunu yaşamamak için kendine küçük bir experiment log veya research journal sistemi kurman çok işine yarar.
Basit ama etkili bir yaklaşım:
v0.3),Metin dosyası, spreadsheet veya not uygulaması kullanabilirsin. Önemli olan, her denemeye geri dönüp bakabildiğin bir iz bırakman.
Örnek bir satır şöyle görünebilir:
2025-03-10, Model v1.1, dataset: 10k sample, algorithm: k-NN (k=5), accuracy: 0.87, training time: 12s, not: k=3 ile kıyaslandığında accuracy arttı ama training time biraz yükseldi.Ayrıca kod versiyonlarını da takip etmen gerekir. Basit bir klasör yapısı bile iş görür:
project_v0.1_initial_experimentsproject_v0.2_optimized_sortingproject_v1.0_final_experimentsDaha gelişmişsen ve okulun izin veriyorsa, git gibi version control sistemleri kullanmak ayrı bir artı olur, ama zorunlu değil.
Bir diğer kritik nokta da hataları ve başarısız denemeleri saklamak. İlk bakışta “kötü sonuçları sileyim, sadece iyi çalışan versiyonu bırakayım” isteği doğal görünebilir, ama Extended Essay’de tam tersi işine yarar:
Kısacası günlük gibi tuttuğun küçük bir log dosyası, yazma aşamasına geldiğinde seni hem zamandan kurtarır hem de analiz kısmını çok daha derli toplu yazmanı sağlar.
Birçok Computer Science Extended Essay, sonuçları toplar ama onları gerçek anlamda analiz etmez. Senin fark yaratacağın yer tam burası. Criterion C (Critical Thinking) bu bölümde parlıyor.
Analiz ve tartışma için dikkat edebileceğin noktalar:
merge sort her zaman belli bir sınırın üstünde daha verimli olmalı, ama senin denemelerinde küçük dataset’lerde insertion sort daha hızlı çıktı.Bu noktada “Bu sınırlılıkları biliyorum, sonuçları ona göre yorumluyorum” diyebilen öğrenci, Criterion C’de net bir artı kazanır. Analiz kısmını yazarken kendine şu mini checklist’i sorabilirsin:
Bu sorulara rahatça “evet” diyebiliyorsan, Analiz ve Tartışma bölümün IB beklentileriyle büyük ölçüde uyumlu demektir.
Extended Essay yazarken Introduction, Conclusion ve varsa Abstract’i en başta yazmaya çalışmak zorluk çıkarır. Çünkü proje daha tamamlanmadan “ne yaptın ve ne buldun” sorularına tam cevap veremezsin. O yüzden bu üç bölümü Body bittikten sonra yazmak genelde çok daha kolay ve doğal olur.
Her bölümün net görevlerini şöyle özetleyebiliriz:
Bu üç bölümü en sona bıraktığında, artık ne yaptığını ve ne bulduğunu net bildiğin için cümleler çok daha doğal akar. Ayrıca Introduction ve Conclusion arasındaki tutarlılığı da daha rahat kontrol edersin, bu da hem okuyucu için hem de IB değerlendirmesi için büyük avantaj sağlar.
Extended Essay metnin ne kadar “iyi yazılmış” olursa olsun, format ve sunum hataları yüzünden puan kaybetmek çok moral bozuyor. Criterion D (Presentation) kısmında bedavaya alabileceğin puanları bırakmamak için, sayfa düzeninden görsellere, referencing’ten RPPF’e kadar her detayı bilinçli yönetmek büyük fark yaratır. Bu bölümde, hem Computer Science bağlamına uygun pratik format ipuçlarını hem de IB’nin sevdiği referans ve reflection yaklaşımını birlikte toparlayalım.
IB, Extended Essay için çok katı bir “tek doğru format” dayatmıyor, ama okulun genelde APA, MLA veya Chicago gibi belirli bir stile göre net beklentileri oluyor. Pek çok okulun Library kılavuzlarında topladığı önerilere bakmak istersen, örneğin AIS Guangzhou’nun format rehberi sana iyi bir çerçeve verir: Extended Essay Resources: Paper Formatting.
Computer Science Extended Essay yazarken aşağıdaki temel format kurallarını takip edebilirsin:
Times New Roman veya Arial tercih ediliyor, 12pt font boyutu standart kabul ediliyor, başlıklarda 14pt kullanmak bazı okullarda serbest ama gövde metninde 12pt kalmak güvenli.Heading 1 seviyesini ana bölümler için (Introduction, Methodology, Results, Discussion, Conclusion gibi),Heading 2 ve Heading 3 seviyelerini alt başlıklar için kullanmak, hem Contents Page hazırlarken hem de değerlendirici için büyük rahatlık sağlar.Format örnekleri görmek istersen, pek çok okul IB öğrencileri için hazır şablonlar paylaşıyor; York School’un Extended Essay format sayfası bu anlamda güzel bir referans: Gr. 11-12 Extended Essay: Formatting.
Computer Science için grafik, tablo, diagram ve code snippet kullanımı kaçınılmaz olduğu için, burada biraz daha dikkatli olman gerekiyor.
Özet bir checklist ile gidelim:
Table 1. Algorithm average execution time for different input sizesFigure 2. Accuracy comparison between k-NN and SVMFigure 3. System architecture of the recommendation engineFigure 2’de görüldüğü gibi” yazmak, hem akademik stil açısından hem de Criterion D için daha güçlü durur. Aynı mantığı tablolar için de kullan: “Table 1 average execution time değerlerini özetlemektedir.”Consolas veya Courier New) kullan,Son olarak, Word ya da Google Docs kullanıyorsan, formatı en başta oturtup yazı boyunca buna sadık kalmak en sağlıklısı; son dakika “tüm metni düzeltme” işleri genelde ufak hatalar bırakıyor ve Presentation puanını gereksiz zayıflatıyor.
Computer Science Extended Essay yazarken teknik olarak zorlandığın kadar, citation ve bibliography kısmında da hata yapman çok kolay, çünkü kod, dokümantasyon, tutorial, blog yazısı, dataset gibi çok farklı türden kaynak kullanıyorsun. Amacın, hem IB Academic Honesty kurallarına uymak hem de metnin akademik güvenilirliğini yükseltmek.
Önce kavramları sadeleştirelim:
(Smith, 2020), APA’da (Smith, 2020, p. 15) gibi görünür. Bu, “bu bilgi şu kaynaktan geldi” demenin hızlı yoludur.IB, sana tek bir stil dayatmıyor ama şunu net bekliyor: başladığın stili tutarlı kullan. Yani “bazen MLA, bazen APA” gibi bir karışım Presentation kriterinde puan kırdırır. Okulun özel bir stil belirtmiyorsa, MLA veya APA ile ilerlemek yaygın bir tercih; MLA ile ilgili pratik rehberler için Western Academy of Beijing’in sayfasına bakabilirsin: EE: MLA – WAB Learns. Farklı stil seçeneklerini ve karar mantığını anlatan daha genel bir rehber görmek istersen, West Sound Academy’nin kılavuzu da işe yarar: Step 8. Decide on a Citation Style.
Computer Science EE’de en çok karıştırılan alan, internet tabanlı içeriklerde atıf gerekliliği. Net bir kural setiyle ilerleyelim:
Citation ve Bibliography kısmında en sık görülen hataları da kısa bir listede toplayalım:
Bu hatalardan kaçınmak için, yazma süreci boyunca bir yandan da referans listeni güncel tutman en sağlıklısı. Son aşamada “hepsini toplarım” demek genelde eksik kalan citation’lar ve gereksiz stres demek oluyor.
Son bir ipucu: Mümkün oldukça güvenilir .edu ve akademik kaynaklara yaslan. Üniversite kütüphanelerinin LibGuides sayfaları, introductory CS course notları ve peer-reviewed makaleler, Extended Essay’ini hem içerik hem de güvenilirlik açısından çok daha iyi gösterir.
Criterion E (Engagement), çoğu öğrencinin hafife aldığı ama aslında toplam Grade Boundary içinde sana ciddi artı puan getiren bir alan. IB, sadece “iyi bir metin” değil, iyi yönetilmiş bir araştırma süreci görmek istiyor. Tam burada RPPF (Reflections on Planning and Progress Form) ve supervisor görüşmeleri devreye giriyor.
RPPF’yi, Extended Essay için tuttuğun resmi mini “araştırma günlüğü” gibi düşünebilirsin. Bu formda üç ana reflection girişi var:
Her reflection girişinde IB’nin görmek istediği şey, “neler yaptığını kronolojik olarak anlatman” değil, nasıl düşündüğünü ve nasıl karar verdiğini göstermendir. Yani RPPF, “şunu yaptım” listesi değil, “bunu neden böyle yaptım, bundan ne öğrendim” hikayesidir.
Supervisor ile yaptığın toplantılar da bu hikayenin önemli parçaları. Bu görüşmeleri Criterion E lehine kullanmak için toplantılarda şu tür konuları paylaşman çok işe yarar:
RPPF yazarken işine yarayacak birkaç pratik ipucu:
Supervisor görüşmelerine giderken de hazırlıksız gitmemek büyük artı sağlar. Her toplantıdan önce kendine küçük bir mini ajanda çıkarabilirsin:
Bu tarz planlı yaklaşım, hem toplantıları daha verimli kılar hem de RPPF’de yazacağın reflection’ları çok daha somut hale getirir.
Sonuç olarak, RPPF ve supervisor görüşmeleri “formal bir zorunluluk” değil, Extended Essay sürecini hem daha az stresli hem de daha “senin projen” yapan araçlar. Criterion E’yi güçlü tutmak, bazen içerikteki küçük eksikleri bile telafi edebiliyor; o yüzden bu kısmı sonradan doldurulacak bir form gibi değil, sürecin doğal bir parçası gibi düşünmek en sağlıklı yaklaşım.
Photo by cottonbro studio
Bu bölümde, farklı ilgi alanlarına göre gerçekten yapılabilir, lise düzeyine uygun ve IB Computer Science syllabus’ı ile uyumlu 20 özgün Extended Essay research question fikri bulacaksın. Her soru, küçük dataset’lerle, basit ama anlamlı algorithm karşılaştırmalarıyla veya ölçülebilir kullanıcı deneyleriyle desteklenebilecek şekilde tasarlandı, böylece hem Criterion A (Focus and Method) hem de Criterion C (Critical Thinking) tarafında işini kolaylaştıracak net bir çerçeven olsun.
Her alt başlıkta soruları Extended Essay’de direkt kullanabileceğin İngilizce formatta bırakıyorum, açıklamalar ise Türkçe. Böylece hem IB formatına yakın durursun hem de kendi bağlamına göre küçük uyarlamalar yapman çok daha kolay olur.
AI ve Machine Learning alanında Extended Essay yazmak istiyorsan, büyük GPU cluster’lara veya devasa dataset’lere ihtiyacın yok. Lise düzeyinde, küçük veya hazır open source dataset’lerle, basit modelleri karşılaştıran son derece sağlam çalışmalar çıkarabilirsin.
k-Nearest Neighbors ve Naive Bayes modellerini kıyaslayabilir, accuracy, precision ve recall gibi metrikler üzerinden performansı ölçebilirsin.logistic regression modeli sabit kalır, sadece feature representation değişir, böylece IB için çok temiz bir “tek değişkeni değiştirme” metodolojisi elde edersin.decision tree ile k-Nearest Neighbors’u hem training time hem de prediction time açısından karşılaştırabilirsin, ayrıca accuracy farkına da bakarak güzel bir tartışma kurabilirsin.feedforward neural network mimarisini, bir kez normalizasyon ile bir kez ham veriyle eğitip, epoch sayısı, loss ve accuracy metrikleriyle convergence farklarını inceleyebilirsin.linear regression ve decision tree regressor için mean absolute error veya RMSE kıyaslaması yapabilir, model karmaşıklığı ve overfitting hakkında anlamlı bir tartışma geliştirebilirsin.Bu tür sorular, Machine Learning’i “çok soyut” bırakmadan, ölçülebilir ve Extended Essay boyutuna uygun bir çerçeveye oturtmana yardım eder.
Siber güvenlik çok çekici bir alan, ancak Extended Essay’de etik sınırların net kalması gerekiyor. Gerçek sistemlere saldırmak, zafiyet sömürmek gibi aktiviteler hem okulla hem de IB ile sorun yaratır. Bunun yerine, simülasyon, password strength analizi ve laboratuvar ortamında kurulan güvenli test senaryoları üzerinden ilerlemek çok daha sağlıklı olur.
Stanford’un güvenlik laboratuvarı sayfası, konuyu anlamak için güzel bir üst seviye bakış sunuyor: Stanford Computer Security Laboratory.
Aşağıdaki soruların tamamı, tamamen etik sınırlar içinde, kendi ürettiğin veya anonimleştirilmiş verilerle çalışacak şekilde tasarlandı.
hash değerleriyle offline brute-force sürelerini ölçebilir, time to crack üzerinden senaryoları kıyaslayabilirsin.unsalted hash ve salted hash senaryolarını kurup, basit dictionary attack script’leriyle attack time ve success rate farklarını gösterebilirsin.Bu tarz sorular, hem network security hem de basic cryptography kavramlarını kullanmana izin verir, aynı zamanda gerçek kullanıcılara zarar verme riskini tamamen ortadan kaldırır.
Human Computer Interaction (HCI) ve usability çalışmaları, kod yazmayı kullanıcıyla bir köprü gibi birleştirir. Büyük sistemler kurman gerekmez, küçük bir web arayüzü veya mobil prototip bile, iyi tasarlanmış kullanıcı testleri ve anketlerle çok güçlü Extended Essay konusu haline gelebilir.
HCI alanının araştırma odaklarını görmek istersen, University of Washington’ın UX/HCI araştırma sayfasına göz atmak iyi bir başlangıç olur: User Experience & Human-Computer Interaction.
Aşağıdaki research question’ların hepsi, küçük kullanıcı grupları ve basit anketlerle çalışmaya uygundur.
System Usability Scale (SUS) gibi basit bir ölçek kullanabilir, ayrıca task completion time ile kullanıcı geri bildirimlerini birleştirerek daha zengin bir analiz yapabilirsin.HCI konulu bir EE, teknik detay ile insan odaklı bakışı bir arada götürdüğü için, hem Criterion B hem de Criterion C bakımından zengin malzeme sunar.
Eğitim teknolojileri, IB öğrencileri için en doğal bağlamlardan biri, çünkü zaten her gün online platformlar, coding learning apps ve quiz sistemleriyle iç içesin. Burada önemli olan, research question içinde ölçülebilir bir outcome tanımlamak; örneğin quiz scores, task completion time veya error rate gibi.
Bu tür sorular, hem learning analytics kavramlarını kullanmana hem de gerçek kullanıcı verisi ile güçlü grafikler ve tablolar üretmene imkan tanır.
Oyun geliştirme ve küçük ölçekli simulation projeleri, Computer Science Extended Essay için çok zengin bir zemin sunar. Burada kritik nokta, her research question içinde açık bir metric tanımlamak; örneğin frame rate, response time, path length veya CPU usage gibi.
A* ve Dijkstra algoritmalarını aynı başlangıç ve hedef noktaları için çalıştırarak, average path length ve computation time değerlerini karşılaştırabilirsin.Object pooling yapısını eklediğin versiyon ile klasik new object yaklaşımı kullanan versiyonu karşılaştırarak, average FPS ve memory footprint üzerinden net bir performance analizi çıkarabilirsin.Game development temelli bir EE, doğru kurulduğunda sadece “oyun yazdım” hissi vermez, algorithm performance, systems design ve data analysis üçlüsünü tek bir çatı altında toplar. Bu da IB Computer Science guide’ında vurgulanan konu derinliği ile oldukça uyumludur.
IB Computer Science Extended Essay, iyi tanımlanmış bir research question, gerçekçi bir metodoloji ve planlı çalışma ile gözünü korkutan bir projeden, yönetilebilir ve hatta keyifli bir sürece dönüşür. Konunu netleştirdikten sonra küçük bir timeline yazman, hangi haftada literature review, hangi haftada experiment, hangi haftada yazım ve revizyon yapacağını kabaca işaretlemen, seni hem Grade Boundary hedeflerine yaklaştırır hem de son dakika paniğini büyük ölçüde azaltır. Supervisor ile baştan açık iletişim kurup, research question’ını, feasibility konularını ve Internal Assessment ile çakışmama meselesini dürüstçe konuşman, süreci çok daha temiz hâle getirir. Academic honesty konusunda ise kod, makale, dataset ve hatta diagram için düzenli citation alışkanlığı kazanman, sadece IB kuralları için değil, ilerideki üniversite çalışmaların için de güçlü bir temel yaratır.
Buradaki 20 research question fikri, hazır bir kalıp değil, kendi bağlamına uyarlayabileceğin başlangıç noktaları gibi düşünülmeli; okulundaki imkanlar, ilgi alanların ve teknik seviyene göre soru köklerini daraltman, metric’leri değiştirmen veya context’i yeniden yazman son derece sağlıklı olur. Giriş, Methodology ve Results kısımlarını tamamlar tamamlamaz ilk tam taslağını yazman, sonra da en az iki tur revizyon için zaman bırakman, hem argümanını güçlendirir hem de Presentation kriterinde gereksiz puan kaybını önler. İstersen research question’ını kontrol etmek için Vanderbilt University Writing Studio’nun kısa rehberine de göz atabilirsin, sade kontrol soruları işini kolaylaştırır: https://www.vanderbilt.edu/writing/resources/handouts/research-question/. Şimdi yapman gereken, bu rehberdeki adımları kendine uyarlayıp, küçük ama net bir planla ilk taslağa başlamak ve süreci adım adım ilerletmek.
Bir ormanın kesilmesine “evet” ya da “hayır” demek kolay görünebilir, ama IB Environmental Systems and Societies (ESS) içinde önemli olan kararın kendisi değil, neden o
Bir nehri kirleten fabrikanın bacası sadece duman mı çıkarır, yoksa görünmeyen bir fatura da mı üretir? IB ESS’de environmental economics, tam olarak bu görünmeyen faturayı
Bir nehre atılan atık, bir gecede balıkları öldürebilir, ama o atığın durması çoğu zaman aylar, hatta yıllar alır. Çünkü çevre sorunları sadece “bilim” sorusu değil,
Şehirde yürürken burnuna egzoz kokusu geliyor, ufuk çizgisi gri bir perdeyle kapanıyor, bazen de gözlerin yanıyor; bunların hepsi urban air pollution dediğimiz konunun günlük hayattaki
Şehir dediğimiz yer, sadece binalar ve yollardan ibaret değil, büyük bir canlı organizma gibi sürekli besleniyor, büyüyor, ısınıyor, kirleniyor, bazen de kendini onarmaya çalışıyor. IB
IB ESS Topic 8.1 Human populations, insan nüfusunun nasıl değiştiğini, bu değişimin nedenlerini ve çevre üzerindeki etkilerini net bir sistem mantığıyla açıklar. Nüfusu bir “depo”
Bir gün marketten eve dönüyorsun, mutfak tezgahına koyduğun paketli ürünlerin çoğu, aslında üründen çok ambalaj gibi görünüyor. Üstüne bir de dolabın arkasında unutulan yoğurt, birkaç
Evde ışığı açtığında, kışın kombiyi çalıştırdığında ya da otobüse bindiğinde aslında aynı soruyla karşılaşıyorsun, bu enerjiyi hangi kaynaktan üretiyoruz ve bunun bedelini kim ödüyor? IB
Bir musluğu açtığında akan su, markette aldığın ekmek, kışın ısınmak için yaktığın yakıt, hatta telefonunun içindeki metal parçalar; hepsi natural resources (doğal kaynaklar) denen büyük
Gökyüzüne baktığında tek bir “hava” var gibi görünür, ama aslında atmosfer kat kat bir yapı gibidir ve her katın görevi farklıdır. IB Environmental Systems and