Mühendis👷🇹🇷  · Dec 31, 2025 · 8:34 AM UTC

Mühendis👷🇹🇷 

812Media

Tweets
All Posts
Sort by
Most recent Popular
Tweets & Replies
Reposts
Media
Search

Pinned Tweet

Mühendis👷🇹🇷 @NihilisticJulio31 Dec 2025

2026’ya girerken bir daha hatırlatalım. Kamuda görevli Mühendislerin itibarı, özlük hakları yıllar içinde erimiş ve ne mevcut hükümet ne de sendikaları sesimizi duymamıştır. Kendi gücümüzün farkında olmazsak kaybetmeye mahkumuz. @MuhTekSen_Konf da buluşalım ⚙️✊⚡️💻👷🚜🪨🗺️😱🔧🛠️

Image from Mühendis👷🇹🇷  (@NihilisticJulio)

794

Mühendis Tek-Sen Tarım-Orman · Nov 9, 2026 · 1:11 PM UTC

Mühendis👷🇹🇷  retweeted

Mühendis Tek-Sen Tarım-Orman

@MuhTekTrmOrmn6h

MÜHENDİSLİK YEDEK MESLEK DEĞİLDİR! MÜHENDİSLİK DİPLOMASI BU KADAR UCUZLATILAMAZ! YÖK Başkanı Erol Özvar’ın, diş hekimliği ve eczacılık öğrencilerine bazı mühendislik bölümlerinde doğrudan çift anadal hakkı tanınmasına yönelik açıklamaları kabul edilemez bir yaklaşımı gündeme taşımıştır! Mühendislik, tıp fakültesine birkaç soruyla yerleşemeyen öğrenciler için alternatif bir diploma kapısı değildir! Yıllarını mühendislik eğitimine veren, laboratuvarlarda, projelerde ve sahada yetişen binlerce mühendisin emeğini ve mesleki yetkinliği ülkenin refah ve kalkınmasında önceliklidir. Mühendislik, tıp fakültesine birkaç soruyla yerleşemeyen öğrenciler için alternatif bir diploma kapısı değildir! Mühendislik, toplumun geneline hizmet eden planlayan anlık sorunlara değil yıllarca sonrasını planlayan bir meslek grubudur. Bir tarafta mühendislik bölümlerinin kontenjanlarını istihdam gerekçesiyle azaltırken diğer tarafta farklı bölümlere mühendislikte doğrudan çift anadal hakkı tanımayı planlamak nasıl bir çelişkidir? Mühendislerin istihdam sorunlarını çözmeden, özlük haklarını iyileştirmeden, mesleki itibarını korumadan mühendislik eğitimini yeniden şekillendirmeye kalkışmak kabul edilemez! 📢 YÖK'E AÇIKÇA SORUYORUZ! Mühendislik eğitiminin niteliğini, mesleki yeterlilikleri ve mühendislerin geleceğini ilgilendiren kararları hangi mühendislik kuruluşlarına danışarak alıyorsunuz? Mühendislik bir ek diploma, mühendis unvanı da dağıtılacak bir ayrıcalık değildir! Mühendislik mesleğinin değersizleştirilmesine yol açabilecek her türlü düzenlemenin karşısındayız! MÜHENDİSLİĞİN İTİBARINI, EMEĞİNİ VE GELECEĞİNİ TARTIŞMAYA AÇTIRMAYACAĞIZ! #MühendisTekSen #TarımOrman #MühendislerinSesi #MühendislikOnuru #YÖK #ÇiftAnadal

Image from Mühendis Tek-Sen Tarım-Orman (@MuhTekTrmOrmn)

148

1,348

ömer salih · Nov 9, 2026 · 3:24 PM UTC

Mühendis👷🇹🇷  retweeted

ömer salih

@omersalihpsd3h

Apple bugün Türkiye'ye uzun vadeli bir yatırım duyurdu ve bence uygulama geliştiren herkes için ciddi iyi bir haber Önümüzdeki 3 yılda Türkiye'de 5 Apple Developer Academy açılacak. İlki 2027'de İstanbul'da. Kod, tasarım, pazarlama, proje yönetimi ve yapay zeka üzerine 9 aylık, tamamen ücretsiz programlar. Dünyada şu an toplam 19 akademi var, Türkiye tek seferde 5 tane alıyor. Yine 2027'de İstanbul'a bir Apple Developer Center geliyor. Cupertino ve Berlin’den sonra İstanbul’da da olmuş olacak. Atölyeler, etkinlikler ve Apple uzmanlarıyla birebir görüşmeler olacak. 2028'de de Ankara'da Apple Manufacturing Academy açılıyor. ABD dışındaki ilk üretim akademisi bu. KOBİ'lere yapay zeka, otomasyon ve robotik üzerine ücretsiz eğitim ve danışmanlık verilecek. App Store'a uygulama çıkaran biri olarak söyleyebilirim, Apple ekibine bu kadar yakın olmak Türkiye'den global ölçekte uygulama çıkarmayı çok daha erişilebilir hale getirecek.

401

33,717

Mühendis👷🇹🇷  · Nov 9, 2026 · 1:28 PM UTC

Mühendis👷🇹🇷 @NihilisticJulio5h

Mühendislik Fakültesi (orman, ziraat, su ürünleri dahil) dekanlarından ses çıkmayacak mı? Mühendislik diploması eşantiyon mu ki diş hekimliği, eczacılık öğrencilerine şart aranmadan açılsın?

510

10,746

Kamu Mühendisleri Platformu · Nov 8, 2026 · 8:50 PM UTC

Mühendis👷🇹🇷  retweeted

Kamu Mühendisleri Platformu

@kaMUhendisleri22h

Sayın YÖK Başkanı, Önce mühendislik kontenjanları plansız biçimde artırıldı, neredeyse her üniversitede mühendislik fakülteleri açıldı. Mesleğin ekonomik ve sosyal itibarı yıllar içinde aşındırıldı; mühendislik tercih edilir olmaktan uzaklaştırıldı. Bugün gelinen noktada çözüm, diş hekimliği veya eczacılık öğrencilerine şart aramadan mühendislik diploması vermek mi? Mühendisliği yeniden cazip hâle getirmenin yolu, başka bölümlere ikinci diploma dağıtmak değil; mühendisin emeğine, yetkinliğine, özlük haklarına ve mesleki itibarına hak ettiği değeri vermektir. Mühendislik kontenjanlarını değil, önce mühendisliğin itibarını ve geleceğini kurtarın! @YuksekogretimK @erolozvar

Piyasa TR

@PiyasaOttoman8bNov 8

🔴 'Şartsız çift anadal hakkı tanıyacağız.' 📍YÖK Başkanı Erol Özvar: ▪️Öğrencilerin tercih etmediği programları sistem dışına çıkarıyoruz. İstihdam sağlamayan programların kontenjanlarını düşürüyoruz. ▪️Mimarlık, eczacılık, diş hekimliği, inşaat, maden mühendisliği, sanat tarihi ve iletişim bölümleri kontenjanları daralan alanlardan. ▪️En çarpıcı değişiklik hukuk fakültelerinde oldu. Kontenjan sayısı 16 binden 8 bine düşerek yarı yarıya azaldı. ▪️Öte yandan Türkiye’de üniversite sınavında en başarılı olan çocuklar sağlık alanında tıp fakültesini tercih ediyor. Tıp fakülteleri bugün ilk 50 binden, büyükşehirdeki üniversiteler ise ilk 10 binden öğrenci kabul ediyor. ▪️Tıp fakültesine birkaç soruyla giremeyen binlerce öğrenci var. Onlar da diş hekimliği ve eczacılığa yöneliyor. ▪️Bu öğrencilere bazı mühendislik alanlarında ikinci anadal hakkını verelim istiyoruz. Yani çocuk diş hekimliğini okurken bir mühendislik anadalını da otomatik olarak okuyabilecek. ▪️Zaten üniversitelerde çift anadal hakkı var ama biz bunu ilgili bölümlerdeki öğrencilere herhangi bir şart aramadan otomatik olarak vereceğiz. ▪️Böylece öğrenciler eczacılık okurken aynı anda başka bir mühendislik de okuyabilecek ve iki ayrı diploma alacak. ▪️Bunun üzerinde şu an çalışıyor ve 2027-2028 eğitim öğretim yılındaki üniversite sınavına yetiştirmeyi hedefliyoruz. ▪️Önümüzdeki yıl tıp fakültesi kontenjanlarında da yeni bir düzenlemeye gideceğiz.

265

722

18,469

TMMOB · Nov 9, 2026 · 11:40 AM UTC

Mühendis👷🇹🇷  retweeted

TMMOB

@TMMOB19547h

MÜHENDİSLİK EĞİTİMİNİN NİTELİĞİNDEN VE MESLEKİ YETERLİLİKLERDEN VAZGEÇİLEMEZ! YÖK Başkanının açıklamaları, mühendislik eğitiminin bilimsel niteliği, akademik yeterlilikler ve meslek alanlarımızın geleceği açısından ciddi kaygılar yaratmaktadır. Üniversite eğitiminin üç yıla indirilmesine yönelik girişimlerin ardından gündeme getirilen bu düzenleme, yükseköğretimin temel sorunlarının çözümü yerine eğitimin niteliğini ikinci plana atan uygulamalarda ısrar edildiğini göstermektedir. TMMOB olarak yıllardır vurguladığımız üzere, ülkemizin ihtiyacı daha fazla diploma dağıtılmasını sağlayacak uygulamalar değil; bilimsel, nitelikli, kamusal bir yükseköğretim sistemi ile ülkenin üretim, sanayileşme ve kalkınma gereksinimlerini esas alan planlı eğitim ve istihdam politikalarıdır. Açıklamanın tamamına web sitemizden ulaşabilirsiniz: tmmob.org.tr/icerik/muhendis…

123

217

4,049

Diş Hekimleri Dayanışma Platformu · Nov 9, 2026 · 7:37 AM UTC

Mühendis👷🇹🇷  retweeted

Diş Hekimleri Dayanışma Platformu@dishekdayanisma11h

Mühendislik; ülkenin altyapısını ve geleceğini inşa eden, ağır teknik ve hukuki sorumluluk taşıyan stratejik bir disiplindir. Diş hekimliği,eczacılık yılların ağır akademik ve klinik emeğidir. Hiçbir meslek bir diğerinin "promosyonu" yapılamaz! #erolozvaristifa

Kamu Mühendisleri ENERJİ Sendikası

@KaMuhEnerjiSenNov 8

İnşaat ve maden mühendisliği ile mimarlık kontenjanlarını "istihdam sağlamıyor" diyerek daraltırken, tıp fakültesini birkaç soruyla kaçıran diş hekimliği ve eczacılık öğrencilerine "şartsız ve otomatik" mühendislik diploması dağıtmayı planlamak tam anlamıyla bir çelişkidir ve kabul edilemez! Mühendislik; başka bölümlerin yanında eşantiyon gibi verilecek bir ek diploma ya da tıp fakültesini kaçıranlar için bir "teselli ikramiyesi" değildir. Ağır teknik, mali ve hukuki sorumluluk taşıyan stratejik bir uzmanlık mesleğinin masa başı kararlarla değersizleştirilmesini reddediyoruz. En başarılı gençlerimizi mühendisliğe kazandırmanın yolu diplomayı ucuzlatıp mesleğin içini boşaltmak değil; Mühendislik ve Mimarlık Meslek Kanunu’nu derhal çıkararak gasp edilen özlük haklarımızı ve mesleki itibarımızı teslim etmektir! Mühendisliğin Sesi, Kamunun Gücü. @YuksekogretimK @Yusuf__Tekin @Dromerileri @erolozvar @Selcuk #KAMES #KamuMühendisleri #Mühendislik #YÖK #MühendislikMeslekKanunu

137

416

9,142

ozoyolg · Nov 9, 2026 · 5:58 AM UTC

Mühendis👷🇹🇷  retweeted

ozoyolg@znlgnr13h

YÖK Başkanının mühendisliği isteyene yan dal olarak okutacaz açıklaması basit bir cehalet örneği olarak geçiştirilemez. Bu açıklama “Siz teknoloji üretmeyin biz size veririz” diyenlerin sözcülüğüdür. Devlet gereğini yapmalıdır.

Piyasa TR

@PiyasaOttoman8bNov 8

256

3,121

Anurag Jha · Nov 8, 2026 · 12:58 PM UTC

Mühendis👷🇹🇷  retweeted

Anurag Jha

@anuragdotdevNov 8

AI ENGINEER ROADMAP │ ├── 1. Programming Fundamentals │ ├── Python │ │ ├── Variables & Data Types │ │ ├── Functions & Modules │ │ ├── OOP & Exception Handling │ │ ├── List & Dictionary Comprehensions │ │ ├── Iterators & Generators │ │ ├── Decorators & Context Managers │ │ ├── Asyncio & Concurrency │ │ ├── Type Hints & Pydantic │ │ └── Virtual Environments & Packaging │ ├── Data Structures & Algorithms │ ├── Git & GitHub │ ├── Linux & Command Line │ ├── HTTP & Networking Fundamentals │ ├── REST APIs │ └── JSON, YAML & Serialization │ ├── 2. Mathematics & ML Foundations │ ├── Linear Algebra │ │ ├── Vectors & Matrices │ │ ├── Dot Products │ │ ├── Matrix Multiplication │ │ └── Eigenvalues & Eigenvectors │ ├── Calculus │ │ ├── Derivatives │ │ ├── Partial Derivatives │ │ ├── Gradients │ │ └── Chain Rule │ ├── Probability & Statistics │ │ ├── Probability Distributions │ │ ├── Bayes' Theorem │ │ ├── Mean & Variance │ │ └── Statistical Inference │ ├── Machine Learning Fundamentals │ │ ├── Supervised & Unsupervised Learning │ │ ├── Training & Testing │ │ ├── Overfitting & Underfitting │ │ ├── Loss Functions │ │ └── Model Evaluation │ └── Deep Learning Fundamentals │ ├── Neural Networks │ ├── Backpropagation │ ├── Gradient Descent │ └── Activation Functions │ ├── 3. Data Engineering & Processing │ ├── NumPy │ ├── Pandas │ ├── Data Cleaning │ ├── Data Transformation │ ├── Exploratory Data Analysis │ ├── SQL & PostgreSQL │ ├── JSON & JSONL │ ├── CSV, XML & Parquet │ ├── Data Pipelines │ ├── Web Scraping │ ├── Data Validation │ └── Dataset Preparation │ ├── 4. Deep Learning & Neural Networks │ ├── Perceptrons │ ├── Feedforward Neural Networks │ ├── Forward & Backpropagation │ ├── Loss Functions │ ├── Optimizers │ ├── CNNs & RNNs │ ├── LSTMs & GRUs │ ├── Attention Mechanisms │ ├── Transformer Architecture │ ├── Embeddings │ └── Transfer Learning │ ├── 5. Deep Learning Frameworks │ ├── PyTorch │ │ ├── Tensors │ │ ├── Autograd │ │ ├── nn.Module │ │ ├── DataLoaders │ │ ├── Custom Training Loops │ │ ├── GPU Training │ │ └── Model Checkpointing │ ├── TensorFlow & Keras Basics │ ├── Hugging Face Ecosystem │ │ ├── Transformers │ │ ├── Datasets │ │ ├── Tokenizers │ │ └── Accelerate │ └── CUDA Fundamentals │ ├── 6. LLM Fundamentals │ ├── What Are Large Language Models? │ ├── Transformer Architecture │ ├── Encoder & Decoder Models │ ├── GPT Architecture │ ├── BERT Architecture │ ├── Tokenization │ ├── Vocabulary & Token IDs │ ├── Context Windows │ ├── Positional Encoding │ ├── Self-Attention & Multi-Head Attention │ ├── Pretraining & Post-Training │ ├── Instruction Tuning │ ├── RLHF & DPO │ ├── Model Parameters │ └── Open-Source vs Proprietary Models │ ├── 7. LLM APIs & Model Integration │ ├── OpenAI API │ ├── Anthropic API │ ├── Google Gemini API │ ├── Open-Weight Models │ ├── API Authentication │ ├── Streaming Responses │ ├── Structured Outputs │ ├── Function & Tool Calling │ ├── Multimodal APIs │ ├── Error Handling & Retries │ ├── Rate Limits │ ├── Token Usage & Cost Tracking │ └── Model Routing & Fallbacks │ ├── 8. Prompt & Context Engineering │ ├── System & User Instructions │ ├── Few-Shot Prompting │ ├── Chain-of-Thought Concepts │ ├── Structured Prompting │ ├── Prompt Templates │ ├── Context Window Management │ ├── Context Compression │ ├── Context Selection & Retrieval │ ├── Prompt Versioning │ ├── Prompt Injection Defense │ ├── Context Engineering │ └── Prompt Evaluation │ ├── 9. Embeddings & Vector Databases │ ├── What Are Embeddings? │ ├── Dense & Sparse Embeddings │ ├── Embedding Models │ ├── Similarity Metrics │ ├── Cosine Similarity │ ├── Semantic Search │ ├── Vector Indexing │ ├── Approximate Nearest Neighbors │ ├── Vector Databases │ │ ├── Pinecone │ │ ├── Qdrant │ │ ├── Weaviate │ │ ├── Milvus │ │ └── Chroma │ ├── Metadata Filtering │ └── Hybrid Search │ ├── 10. Retrieval-Augmented Generation (RAG) │ ├── RAG Architecture │ ├── Document Ingestion │ ├── Document Parsing │ ├── Text Chunking Strategies │ ├── Overlapping Chunks │ ├── Embedding Generation │ ├── Vector Storage │ ├── Query Transformation │ ├── Retrieval Strategies │ ├── Reranking │ ├── Hybrid Retrieval │ ├── Contextual Retrieval │ ├── Parent-Child Retrieval │ ├── Multi-Query Retrieval │ ├── Graph RAG │ ├── Agentic RAG │ ├── RAG Evaluation │ └── Advanced RAG Optimization │ ├── 11. AI Agents & Agentic Systems │ ├── What Are AI Agents? │ ├── Agent Architecture │ ├── Reasoning & Planning │ ├── Tool Calling │ ├── Function Execution │ ├── Short-Term & Long-Term Memory │ ├── Agent State Management │ ├── Workflow Orchestration │ ├── Single-Agent Systems │ ├── Multi-Agent Systems │ ├── Human-in-the-Loop │ ├── Reflection & Self-Correction │ ├── Planning & Execution Loops │ ├── Agent Reliability │ ├── Agent Evaluation │ └── Agent Security │ ├── 12. AI Frameworks & Orchestration │ ├── LangChain │ ├── LangGraph │ ├── LlamaIndex │ ├── Haystack │ ├── Semantic Kernel │ ├── Pydantic AI │ ├── DSPy │ ├── CrewAI │ ├── AutoGen │ ├── Workflow Orchestration │ └── Framework Selection & Tradeoffs │ ├── 13. Model Fine-Tuning & Adaptation │ ├── Pretrained Models │ ├── Supervised Fine-Tuning (SFT) │ ├── Parameter-Efficient Fine-Tuning │ ├── LoRA │ ├── QLoRA │ ├── PEFT │ ├── Dataset Preparation │ ├── Synthetic Data Generation │ ├── Instruction Tuning │ ├── DPO │ ├── Fine-Tuning Evaluation │ └── When to Fine-Tune vs RAG │ ├── 14. Multimodal AI Engineering │ ├── Vision-Language Models │ ├── Image Understanding │ ├── OCR & Document Intelligence │ ├── Speech-to-Text │ ├── Text-to-Speech │ ├── Audio Understanding │ ├── Video Understanding │ ├── Multimodal Embeddings │ ├── Image Generation Models │ ├── Diffusion Models │ └── Multimodal RAG │ ├── 15. AI Evaluation & Testing │ ├── Why AI Evaluation Matters │ ├── Unit & Integration Testing │ ├── LLM-as-a-Judge │ ├── Golden Datasets │ ├── Evaluation Datasets │ ├── Model Accuracy │ ├── Faithfulness & Groundedness │ ├── Relevance & Context Precision │ ├── Hallucination Detection │ ├── RAG Evaluation │ ├── Agent Evaluation │ ├── Human Evaluation │ ├── Regression Testing │ ├── Online & Offline Evaluation │ └── Evals & Observability │ ├── 16. AI Infrastructure & Inference Engineering │ ├── LLM Inference Fundamentals │ ├── Prefill vs Decode │ ├── KV Cache Management │ ├── Continuous Batching │ ├── PagedAttention │ ├── Speculative Decoding │ ├── Quantization │ ├── Model Pruning │ ├── Knowledge Distillation │ ├── Model Serving │ ├── vLLM │ ├── SGLang │ ├── Ollama │ ├── TensorRT-LLM │ ├── GPU Memory Management │ ├── Latency & Throughput Optimization │ └── Distributed Inference Basics │ ├── 17. Backend Engineering for AI │ ├── FastAPI │ ├── Flask │ ├── REST APIs │ ├── WebSockets & Streaming │ ├── Async Processing │ ├── Redis & Caching │ ├── PostgreSQL │ ├── Background Jobs │ ├── Message Queues │ ├── Authentication & Authorization │ ├── Rate Limiting │ ├── API Security │ ├── Microservices Basics │ └── AI Application Architecture │ ├── 18. MLOps & LLMOps │ ├── ML & LLM Lifecycle Management │ ├── Experiment Tracking │ ├── MLflow │ ├── Weights & Biases │ ├── Langfuse │ ├── LangSmith │ ├── Prompt Versioning │ ├── Model Versioning │ ├── Data Versioning (DVC) │ ├── Tracing & Observability │ ├── Cost Monitoring │ ├── Model Monitoring │ ├── CI/CD for AI Applications │ └── Automated Evaluation Pipelines │ ├── 19. Cloud & DevOps │ ├── AWS │ │ ├── S3 │ │ ├── EC2 │ │ ├── Lambda │ │ ├── ECS & EKS │ │ └── SageMaker Basics │ ├── Google Cloud & Vertex AI │ ├── Microsoft Azure AI │ ├── Docker │ ├── Kubernetes │ ├── GitHub Actions │ ├── CI/CD Pipelines │ ├── Terraform │ ├── GPU Cloud Infrastructure │ └── Deployment & Scaling │ ├── 20. AI Security & Responsible AI │ ├── Prompt Injection │ ├── Jailbreak Attacks │ ├── Data Leakage │ ├── Sensitive Data Protection │ ├── PII Detection & Redaction │ ├── Tool Execution Security │ ├── Sandboxed Execution │ ├── Model Supply Chain Security │ ├── Adversarial Attacks │ ├── Bias & Fairness │ ├── Explainability │ ├── AI Governance │ └── Guardrails & Content Safety │ ├── 21. AI System Design & Architecture │ ├── Designing Scalable AI Applications │ ├── RAG System Design │ ├── Agent System Design │ ├── Model Routing Architecture │ ├── Multi-Tenant AI Systems │ ├── Caching Strategies │ ├── Database & Vector Storage Design │ ├── Distributed Task Processing │ ├── Fault Tolerance & Retries │ ├── Cost Optimization │ ├── Latency Optimization │ ├── Horizontal Scaling │ ├── Reliability & Availability │ └── AI Tradeoff Analysis │ ├── 22. Build Real-World Projects │ ├── AI-Powered Research Assistant │ ├── Document Intelligence Platform │ ├── Production-Ready RAG System │ ├── Multi-Agent Research System │ ├── AI Customer Support Agent │ ├── AI Coding Assistant │ ├── Multimodal AI Assistant │ ├── AI Meeting Intelligence System │ ├── Enterprise Knowledge Assistant │ ├── AI Workflow Automation Platform │ ├── Custom LLM Fine-Tuning Pipeline │ ├── AI Model Evaluation Platform │ └── End-to-End Production AI SaaS │ └── 23. Career Preparation ├── Build a Strong GitHub Portfolio ├── Create an AI Engineering Resume ├── Master Python & SQL Interviews ├── Learn ML & LLM Fundamentals ├── Practice AI System Design ├── Understand RAG & Agent Architectures ├── Learn Inference Optimization ├── Study Production AI Case Studies ├── Contribute to Open Source ├── Write Technical Articles ├── Build in Public └── Apply for AI Engineer Roles FINAL GOAL: Become a Production-Ready AI Engineer

408

2,375

273,845

Diş Hekimliği Sendikası (Dişhek-Sen) · Nov 8, 2026 · 1:53 PM UTC

Mühendis👷🇹🇷  retweeted

Diş Hekimliği Sendikası (Dişhek-Sen)

@disheksen_orgNov 8

DİŞ HEKİMLİĞİNDE SORUN ÇİFT DİPLOMA DEĞİL, NİTELİKLİ EĞİTİM VE İSTİHDAMDIR! YÖK Başkanı Prof. Dr. Erol Özvar’ın, diş hekimliği ve eczacılık öğrencilerine mühendislik alanlarında çift anadal imkânı sağlanmasına yönelik açıklamalarını kaygıyla karşılıyoruz. Diş hekimliği; teorik eğitimin yanı sıra yoğun klinik uygulama, hasta başında deneyim ve el becerisi gerektiren, doğrudan insan sağlığını ilgilendiren bir meslek alanıdır. Beş yıllık zorlu bir eğitimin yanında mühendislik gibi başlı başına kapsamlı bir mesleğin eğitimini eş zamanlı yürütmek ne kadar gerçekçidir? İki ayrı mesleğin gerektirdiği bilgi, beceri ve uygulama yeterliliği bu şekilde nasıl kazanılacaktır? Diş hekimliği ve mühendislik, eğitim süreçleri ve mesleki uygulamaları bakımından birbirinden farklı uzmanlık alanlarıdır. Her iki meslek de yoğun teorik bilgi, uygulamalı eğitim ve deneyim gerektirir. Diş hekimliği öğrencilerinin zaten ağır olan eğitim yüküne ikinci bir mesleğin sorumluluğunu eklemek, eğitimin niteliğini olumsuz etkileyebilir. Öncelik, iki ayrı diploma kazandırmak değil, öğrencilerin kendi mesleklerinde yetkin ve donanımlı yetişmelerini sağlamak olmalıdır. Daha önemlisi, bu uygulamanın amacı nedir? Diş hekimliği mezunları kendi mesleklerinde iş bulamazsa mühendis olarak çalışabilsinler diye mi ikinci bir diploma verilecektir? İstihdam sorununun çözümü, diş hekimlerine başka mesleklerin kapısını açmak olmamalıdır. Üstelik mevcut diş hekimliği fakültelerinin bir bölümünde öğretim üyesi, fiziki altyapı ve klinik eğitim olanakları yetersizken öncelik çift diploma değil, eğitimin niteliğini artırmak olmalıdır. Kontenjanlar daha da düşürülmeli, fakülte sayısı azaltılmalı, yeterli akademik kadro ve klinik altyapıya sahip olmayan fakülteler kapatılmalıdır. Lisans eğitim sürelerinin kısaltılmasına yönelik çalışmaların diş hekimliğini de kapsaması düşünülüyorsa bunun ciddi sonuçlar doğuracağı göz önünde bulundurulmalıdır. Beş yıllık diş hekimliği eğitiminin kısaltılması, teorik eğitimin, stajların ve klinik deneyimin azalması anlamına gelir. Bunun bedelini yalnızca mesleğimiz değil, halk sağlığı da öder. Diş hekimlerinin istihdam sorununu çözmek YÖK'ün çift anadal düzenlemeleriyle üstlenebileceği bir görev değildir. Bu konuda asıl sorumluluk Sağlık Bakanlığındadır. Bakanlık kamu ağız ve diş sağlığına acilen yeterli bütçe ayırmalı, yeni ağız ve diş sağlığı hastaneleri açmalı ve ihtiyaca uygun sayıda diş hekimi istihdam etmelidir. Böylece hem mezunların kendi mesleklerinde çalışma imkânı artacak hem de vatandaşlarımızın nitelikli ağız ve diş sağlığı hizmetine erişimi kolaylaşacaktır. DİŞHEK-SEN olarak çağrımız nettir: Daha fazla diploma değil, nitelikli diş hekimliği eğitimi; başka mesleklere yönlendirme değil, kendi mesleğimizde istihdam istiyoruz! @saglikbakanligi @drmemisoglu @tcbestepe @TBMMresmi @YuksekogretimK @erolozvar ✅ DİŞHEKSEN faaliyetlerini incelemek ve üye olmak için 🔗 disheksen.org

Image from Diş Hekimliği Sendikası (Dişhek-Sen) (@disheksen_org)

268

4,290

milliyet.com.tr · Nov 8, 2026 · 4:25 AM UTC

Mühendis👷🇹🇷  retweeted

milliyet.com.tr

@milliyetNov 8

📌 Sağlığa göç: Yüzlerce öğrenci mühendisliği bırakıp tıbba geçiyor! milliyet.com.tr/egitim/yuzle…

7,180

KPSS Cafe · Nov 8, 2026 · 3:30 PM UTC

Mühendis👷🇹🇷  retweeted

KPSS Cafe

@kpsscafeNov 8

Tıp kazanamayan diş ve eczacılık öğrencilerine telafi ödülü gibi mühendislikte şartsız çift anadal verilme ihtimali üzerinde konuşuluyor.. Şaka değil,gerçek! Mühendislik; yıllarca süren matematik, fizik ve uygulama emeğidir. Çay paketine hediye bardak yapıştırır gibi dağıtılacak bir promosyon ürünü muamelesini hak etmiyor!.. Ülkede mühendis enflasyonu varken binlerce genç mezun, iyi KPSS puanlarıyla atama beklerken CV'ler cevapsız kalıyor. Çözüm, eğitimi nitelikli kılmaktır. Mühendisliği başka bölümlere dağıtmak değil. Önceliği 85 üstü puanlarla ataması yapılmayan Bilgisayar- Yazılı mühendisliği, EEM, İnşaat mühendisliği gibi işsiz mühendislerin sorunlarını çözmeye mi versek acaba!... #YÖKMühendiseDokunma

320

12,369

Kamu Mühendisi Onur 🇹🇷 · Nov 8, 2026 · 3:50 PM UTC

Mühendis👷🇹🇷  retweeted

Kamu Mühendisi Onur 🇹🇷@TurkMhendis_Nov 8

Diş Hekimliği,Eczacılık,Tıp alanlarında okuyanlara Mühendislik diploması hakkı verilecekmiş. Mühendislik Fakültesinde okuyanlarada TIP,Eczacılık,Diş Hek.alanlarında çift diploma hakkı verilecek mi?Verilmesi düşünülmüyorsa,eşitlik ilkesine aykırı durum olmaz mı? @vedatbilgn

Mühendis Gündem 🇹🇷

@KaMUhendislikMKNov 8

Biz kaç yıldır YÖK Başkanı Sn @erolozvar Bey’e Mühendislik, Mimarlık ve Ziraat Fakültesi kontenjanlarını düşürün çok fazla mezun var kamuda dahi mühendisler yoksulluk sınırı altında çalışmaktadır ilerde zeki öğrenciler mühendislik okumayı bırakacak diye kaç kere söyledik. Ama yeni yaptığı açıklamada bu durumu çözeceğine TIP okuyanlara çift anadal hakkı vereceğiz mühendislik bölümlerinde diye açıklama yapmış. Yani mühendislik okuyanların sayısını dahada artırma çabası içine girmesini geçtik her 2 bölümü okumak zaten zorken bu durumun öğrenerek değil iyi bir eğitim alamamış ezbere geçen çocuklar olmasına neden olacağından şüphemiz yok. Mühendislik mesleğinin itibarını artıracak mezunların iş bulmada zorlanmayacağı bir politika içine girilmesi gerekiyor ki Mühendislik hakettiği değeri görsün. @YuksekogretimK @kaMUhendisleri

Image from Mühendis Gündem 🇹🇷 (@KaMUhendislikMK)

205

4,053

Eczacı Direnişi · Nov 8, 2026 · 9:35 AM UTC

Mühendis👷🇹🇷  retweeted

Eczacı Direnişi

@eczmagdrolanlarNov 8

Tıp fakültesini kazanamayan öğrencilerin diş hekimliği ve eczacılığa yöneldiğini söyleyerek başlayan bu açıklama, aslında mesleklerimize bakış açısındaki vahameti gözler önüne seriyor. Diş hekimliği ve eczacılık, tıp fakültesine giremeyenlerin sığındığı alternatif bölümler değildir. Her birinin kendine özgü bilimsel altyapısı, mesleki sorumluluğu, ağır müfredatı ve uzmanlık gerektiren çalışma alanları vardır. Şimdi de çözüm diye önümüze başka bir mühendislik bölümünü otomatik çift anadal olarak koyuyorlar. Ne bir akademik başarı şartı ne bir değerlendirme ne de bölümlerin müfredat uyumu… Öğrenci daha bir mesleğin eğitimini tamamlamadan ikinci bir diplomayı da cebine koysun istiyorlar. Peki soruyoruz: Eczacılık eğitiminin niteliğini artırmak için ne yaptınız? Diş hekimliği eğitiminin sorunlarını çözmek için hangi adımı attınız? Eczacılık ve diş hekimliği fakültelerinin kontenjanlarını, istihdam sorunlarını, mezunların geleceğini hiç düşündünüz mü? Bir mesleğin değerini başka bir bölümün diplomasıyla yükseltemezsiniz. Üniversite eğitimi, diploma dağıtma organizasyonu değildir. Önce dönüp bu fakültelerin müfredatını inceleyin. Bir diş hekimine, bir eczacıya, akademisyenlere danışın. Mesleklerin ne olduğunu öğrenin. Bilimsel eğitimi kolaylaştırmakla değersizleştirmeyi birbirine karıştırmayın. Gençlerin geleceğini, üzerinde düşünülmeden ortaya atılan projelerin deneme tahtasına çevirmeyin.

Piyasa TR

@PiyasaOttoman8bNov 8

154

965

34,671

Mühendis👷🇹🇷 

No more items