Mesleki İngilizce (ESP) ders tasarımı: 5 adımda bölüme özel plan

Mesleki İngilizce (ESP) dersi, öğrencilerin bölümde ve işte İngilizceyle yapacağı görevlerden geriye doğru tasarlanır: ihtiyaç analizi, hedef görevler, haftalık plan, rol yapma ve aynı görevle ölçme.

Mesleki İngilizce (ESP) nedir, genel İngilizceden farkı ne?

Mesleki İngilizce (ESP, English for Specific Purposes), içeriği, materyali ve değerlendirmeyi öğrencinin bölümünde ve mesleğinde İngilizceyle yapacağı işlere göre seçen bir İngilizce öğretimi yaklaşımıdır. Hutchinson ve Waters'ın 1987'de yayımlanan English for Specific Purposes kitabı ESP'yi belirli bir dil, yöntem ya da materyal türü olarak değil, içerik ve yöntemle ilgili kararların öğrencinin dili neden öğrendiğine dayandığı bir yaklaşım olarak tanımlar.

Genel İngilizce dilbilgisi sırası ve gündelik konular üzerinden ilerler; mesleki İngilizce ise hasta kabulü, arıza bildirimi ya da check-in görüşmesi gibi somut görevlerden geriye doğru çalışır. Avrupa Konseyi'nin CEFR Companion Volume (2020) metni de eylem odaklı yaklaşımı ihtiyaç analizine ve gerçek hayattaki görevlere dayanan programlarla ilişkilendirir ve dil kullanım alanları arasında mesleki alanı ayrıca sayar.

Türkiye'de mesleki İngilizce dersleri nerede yer alır?

Türkiye'de üniversitelerdeki yabancı dil öğretiminin çerçevesini YÖK'ün 2016 tarihli yönetmeliği çizer (Resmî Gazete, 23 Mart 2016, sayı 29662). Yönetmelik, öğretim dili tamamen Türkçe olan programlarda meslekî yabancı dil dersleri verilebileceğini belirtir. İngilizce eğitim veren programlarda ise hedef, mezunların "alanlarına ilişkin yabancı dil yeterliliklerini" kazanmasıdır; yani bölüme özgü dil ihtiyacı hazırlıktan sonra da sürer. Hazırlık ve dil düzeyinin ölçülmesiyle ilgili düzenlemeleri senatolar belirlediği için dersin yarıyılı, saati ve düzeyi kurumdan kuruma değişir; aşağıdaki adımlar bu farklılıklara uyarlanabilir.

Adım 1: İhtiyaç analizi nasıl yapılır?

İhtiyaç analizi, öğrencilerin bölümde, stajda ve işte İngilizceyle ne yapması gerektiğini, bugün bu görevlerde nerede olduklarını ve dersin hangi koşullarda yürüyeceğini toplayan ön çalışmadır. Hutchinson ve Waters hedef ihtiyaçları üçe ayırır: gereklilikler (görevin gerektirdiği dil), eksikler (öğrencinin bugünkü durumu ile hedef arasındaki fark) ve istekler (öğrencinin kendi beklentisi). Bunların yanına öğrenme ihtiyaçlarını, yani öğrencinin hedefe nasıl ulaşacağını koyarlar.

İhtiyaç analizini bir ankete indirgemeyin. Michael H. Long'un editörlüğünü yaptığı Second Language Needs Analysis (2005), ihtiyaç analizinde kaynak ve yöntem seçimini ayrıntılı biçimde tartışır. Çoğu bölüm için üç kaynak iyi bir başlangıçtır: öğrenciler; bölümden bir öğretim üyesi, staj sorumlusu ya da mezun; ve anonimleştirilmiş gerçek belgeler (vaka notu, teknik şartname, otel prosedürü, staj raporu).

Kopyalayabileceğiniz 10 soruluk ihtiyaç analizi formu

Soruları öğrencilere sorun. 2, 3, 4 ve 10. soruları "mezunlarınız" ya da "stajyerleriniz" diye uyarlayıp bölüm hocasına ve staj yerine de gönderin.

1. Bölümde, stajda ve işte İngilizceyi hangi durumlarda kullanıyorsunuz ya da kullanacaksınız? Sıklığa göre sıralayın.
2. Kiminle konuşacak ya da yazışacaksınız (hasta, misafir, müşteri, tedarikçi, yolcu, öğretim üyesi) ve hangi biçimde (yüz yüze, telefon, e-posta, rapor, sunum)?
3. Bu durumlardan hangi üçü sizin için kritik? İletişim aksarsa ne olur?
4. Alanınızdan iki üç gerçek belge paylaşın (e-posta, form, kılavuz, vaka notu, slayt). Kişisel bilgileri silin.
5. Her hafta karşılaştığınız alan terimleri ve kalıplar hangileri?
6. Şu an nerede zorlanıyorsunuz: dinleyip anlamak, konuşmak, yazmak, alan terimleri? (eksikler)
7. Bu dersten kişisel olarak ne bekliyorsunuz? (istekler)
8. Ders dışında haftada kaç dakika ayırabilirsiniz ve ne zaman (staj, iş, yol)?
9. Nasıl pratik yapmayı tercih edersiniz: kendi başınıza, eşle, grupla, öğretim elemanıyla, bir uygulamayla?
10. Dönem sonunda daha iyi yapabilmek istediğiniz bir görevi yazın. Dersin işe yaradığını nereden anlarız?

Yapay zeka bu adımda taslak çıkarmaya yardım edebilir. Laurence Anthony'nin 2025 tarihli makalesi, paydaş anketlerini hazırlayıp analiz etmeyi ve sonuçları öğrenme hedeflerine dönüştürmeyi yapay zekanın ESP uzmanına destek olabileceği işler arasında sayar. Yanıtlar ise gerçek kişilerden gelmelidir: YÖK'ün 2024 etik rehberi, anketlerde gerçek katılımcılar yerine yapay zeka kullanılmasını doğru bulmaz.

Adım 2: Hedef görevler ve yapabilir ifadeleri nasıl yazılır?

Hedef görev, öğrencinin dersin sonunda İngilizceyle yapabilmesi beklenen, gözlemlenebilir bir mesleki iştir. Yapabilir (can-do) ifadesi ise bu görevi ölçülebilir bir cümleye çevirir: kim, kiminle, hangi amaçla ve hangi koşulda. İhtiyaç analizinde sık geçen ve aksadığında sonucu ağır olan 6–10 durumu seçin; her biri için bir hedef görev ve bir yapabilir ifadesi yazın.

CEFR Companion Volume (2020), dil etkinliklerini alımlama (reception), üretim, etkileşim ve aracılık (mediation) başlıkları altında toplar. Mesleki İngilizcede aracılık sık karşılaşılan bir görevdir: İngilizce bir prosedürü Türkçe konuşan bir meslektaşa aktarmak ya da teknik bir konuyu müşteriye sade dille anlatmak bu türdendir. Görevleri bu dört türe dağıtmak, programın yalnızca sunum ve diyaloglardan oluşmasını önler. Aşağıdaki düzeyler örnektir; kendi öğrencilerinize göre belirleyin.

Adım 3: Mesleki İngilizce ders planı nasıl hazırlanır?

Mesleki İngilizce ders planı, dilbilgisi konularını değil hedef görevleri haftalara yayan bir programdır: her hafta bir göreve odaklanır ve dil odağı o görevin gerektirdiği kalıplardan seçilir. Aşağıdaki 14 haftalık örnek, haftada 2 ders saati olan, B1–B2 düzeyindeki bir turizm ve otel işletmeciliği grubu için yazıldı. Gerçek bir kurumun programı değildir; kendi akademik takviminize, ara sınav haftanıza ve bölümünüze göre uyarlayın.

Planın mantığı basit: 1., 7. ve 14. haftada aynı görev puanlanır, böylece ilerleme görünür olur. Her görev birkaç hafta sonra yeni bir zorlukla geri döner (süre sınırı, beklenmedik bir soru, sinirli bir karşı taraf); görev tekrarı üzerine yapılan araştırmalar Martin Bygate'in editörlüğünü yaptığı Learning Language through Task Repetition (2018) derlemesinde toplanmıştır. Sınıf saati model, etkileşim ve geri bildirim için kullanılır; tekrar ders dışına taşınır.

Adım 4: Bölüme özel rol yapma kartları nasıl hazırlanır?

Rol yapma kartı, öğrencinin hangi ortamda, kim olarak, kiminle ve hangi amaçla konuşacağını ve başarının neye bakılarak anlaşılacağını bir sayfada veren görev tanımıdır. Kart somut olduğunda performanslar karşılaştırılabilir: aynı kartla konuşan iki öğrenci aynı ölçütlerle puanlanabilir.

Rol yapma kartı şablonu

• Ortam: Nerede ve ne zaman? Örnek: "Otel resepsiyonu, saat 23.00."
• Rolünüz ve amacınız: Örnek: "Gece resepsiyonistisiniz; misafire bir oda bulmanız gerekiyor."
• Karşı taraf: Rolü, ruh hâli ve bilmediğiniz bir ayrıntı. Örnek: "Yorgun bir misafir; rezervasyonu üçüncü taraf bir siteden yapmış."
• Kullanılacaklar: 3–5 anahtar ifade veya alan terimi.
• Komplikasyon: Çözülmesi gereken bir sorun.
• Başarı ölçütleri: Gözlemlenebilir 2–3 sonuç. Örnek: "Adı ve tarihleri teyit eder, iki seçenek sunar, görüşmeyi kibarca kapatır."
• Düzey ve süre: CEFR hedefi; 3–5 dakika.

Bölümlere göre rol yapma bankası

Aşağıdaki senaryolar örnektir; parantez içindeki düzeyler yaklaşık hedeflerdir.

SBAR, hasta bilgisini durum (situation), geçmiş (background), değerlendirme (assessment) ve öneri (recommendation) sırasıyla aktaran yapılandırılmış bir devir yöntemidir. Kartları öğrencilere vermeden önce bölümden bir öğretim üyesine ya da sektörden birine okutun: terimler, prosedür sırası ve hitap biçimi gerçekçi mi? Ardından 3–4 öğrenciyle kısa bir pilot yapın ve süreyi, komplikasyonu buna göre ayarlayın.

Adım 5: Mesleki İngilizcede ölçme ve değerlendirme nasıl yapılır?

Mesleki İngilizcede ölçme, dönemin başında, ortasında ve sonunda aynı ya da eşdeğer hedef görevi aynı rubrikle puanlayarak yapılabilir. Böylece ilerleme, bölümün gerçek işi üzerinden görünür. Rubrik (dereceli puanlama anahtarı), her ölçüt için farklı başarı düzeylerinin neye benzediğini gösteren bir puanlama tablosudur. Aşağıdaki örnek konuşma görevleri içindir ve ağırlıkların toplamı %100'dür.

Ağırlıklar örnektir; bölümünüzün önceliğine göre değiştirin. Örneğin hemşirelikte görevi tamamlama ve açık anlatım, işletmede etkileşim ve üslup daha ağır basabilir. Puanlamadan önce iki okutmanın birkaç örnek kaydı birlikte puanlayıp farkları konuşması, puanlar arasındaki tutarsızlığı azaltmaya yardım eder. Ayrıntılı puanlama adımları için İngilizce konuşma sınavı puanlama rehberimize bakabilirsiniz.

Ara sınav ve final ağırlıklarını üniversitenizin eğitim-öğretim ve sınav yönetmeliği belirler; rubrik bu çerçevenin içinde kullanılır. Yazılı görevlerde (e-posta, rapor, vaka notu) "etkileşim ve üslup" yerine "metin türüne uygunluk" ölçütünü kullanabilirsiniz. Aynı mantığın şirket içi eğitimlerdeki karşılığı için kurumsal İngilizce eğitiminde ölçme yazımıza bakın.

Yapay zeka ile pratik mesleki İngilizce dersinde nereye oturur, sınırları neler?

Yapay zeka ile pratik, mesleki İngilizce dersinde asıl olarak ders saatleri arasındaki tekrarı üstlenir: öğrenci sınıfta çalıştığı rol yapmayı ders dışında yeniden yapar, anında geri bildirim alır ve bir sonraki derse daha hazır gelir. Kalabalık bir şubede her öğrencinin ders içinde konuşma süresi sınırlıdır; ders dışı tekrar bu süreyi artırır ve sınıf saatini etkileşime ve öğretim elemanının geri bildirimine açar.

Yapay zeka ile pratiğin sınırları

• Alan bilgisinde yanılabilir. Anthony (2025), yapay zekanın kulağa son derece inandırıcı gelen ama küçük ayrıntılarda ya da tamamen yanlış yanıtlar üretebileceğini hatırlatır. Terimleri ve prosedürleri alanı bilen biri kontrol etmelidir.
• Gerçek insanlarla konuşmanın karşılığı değildir. Hasta, misafir ya da müşteriyle konuşmanın belirsizliği sınıfta ve stajda çalışılmaya devam etmelidir.
• Notu öğretim elemanı verir. Yapay zeka puanları pratik ve biçimlendirici geri bildirim içindir; telaffuz puanı görev başarısı demek değildir ve dönem notu öğretim elemanının kararıdır.
• Erişim eşit değildir. Her öğrencinin cihazı ve sessiz bir ortamı olmayabilir; kampüste alternatif zaman ve yer sunun.

AvoLingo bu adımda nasıl kullanılabilir?

AvoLabs'in geliştirdiği yapay zeka ile dil öğrenme hizmeti AvoLingo, öğretim elemanlarının kendi ders materyallerini rol yapma senaryolarına, konuşma ve yazma ödevlerine dönüştürmesini sağlar. Kaynak bir PDF veya görsel, yazılan bir konu, bir YouTube bağlantısı ya da Toplu Oluşturucu ile bir kitabın tamamı olabilir. Yapay zekanın hazırladığı taslağı öğretim elemanı düzenler ve önizler; öğrenciler ödevi ancak atandıktan sonra görür.

Değerlendirme ölçütlerini ve ağırlıklarını öğretim elemanı belirler. Öğrenciler anında geri bildirim alır: rol yapmada takıldıklarında ipucu ve sonunda kullanılan anahtar ifadelerin özeti, yazmada cümle düzeyinde işaretlemeler ve ölçüt bazında puanlar. Öğretim elemanı sonuçları sonradan inceler, kendi ölçütleriyle notlandırabilir ve ilerlemeyi öğrenci ve şube bazında izler. Ayrıntılar üniversiteler sayfamızda; sorularınız için iletişim sayfasını kullanabilirsiniz.

Üniversitenizin yapay zeka kurallarını kontrol edin

Yapay zekayı mesleki İngilizce dersine katmadan önce üç kaynağa bakın:

1. Üniversitenizin kendi kuralları. Senato ve etik kurul kararlarına, varsa üniversitenizin yapay zeka kılavuzuna bakın. Ödevlerde hangi kullanıma izin verildiği ve öğrencinin yapay zeka kullanımını nasıl beyan edeceği kurumdan kuruma değişir.
2. YÖK'ün etik rehberi. YÖK'ün Mayıs 2024 tarihli Yükseköğretim Kurumları Bilimsel Araştırma ve Yayın Faaliyetlerinde Üretken Yapay Zeka Kullanımına Dair Etik Rehber'i araştırma ve yayın için yazılmıştır, ama ilkeleri derste de yol gösterir: yapay zekanın hangi aşamada ve ne ölçüde kullanıldığını açıkça belirtmek, sorumluluğun kullanıcıda olduğunu bilmek ve sistemin kullanım şartlarını okumak. Rehber ayrıca kişisel verilerin anonimleştirilmeden ya da maskelenmeden bu sistemlere girilmemesini önerir.
3. KVKK. Öğrencilerin ses kayıtları ve yazıları kişisel veri içerir. Kişisel Verileri Koruma Kurumu'nun Kasım 2025 tarihli Üretken Yapay Zeka ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi yurt dışına aktarım, şeffaflık ve veri güvenliği gibi başlıkları ele alır. Bir hizmet seçmeden önce kurumunuzun KVKK birimiyle birlikte sağlayıcıya sorun: Veriler nerede işleniyor, model eğitiminde kullanılıyor mu, ne kadar süre saklanıyor ve nasıl siliniyor?

Öğrencilere de dönem başında yazılı olarak açıklayın: hangi ödevde yapay zeka geri bildirimi var, notu kim veriyor ve bir puana nasıl itiraz edilir.

Sık sorulan sorular

Mesleki İngilizce ile akademik İngilizce (EAP) arasındaki fark nedir?

Akademik İngilizce (EAP), makale okuma, ders dinleme, sunum ve akademik yazma gibi üniversite içindeki görevlere odaklanır. Mesleki İngilizce ise öğrencinin stajda ve mezun olunca yapacağı işin görevlerine odaklanır. İkisi de ESP'nin alt alanları sayılır ve aynı bölümün programında birlikte yer alabilir.

Bir dönemlik mesleki İngilizce dersi öğrenciyi bir üst seviyeye taşır mı?

Bir dönemlik mesleki İngilizce dersi çoğu durumda öğrenciyi bir üst CEFR seviyesine taşımaz; bu yüzden dersin hedefini seviye atlamak yerine belirli görevler olarak koymak daha gerçekçidir. Cambridge English, bir CEFR seviyesinden bir sonrakine geçmek için yaklaşık 200 rehberli öğrenme saati öngörür ve bu rakamın yalnızca yol gösterici olduğunu belirtir. Haftada 2–3 saatlik, 14 haftalık bir ders ise 28–42 ders saati eder.

Mesleki İngilizce dersine kim girmeli: okutman mı, bölüm hocası mı?

Mesleki İngilizce dersinin görevlendirmesini üniversite ve bölüm yapar; dersi kim verirse versin okutman ile bölüm arasında iş birliği gerekir. Okutman görevleri, dil odağını ve ölçmeyi tasarlar; alanı bilen öğretim üyesi terimleri ve senaryoların gerçekçiliğini kontrol eder. Anthony (2025) de ESP öğretim elemanlarının öğrencilerin uzmanlık alanında uzman olmayabileceğini hatırlatır; yapay zeka bu boşlukta yardımcı olabilir, ama hatalarını yakalamak alan bilgisi gerektirir.

Mesleki İngilizce hazırlık sınıfında mı başlamalı?

Mesleki İngilizcenin hazırlıkta başlayıp başlamayacağı kurumdan kuruma değişir, çünkü hazırlık programının ve yeterlik sınavının içeriğini her üniversitenin senatosu belirler. Hazırlığın son kurunda bölümlere yakın konular ve kısa mesleki görevler eklemek, öğrencinin bölüme geçişini kolaylaştırabilir. Hazırlıktaki konuşma sınavına çalışan öğrencileriniz için hazırlık speaking sınavına hazırlık rehberimizi paylaşabilirsiniz.

Yapay zeka rol yapma senaryosu yazabilir mi?

Yapay zeka ders materyallerinizden taslak rol yapma senaryosu ve rol kartı çıkarabilir. Ancak yapay zeka alan bilgisinde inandırıcı ama yanlış ifadeler üretebilir. Terimleri, prosedür sırasını ve güvenlikle ilgili bilgileri öğrencilere vermeden önce siz ya da bir alan uzmanı kontrol etmelisiniz. Senaryoları birkaç öğrenciyle denemek de sorunları erkenden gösterir.

Kaynaklar

• Hutchinson, T. ve Waters, A. (1987). English for Specific Purposes: A Learning-Centred Approach. Cambridge University Press.
• Long, M. H. (ed.) (2005). Second Language Needs Analysis. Cambridge University Press.
• Anthony, L. (2025). AI-Assisted ESP Course Design and Implementation. ASp, 88.
• Bygate, M. (ed.) (2018). Learning Language through Task Repetition. John Benjamins.
• Avrupa Konseyi (2020). CEFR Companion Volume ve CEFR sayfası.
• Cambridge English. Guided learning hours.
• Resmî Gazete (23 Mart 2016, sayı 29662). Yükseköğretim Kurumlarında Yabancı Dil Öğretimi ve Yabancı Dille Öğretim Yapılmasında Uyulacak Esaslara İlişkin Yönetmelik.
• YÖK (Mayıs 2024). Yükseköğretim Kurumları Bilimsel Araştırma ve Yayın Faaliyetlerinde Üretken Yapay Zeka Kullanımına Dair Etik Rehber.
• Kişisel Verileri Koruma Kurumu (Kasım 2025). Üretken Yapay Zeka ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi (15 Soruda).

AvoLingo ekibi tarafından yazıldı. Araştırma ve taslak aşamasında yapay zekadan yararlandık; kaynaklar metin içinde bağlantılı.