Mobil bir dil öğrenme uygulaması oluşturmak için pratik rehber: özellikler, ders tasarımı, teknik seçimler, içerik, analitik, para kazanma ve MVP’den lansmana yol haritası.
Bir dil öğrenme uygulamasının başarısı odakta yatar. Mobil uygulama geliştirme detaylarına geçmeden önce kimin için çalıştığınızı ve onlar için “ilerleme”nin ne anlama geldiğini kesinleştirin. Bu, ders tasarımı, eğitim uygulamaları için UX ve analitiklerin hizalanmasını sağlar.
“İspanyolca öğrenmek isteyen herkes” demekten kaçının. Birincil hedef kitlenizi seçip yazın:
Bunu belirledikten sonra ton, tempo ve konuşma tanıma gibi özelliklerin ilk günde gerekli olup olmadığı hakkında daha iyi kararlar verebilirsiniz.
Harika uygulamalar her şeyi aynı anda geliştirmeye çalışmaz. Bir cümlede kolayca açıklanabilecek sonuçlar seçin, örneğin:
Bu çıktılar egzersiz türlerinizi, geri bildirim stilinizi ve neyi ölçeceğinizi yönlendirir.
Formatı öğrenicinin gerçek hayatına göre eşleştirin: günlük pratik zincirleri, kısa dersler (3–7 dakika) veya daha derin çalışma için daha uzun oturumlar. Sonradan oluşturacağınız çekirdek döngü bu seçimi pekiştirmeli.
Öğrenmeyi ve kullanıcı bağlılığını yansıtan küçük bir metrik seti seçin:
Bu metrikler MVP için özellik seçiminizi şekillendirir ve etkisiz özellikler geliştirmekten kaçınmanıza yardımcı olur.
Ders tasarlamaya veya bir satır kod yazmaya başlamadan önce zaten neler olduğunu ve uygulamanızın neden var olması gerektiğini netleştirin. Pazar araştırması özellik kopyalamakla ilgili değil; kimsenin iyi sunmadığı bir vaadi daha iyi yerine getirebileceğiniz bir alan bulmakla ilgilidir.
Hedef öğrenicilerinizin zaten kullandığı 5–10 uygulama ile başlayın. Büyük isimler ve daha küçük niş ürünleri dahil edin. Her biri için not alın:
Bunu hızlı yapmak için App Store/Google Play incelemelerini okuyup şikayetleri sıklığına göre sıralayabilirsiniz. Kalıplar öğrenicilerin nerede takıldığını gösterir.
Kullanıcıların bir cümlede anlayabileceği bir farklılaştırıcı seçin. Örnekler:
Farklılaştırıcınız ürün kararlarınızı şekillendirmeli. “Konuşma pratiği” diyorsanız ilk ekranınız kelime listesi olmamalı.
Tek cümlelik vaadinizi, 2–3 ekran görüntüsü (mockup yeterli) ve bir bekleme listesi formu içeren bir açılış sayfası oluşturun. Arama veya sosyal reklamlarla küçük bir ücretli test (ör. 50–200$) yapın ve insanların gerçekten kayıt olup olmadığını görün. Mümkünse ön sipariş veya “kurucu fiyatı” sunarak gerçek niyeti ölçün.
İki liste yazın:
Bu, ilk sürümü odaklı tutar ve öğrenicilerin hızla değerlendirebileceği bir şey yayınlamayı kolaylaştırır.
Bir dil öğrenme uygulaması, kullanıcıların her zaman ne yapacaklarını bildiğinde ve bunu yapmak hızlı hissettirdiğinde başarıya ulaşır. UX, karar vermeyi azaltmalı ve “bugünün pratiği”ni bariz yol haline getirmelidir.
Mükemmelleştirebileceğiniz küçük bir ekran seti ile başlayın:
Yeni kullanıcıları uzun bir kurulumda sıkboğaz etmeyin. İki yol sunun:
Bir yerleştirme testi ekliyorsanız ilerlemeyi gösterin ve kullanıcıların girdilerini kaybetmeden çıkmalarına izin verin.
Tek günlük döngü etrafında tasarlayın: Ana → Ders/Pratik → Gözden Geçirme → Tamam. İkincil özellikleri (forumlar, dilbilgisi kütüphanesi, lider tabloları) sekmelerin veya “Daha fazlası” alanının arkasına koyun ki pratiğe rakip olmasın.
Planlayın:
Basit bir akış ve kapsayıcı tasarım hem öğrenmeyi hem de kullanıcı bağlılığını artırır—karmaşıklık eklemeden.
Uygulamanızın “çekirdek öğrenme döngüsü”, kullanıcıların her gün tekrarladığı küçük eylemler kümesidir. Bu döngü tatmin edici ve becerilerini açıkça ilerletiyorsa, bağlılık çok daha kolay olur.
Pratik bir varsayılan şudur:
Öğren → Pratik → Gözden Geçirme → İlerlemesini takip et
“Öğren” küçük bir kavram tanıtır (bir ifade, kalıp ya da 5–10 kelime). “Pratik” hatırlamayı kontrol eder (sadece tanıma değil). “Gözden geçirme” eski öğeleri doğru zamanda geri getirir. “İlerlemesini takip et” kullanıcılara artık ne söyleyebileceklerini, anlayabileceklerini ve hatırlayabileceklerini açıkça gösterir.
Her döngünün 2–5 dakika içinde tamamlanabilecek kadar kısa olmasına dikkat edin; aynı zamanda sadece kartları tıklamaktan öte gerçek öğrenme hissi vermeli.
SRS, menünün arkasında ayrı bir mod olmaktansa döngüye doğrudan entegre edildiğinde en iyi çalışır:
MVP aşamasında bile öğe başına (kolay/orta/zor veya doğru/yanlış) sonuçları izleyin—bu, akıllı tekrarları planlamak için yeterlidir.
Dinleme pratiği “dokun → dinle → anlamı seç → yavaşlat/tekrar” kadar basit olabilir. Konuşma için hafif bir akış “dinle → tekrar et → kendi kendine kontrol” olabilir; konuşma tanıma isteğe bağlı olarak eklenir.
Amaç mükemmel notlama değil—özgüveni ve alışkanlığı artırmak. Eğer konuşma tanıma yanlış çalışıyorsa, kullanıcıların ceza almadan notlandırmayı atlamasına izin verin.
Streakler tutarlılığı ödüllendirmeli, gerçek hayatı cezalandırmamalı. “Streak dondurma” veya bir esneklik günü sunun ve hatırlatıcıları kullanıcı kontrollü tutun (zaman, sıklık ve sessize alma seçenekleri). Bildirimleri döngüye bağlayın: “2 gözden geçirme var—3 dakika ile rutini sürdürebilirsin”, genel rahatsız edici bildirimler yerine.
Eğer bağlılık mekaniklerine daha derin bir bakış isterseniz, bunu daha sonra bir retention bölümü olarak genişletebilirsiniz (bkz. /blog).
Dersler öngörülebilir, kısa ve ödüllendirici hissettiğinde bir dil öğrenme uygulaması başarılı olur. Çok içerik yazmadan önce tekrar kullanılabilir bir ders “kabı” tanımlayın: bu, ders tasarımını ölçeklendirir ve mobil uygulama geliştirmeyi odaklı tutar.
Gün içine doğal olarak sığan mikro-dersler hedefleyin: 3–7 dakika her biri. Aynı ritmi kullanın (ör. Isınma → Öğren → Pratik → Hızlı kontrol) ki öğreniciler ne bekleyeceklerini bilsin ve hemen başlayabilsin.
Tutarlılık, aralıklı tekrarın daha sonra eklenmesini de kolaylaştırır; çünkü eski öğeleri kısa oturumlarda güvenle yeniden sunabilirsiniz.
Bir ilerleme modeli seçin ve ona bağlı kalın:
Hangisini seçerseniz seçin, kullanıcıya nerede olduğunu ve “tamam”ın ne olduğunu gösterin (ör. “Bir kafede yemek sipariş et” veya “Geçmiş zaman: düzenli fiiller”). Net ilerleme, ilerleme hissini destekleyerek kullanıcı bağlılığını artırır.
Egzersizleri çeşitlendirin, ama her birini bir öğrenme hedefiyle eşleştirin:
Yeni egzersiz türlerini sadece yenilik olsun diye eklemekten kaçının. Daha küçük bir set, sık tekrarlandığında öğrenmesi kullanıcılar için daha kolay ve bakım maliyeti daha düşüktür.
Her yazarın uyması için kısa bir stil rehberi yazın:
Bu rehberler tutarsız dersleri azaltır ve QA’yı hızlandırır—MVP’den büyüyen bir içerik kataloğuna geçerken kritik önemdedir.
İçerik, dil öğrenme uygulamanızın müfredatıdır. Tutarsız, güncellemesi zor veya kültürel olarak uygunsuzsa, harika bir UX bile bağlılığı kurtaramaz.
Bütçeniz ve hızınıza uygun sürdürülebilir bir kaynak (veya karışım) seçin:
Ne seçerseniz seçin, sahipliği tanımlayın: kim içeriği düzenleyebilir, kim onaylar ve ne sıklıkla yayınlanır.
Yerelleştirme sadece çeviri değildir. Planlayın:
Anahtar terimler için bir sözlük tutun (“streak,” “review,” “level”) ki uygulamanız diller arasında tutarlı kalsın.
Dersleri uygulamaya gömmekten kaçının. JSON/CSV veya bir CMS gibi yapılandırılmış formatlar kullanın ki egzersizleri güncelleyebilin, dersleri yeniden sıralayabilin, yazım hatalarını düzeltebilin ve A/B testi yapabilin, uygulama güncellemesi olmadan.
Hafif bir QA kontrol listesi oluşturun:
İçeriği ürün kodu gibi versiyonlayın, gözden geçirin ve düzenli teslim edin.
Bu özellikler genellikle bir dil öğrenme uygulamasının “gerçek” mi yoksa sadece ekstra adımlı kart mı olduğunu belirler. Amaç, MVP’yi boğmadan pratiği kullanışlı ve inandırıcı kılmaktır.
Ne zaman ana kayıtların gerektiğine, ne zaman text-to-speech (TTS) kullanılabileceğine karar verin.
Yeni başlayan ifadeleri, telaffuz odaklı dersleri ve öğrenicilerin taklit etmesini istediğiniz her şeyi için ana kayıtlar öne çıkar. Daha maliyetlidir (yeteneğe ödeme, stüdyo, düzenleme) ama güven hızla oluşur.
TTS uzun kuyruklu kelime dağarcığı, kullanıcı tarafından oluşturulan cümleler ve hızlı içerik genişlemesi için esnektir—özellikle haftalık iterasyon yapıyorsanız.
Erken kalite hedefleri belirleyin: tutarlı ses seviyesi, minimal arka plan gürültüsü, doğal tempo ve başlangıçlar için “yavaş” bir varyant. Ayrıca temel ses kontrolleri (tekrar, yavaşlat, dalga formu/seek) planlayın ki kullanıcılar verimli çalışabilsin.
Konuşma zor olabilir çünkü “mükemmel puanlama” gerekli değildir—öğrenme hedefinizi destekleyen en basit yöntemi kullanın.
Speech-to-text (STT) kullanıcının beklenen kelimeleri söyleyip söylemediğini kontrol eder. Yapılandırılmış alıştırmalar için iyidir ama sıkı notlamada dikkatli olun; makul varyantları kabul edin.
Telaffuz puanlaması daha ayrıntı sağlar (sesler, vurgu) ama beklentiler açık ve kültürel olarak adil olmalı. Güvenilir puan veremiyorsanız “shadowing” düşünün: kullanıcı modelin ardından tekrar eder, kendini kaydeder ve karşılaştırır. Bu yine konuşma süresini artırır ki asıl önemli olan budur.
Çevrimdışı, bağlılığı artıran bir özelliktir: işe gidiş gelişler, seyahat ve zayıf bağlantılar. Nelerin indirilebileceğine (dersler, sesler, görseller) karar verin ve depolama sınırları belirleyin (ör. kurs başına veya birim başına). İlerlemeyi senkronize etme kurallarını tanımlayın: olayları yerelde kuyruklayın, çakışmaları öngörülebilir şekilde çözün ve kullanıcılara değişikliklerin beklemede olduğunu gösterin.
Bildirimleri günlük hedefler, gözden geçirme hatırlatmaları ve streak koruması için kullanın—ama kullanıcılara kontrol verin. Sıklık seçenekleri, sessiz saatler ve Ayarlar’da kolay “hatırlatıcıları duraklat” düğmesi sunun. Hatırlatıcıları davranışa bağlayın (kaçırılan tekrarlar, bitmemiş ders) ve herkese aynı anda gürültü yapmayın.
Doğru teknoloji yığını, en yeni araçları kovalamakla ilgili değil—ürün hedeflerinize, ekip yeteneklerinize ve sunmak istediğiniz öğrenme deneyimine uyum sağlamakla ilgilidir.
Ses oynatma, düzgün animasyonlar ve güvenilir çevrimdışı mod istiyorsanız native uygulamalar (Swift for iOS, Kotlin for Android) genellikle daha iyidir.
Küçük bir ekipseniz ve iki platformda hızlı yayın yapmak istiyorsanız çapraz platform çerçeveler güçlü bir seçim olabilir. Flutter tutarlı UI ve iyi performans için popülerdir; React Native ise halihazırda JavaScript/TypeScript yeteneğiniz varsa yaygındır. Takas, özellikle ses, konuşma ve arka plan indirmeleri etrafında zaman zaman platforma özel işler gerektirmesidir.
Koder.ai gibi platformlar, tam bir boru hattı kurmadan önce çalışır bir prototip oluşturmanıza yardımcı olabilir; bu, çekirdek öğrenme döngünüzü doğrularken haftalarca mühendislik yatırımı yapmaktan kaçınmak isteyen ekipler için pratik bir yaklaşımdır.
Basit bir dil öğrenme uygulaması bile genellikle bir backend gerektirir:
Pratik bir yaklaşım hafif bir API (Node.js, Python veya Go—ekibinizin bildiğini seçin) ve depolama/CDN için yönetilen servislerdir.
Koder.ai üzerinde inşa ediyorsanız, bu “standart” kurulum yaygın bir varsayımdır: web için React, backend için Go ve çekirdek ürün verileri için PostgreSQL—hızlı ilerlerken mülkiyeti dışa aktarmayı kolaylaştırır.
Kullanıcılar streak ve tekrarlarının anlık olmasını bekler. Temel öğrenme verisini önce yerelde saklayın (hız ve çevrimdışı için), sonra senkronlayın.
Öğretmek için gereken minimum veriyi toplayın. TLS kullanın, hassas tokenları güvenli cihaz depolamasında saklayın (Keychain/Keystore) ve sunucuda hassas verileri şifreleyin.
Kimlik doğrulamayı “sıradan ve güvenli” tutun (OAuth/OpenID, kısa ömürlü tokenlar). Ses kayıtlarını işliyorsanız açık olun: neyi sakladığınız, ne kadar süre ve kullanıcıların nasıl silebileceği.
Prototip, UI’yı cilalamadan veya karmaşık özellikler eklemeden önce uygulamanızın “anlaşılıp anlaşılmadığını” öğrenmenin en hızlı yoludur. Amaç etkilemek değil—erken aşamada düzeltmesi ucuz olan karışıklıkları ortaya çıkarmaktır.
Yüksek detaylı UI’dan önce çekirdek yolculuğu kapsayan 5–7 ekran çizin:
Bu wireframe’ler akış ve netlik üzerine odaklanmalı: Sonraki adım ne? Kullanıcı butonun ne yapacağını sanıyor?
Figma, ProtoPie veya Keynote gibi basit bir tıklanabilir prototip kullanın; öğrenici onboarding’den geçebilmeli ve kısa bir dersi tamamlayabilmeli. Gerçekçi tutun: gerçek örnek içerik, hata durumları ve en az bir “zor an” (ör. konuşma istemi veya zor bir çeviri) ekleyin ki kullanıcıların tepkilerini görün.
Hızla doğrulamaya çalışıyorsanız, tıklanabilir ekranlar yerine ince işlevsel bir prototip (tam işlevli olmasa da) de oluşturabilirsiniz. Örneğin, Koder.ai sohbet tabanlı bir spesifikasyondan temel uçtan uca bir akış üretebilir; bu, ders temposunu, gözden geçirme UX’ini ve bağlılık kancalarını gerçek kullanıcılarla test etmek için genellikle yeterlidir.
Hedef kitlenize uyan öğreniciler işe al (seviye, motivasyon, yaş, cihaz). Düşüncelerini yüksek sesle söylemelerini isteyerek izleyin.
Şunları takip edin:
Zaman damgası ve şiddet (“engellendi,” “yavaşladı,” “küçük”) ile basit bir günlük tutun. Tek bir görüş değil, kalıplar önemlidir.
Küçük detaylar büyük problemleri çözer. Onboarding metnini sıkıştırın, daha net ipuçları ekleyin ve geri bildirimi iyileştirin:
Değişikliklerden sonra tekrar test edin. İki–üç hızlı tur genellikle ilk kez deneyimi önemli ölçüde düzeltir.
MVP, her şeyin küçük bir versiyonu değildir. Başlangıç için gerekli olan en küçük üründür—kullanıcının öğrenebildiği, pratik yapabildiği, gözden geçirebildiği ve ilerlemeyi takip edebildiği eksiksiz bir deneyim sunmalıdır.
Pratik bir MVP kapsamı genellikle şuna benzer:
Bu dörtlüden biri eksikse, kullanıcılar uygulamayı bir kez deneyip bırakabilir çünkü alışkanlık oluşturmayı desteklemiyor.
İlk yayın için bir dil çifti (ör. İngilizce → İspanyolca) ve bir öğrenme yolu (ör. “Seyahat temelleri” veya “Beginner A1”) seçin. Bu, içerik üretimini, QA karmaşıklığını ve müşteri desteğini azaltır. Sisteminizi daha sonra daha fazla kurs eklemeyi kolaylaştıracak şekilde tasarlayabilirsiniz—sadece hepsiyle birlikte başlatmayın.
Ayrıca kaynak kod mülkiyeti ve hızlı dağıtım gereksinimlerinizi erken kararlaştırın. Bazı ekipler Koder.ai kullanıp hızlıca çalışır hâle gelip, hazır olduklarında kodu dışa aktararak tam sahipliği aldıkları bir yol izliyor.
Lider tablolar, sohbetler ve arkadaş sistemleri moderasyon, uç durumlar ve sürekli operasyon gerektirir. İlk aşamada bunlar çekirdek öğrenme döngüsünden dikkat dağıtır. Hafif bir sosyal unsur istiyorsanız, basit bir “streak’imi paylaş” düğmesi düşünün ve daha derin özellikleri MVP sonrası değerlendirin.
İşleyen bir plan şunları içerir: tasarım (1–2 hafta), içerik üretimi (sürekli ama MVP için yeterli miktarda), geliştirme (3–6 hafta), QA ve hata düzeltme (1–2 hafta) ve store inceleme süresi (genelde birkaç gün). İterasyon için pay bırakın—ilk gönderim nadiren son sürümdür.
Analitik, insanların fikri sevip sevmediğini ve gerçekten öğrenip geri dönüp dönmediğini ayırt etmenizi sağlar. Küçük başlayın, tutarlı ölçün ve her metriği bir ürün kararına bağlayın.
Uçtan uca davranışı açıklayan birkaç ana olayı izleyin:
Bu olaylar öğrenicilerin nerede düştüğünü görmenizi sağlar; sadece düştüklerini değil, nerede düştüklerini gösterir.
Temiz bir huni onboarding ve ilk öğrenme anlarının işe yaradığını gösterir:
install → signup → first lesson → first review → Day-7 retention
Eğer “install → signup” iyi ama “signup → first lesson” zayıfsa, uygulamanız çok fazla şey istiyor olabilir. Day-7 retention düşükse, kullanıcılar alışkanlık veya ilerleme hissi geliştiremiyor demektir.
İyi uygulamalar şu tür ilerleme göstergelerini takip eder:
Bu sinyaller SRS, zorluk ve ders temposunu ayarlamanıza yardımcı olur.
A/B testlerini spesifik soruları yanıtlamak için kullanın:
Testleri tek bir ana değişiklikle sınırlayın ve başarıyı başlamadan önce tanımlayın.
Para kazanma öğrenmeyi kesintiye uğratmadan desteklediğinde en iyi sonuç verir. Kullanıcıların nasıl ilerlediğine uyan bir model seçin ve bir ekranda basitçe açıklanabilecek kadar net tutun.
Dil öğrenme uygulamaları için yaygın seçenekler:
Abonelikler uzun vadeli bağlılık için genelde öne çıkar, ama paketler kurs tabanlıysa iyi çalışır.
Ne ücretsiz ne premium kalacağını değer bazlı belirleyin, baskı değil. İyi bir kural: onboarding ve ilk kazanımları ücretsiz tutun, sonra maliyeti size çıkaran özellikler (ses indirmeleri, konuşma puanlaması) veya zamanı kısaltan (kişiselleştirilmiş tekrar planları) için ücret alın.
Ödeme duvarını şeffaf yapın:
Denemeler dönüşümü artırabilir, ama kullanıcılar sonrası ne olacağını anlamalı. Yenileme fiyatını, faturalama sıklığını ve iptal adımlarını açıkça gösterin. İndirim sunarsanız bunları ilk hafta veya yıllık plan gibi birkaç öngörülebilir anda sınırlayın ki fiyat rastgele olmasın.
Eğer inşa sürecinizi halka açıyorsanız, pazarlamanızı somut bir şeyle bağlayın: örneğin Koder.ai içerik üretip paylaşırsanız kredi kazanma programı gibi—erken geliştirme maliyetlerini dengelemek için faydalı olabilir.
Yayın öncesi küçük bir “güven kiti” hazırlayın: mağaza ekran görüntüleri, kısa bir demosu, bir SSS ve uygulama içi destek akışı (problem bildir, iade talepleri, hesap geri yükleme). Uygulama içinde basit bir /pricing ve /help center bağlantısı destek yükünü azaltır.
Yayın sonrası düzenli bir tempo ile yayın yapın: yeni dersler, hata düzeltmeleri ve hız iyileştirmeleri. Güncellemeleri öğrenme sonuçlarına bağlayın (tamamlama oranları, tutulma) ki her sürüm öğrenme deneyimini iyileştirsin—sadece değişiklik günlüğünü değil.
Start by choosing one primary learner segment (e.g., travelers, exam prep, kids, professionals) and writing a one-sentence promise of progress.
Then pick 1–2 outcomes you’ll deliver (like “speaking confidence in daily situations” or “vocabulary growth via spaced repetition”) so lesson design, UX, and analytics all point in the same direction.
Pick outcomes that are easy to explain and measure, such as:
Avoid vague goals like “be fluent,” especially for an MVP.
A practical daily loop is:
Keep the loop short (about ) so it fits real life and supports habit-building.
Make it part of the default session instead of a hidden mode:
This is enough to get value from SRS without complex algorithms on day one.
Design a small set you can perfect:
If users always know what to do next, retention improves naturally.
Offer two paths:
If you include a test, show progress, allow early exit, and don’t punish users for skipping.
Map 5–10 competitor apps your learners already use, then mine recent reviews for repeated complaints.
Choose one differentiator users understand in one sentence (e.g., “conversation practice first” or “professional healthcare vocabulary”), and make sure your first screens reflect it—no mismatch between promise and experience.
Run a small validation test:
If possible, offer a pre-order or “founder price” to measure real willingness to pay, not just curiosity.
Ship speaking and listening in a lightweight way:
Don’t require perfect scoring. If speech recognition is unreliable, allow skipping grading without penalty so users keep practicing.
Instrument events that explain behavior:
Then track a simple funnel:
Use learning signals (accuracy by exercise type, time-to-master, review intervals) to tune difficulty and spaced repetition.
