Yavuz111/se-primer-risk-model

Model Card: The Primer v2 — Bilişsel Yük ve Kriz Riski Tahmini

Bu model kartı, Mitchell ve ark. tarafından önerilen "Model Cards for Model Reporting" standart formatına uygun olarak hazırlanmıştır.

---

1. Model Detayları (Model Details)

• Model Adı: The Primer v2 Cognitive Load & Crisis Risk Predictor
• Versiyon: 2.0.0
• Model Tipi: İkili Sınıflandırma (Binary Classification) — Lojistik Regresyon (LogisticRegression)
• Geliştirici: The Primer v2 MLOps Takımı (YZM301)
• Lisans: MIT
• Eğitim Tarihi: 2026-11-05T21:37:28.296699+00:00
• Dağıtım Biçimi: ONNX (model/model.onnx, opset 12, zipmap=False)
• Hedef İstemci Çalışma Zamanı: onnxruntime-web (WebAssembly tabanlı sıfır gecikmeli tarayıcı çıkarımı)

---

2. Kullanım Amacı (Intended Use)

• Birincil Amaç: Sabah 08:00 hastane randevu çöküş simülasyonunda öğrencilerin karar anındaki etkileşim telemetrisini (karar süresi, seçim değiştirme frekansı, Sokratik mentora danışma sayısı) gerçek zamanlı izleyerek bilişsel yük ve kriz riskini ($p \ge 0.60$) tahmin etmek.
• Pedagojik Entegrasyon: Risk olasılığı $p \ge 0.60$ olduğunda arayüzde "Telemetry: Yüksek Risk / Bilişsel Yük" rozeti tetiklenir ve Sokratik AI Tutor öğrencinin telaşını yatıştırmak ve neden-sonuç bağlamını düşündürmek için proaktif soru sorar.
• Kapsam Dışı Kullanım: Öğrenciye not veya performans cezası vermek amacıyla kullanılamaz; sadece biçimlendirici (formative) destek sağlar.

---

3. Veri Dağılımı ve Faktörler (Factors & Data Distribution)

Model, data/oturumlar.csv veri seti üzerinde eğitilmiştir:

• Toplam Oturum Sayısı: 60 satır (%80 Eğitim: 48, %20 Test: 12)
• Gerçek Kullanıcı Oturumları: 15 satır (3 farklı öğrenci profili x 5 kriz oturumu)
• Sentetik Telemetri: 45 satır (seed=42 tohumlu kurallı sentetik kriz verisi)

Girdi Özellikleri (Inputs)

1. karar_suresi_sn (float): Sahne açılışından itibaren geçen saniye (1.0 - 65.0).
2. secim_degistirme_sayisi (int): A ve B şıkları arasındaki kararsız tıklama adedi (0 - 6).
3. tutor_soru_sayisi (int): Sokratik mentora sorulan soru adedi (0 - 5).
4. sahne_no (int): Karar aşaması (1: Mimari, 2: Test, 3: KVKK).
5. deneyim_seviyesi (int): 0: Yeni Başladım, 1: Deneyimliyim (60 sn sayaçlı mod).

---

4. Değerlendirme ve Eval Kapısı (Metrics & Evaluation Gate)

Sistem şartnamesinde (spec.md) tanımlanan Altın Standart (Eval Gate) gereğince test seti metrikleri bağımsız olarak denetlenmiştir:

Metrik	Model Sonucu	Eval Kapısı Eşiği	Durum
Accuracy (Doğruluk)	1.0000	$\ge 0.75$	GEÇTİ (PASSED)
F1-Score	1.0000	$\ge 0.70$	GEÇTİ (PASSED)
Precision	1.0000	-	Bilgi
Recall	1.0000	-	Bilgi
**ONNX Parite Farkı ($	p_{skl} - p_{onnx}	$)**	6.33e-08

---

5. Sınırlar ve Riskler (Limitations)

• Model, 3 adımlı randevu sistemi kriz senaryosu sınırları için optimize edilmiştir.
• 60 saniyeden uzun süre pasif bekleyen veya sekmeden ayrılan (idle) kullanıcılar için telemetri zaman aşımı (timeout) uygulanmalıdır.
• Model, doğrudan doğru şıkkı tahmin etmez; yalnızca mühendisin bilişsel panik eğilimini sınıflandırır.

---

6. Etik Mülahazalar ve KVKK Uyumu (Ethical Considerations)

• Sıfır PII Garantisi: Kişisel veri (ad, soyad, TC no, IP, konum) toplanmaz.
• Kriptografik Anonimlik: Tüm oturumlar rastgele UUID v4 ile temsil edilir.
• Şeffaf Mentorluk: Model kararı öğrencinin erişimini engellemez, yalnızca Sokratik Tutor desteğini proaktif hale getirir.