---
annotations_creators:
- machine-generated
language_creators:
- found
- machine-generated
language:
- tr
license: cc-by-4.0
multilinguality:
- monolingual
size_categories:
- n<1K
source_datasets:
- original
task_categories:
- question-answering
- text-generation
task_ids:
- closed-domain-qa
pretty_name: MEB Öğretmen Mevzuatı Alan Benchmark'ı
tags:
- benchmark
- evaluation
- meb
- mevzuat
- egitim
- turkish
- education
- held-out
- llm-as-judge
configs:
- config_name: default
  data_files:
  - split: test
    path: data/test-*
dataset_info:
  features:
  - name: id
    dtype: string
  - name: bolum
    dtype: string
  - name: soru
    dtype: string
  - name: referans_cevap
    dtype: string
  - name: kaynak
    dtype: string
  - name: dayanak
    dtype: string
  splits:
  - name: test
    num_bytes: 86442
    num_examples: 142
  download_size: 43647
  dataset_size: 86442
---

# Dataset Card for MEB Öğretmen Mevzuatı Alan Benchmark'ı

## Table of Contents
- [Dataset Description](#dataset-description)
  - [Dataset Summary](#dataset-summary)
  - [Supported Tasks and Leaderboards](#supported-tasks-and-leaderboards)
  - [Languages](#languages)
- [Dataset Structure](#dataset-structure)
  - [Data Instances](#data-instances)
  - [Data Fields](#data-fields)
  - [Data Splits](#data-splits)
- [Dataset Creation](#dataset-creation)
  - [Curation Rationale](#curation-rationale)
  - [Source Data](#source-data)
  - [Annotations](#annotations)
  - [Personal and Sensitive Information](#personal-and-sensitive-information)
- [Considerations for Using the Data](#considerations-for-using-the-data)
  - [Social Impact of Dataset](#social-impact-of-dataset)
  - [Discussion of Biases](#discussion-of-biases)
  - [Other Known Limitations](#other-known-limitations)
- [Additional Information](#additional-information)
  - [Dataset Curators](#dataset-curators)
  - [Licensing Information](#licensing-information)
  - [Citation Information](#citation-information)

## Dataset Description

- **Repository:** https://huggingface.co/datasets/namruni/meb-ogretmen-benchmark
- **İlgili model:** https://huggingface.co/namruni/meb-ogretmen-qwen3-14b-lora
- **Point of Contact:** namruni

### Dataset Summary

**MEB Öğretmen Mevzuatı Alan Benchmark'ı**, bir dil modelinin Millî Eğitim Bakanlığı
öğretmen özlük/mevzuat soru-cevabındaki başarımını ölçmek için hazırlanmış, **142 soruluk**
bir **değerlendirme (test)** veri setidir. Sorular çoktan seçmeli değil, **açık uçludur**;
her sorunun mevzuata dayalı bir **referans (altın) cevabı** vardır.

Veri seti, `namruni/meb-ogretmen-qwen3-14b-lora` fine-tune modelini kendi uzmanlık alanında
değerlendirmek için üretilmiştir. Genel Türkçe benchmark'lar (ör. TR-MMLU) bu dar alanı
ölçemediğinden, bu boşluğu doldurur.

> ⚠️ **Şeffaflık:** Referans cevaplar insan uzman tarafından değil, güçlü bir dil modeli
> (ChatGPT/Codex) tarafından **gerçek MEB mevzuat belgelerine dayandırılarak** üretilmiştir
> (damıtma-tarzı referans). Bağlayıcı hukuki bilgi değildir.

### Supported Tasks and Leaderboards

- `question-answering`, `closed-domain-qa`: model, MEB mevzuatına dair açık uçlu bir soruya
  serbest metin cevap üretir.
- **Değerlendirme yöntemi (LLM-as-judge):** Cevaplar açık uçlu olduğundan birebir eşleşme
  uygun değildir. Bir hakem modele `(soru, referans_cevap, model_cevabı)` verilip
  "Doğru / Kısmen / Yanlış" kararı aldırılır. Kontrollü kıyas için aynı sorular hem taban
  modele hem fine-tune modele sorulup **eşleştirilmiş** karşılaştırma yapılır.
- Resmî bir leaderboard yoktur.

### Languages

Türkçe (`tr`). Metinler MEB resmî mevzuat diliyle ve öğretmen forum diliyle yazılmıştır.

## Dataset Structure

### Data Instances

```json
{
  "id": "B001",
  "bolum": "B",
  "soru": "Bir öğretmenin başka bir öğretmenlik alanına geçişinin 'alan değişikliği' sayılabilmesi için hangi şartlar birlikte aranır?",
  "referans_cevap": "Öğretmenin kadrolu olması, geçilecek alanın Bakanlıkça belirlenmiş olması ve bu alanın mezun olunan yükseköğretim programına bağlı olması gerekir.",
  "kaynak": "Millî Eğitim Bakanlığına Bağlı Öğretmenlerin Atama ve Yer Değiştirme Yönetmeliği",
  "dayanak": "\"Alan değişikliği: Kadrolu öğretmenlerin, Bakanlık tarafından belirlenen ... başka alanlara geçişlerini\""
}
```

### Data Fields

| Alan | Tip | Açıklama |
|---|---|---|
| `id` | string | Soru kimliği (`Axxx` / `Bxxx`) |
| `bolum` | string | `A` (gerçek forum sorusu) veya `B` (belgeden mevzuat sorusu) |
| `soru` | string | Soru metni |
| `referans_cevap` | string | Mevzuata dayalı altın cevap (LLM üretimi) |
| `kaynak` | string | Cevabın dayandığı MEB belgesi (Bölüm A'da "forum sorusu") |
| `dayanak` | string | Belgedeki ilgili alıntı/kural (B) veya forum konu kimliği (A) |

### Data Splits

| Split | Soru | İçerik |
|---|---|---|
| `test` | 142 | Bölüm A (6 gerçek forum sorusu) + Bölüm B (136 belgeden mevzuat sorusu) |

**Not:** Bu veri seti **yalnızca `test` split'i** içerir; bilinçli olarak **eğitim (`train`)
split'i yoktur.** Bir değerlendirme benchmark'ıdır; modelleri bununla eğitmek benchmark'ı
geçersiz kılar (veri sızıntısı).

## Dataset Creation

### Curation Rationale

Amaç: fine-tune edilmiş bir modelin **kendi alanında** işe yarayıp yaramadığını sayısal
ölçmek. Genel benchmark'lar bunu göremediğinden, modelin senaryosuna (MEB öğretmen mevzuatı)
özel, modelin eğitimde **görmediği** sorulardan oluşan bir test seti üretildi.

### Source Data

- **Bölüm A:** memurlar.net kamuya açık öğretmen forumundaki gerçek sorular.
- **Bölüm B:** resmî MEB mevzuat belgeleri (Atama ve Yer Değiştirme Yönetmeliği, mazeret
  duyuruları, 7528 sayılı Öğretmenlik Meslek Kanunu, 657 sayılı DMK, Yönetici Görevlendirme
  Yönetmeliği, izin/rapor, ek ders kararı, kariyer basamakları vb.). Belgeler, gerçek forum
  sorularında **en çok kullanılan** kaynaklara göre ağırlıklandırılmıştır.

### Annotations

- **Annotation process:** Bölüm B'de belge parçaları bir dil modeline (Codex/ChatGPT)
  verilip, *yalnızca o metne dayanan*, ayırt edici (tanım/evet-hayır olmayan) soru-cevap
  çiftleri üretildi. Bölüm A'da gerçek forum soruları ilgili belge parçalarıyla eşlenip
  belgeye dayalı yetkili cevap üretildi; belgeyle güvenilir cevaplanamayanlar elendi.
  Otomatik + gözle kalite süzgeci uygulandı.
- **Who are the annotators?** Cevaplar bir dil modeli (LLM) tarafından, MEB belgelerine
  demirlenerek üretildi; insan doğrulaması sınırlıdır.

### Personal and Sensitive Information

Forum soruları anonimdir; kişi/kullanıcı adı içermez. Sorular kamuya açık forum
gönderilerinden türetilmiştir ve özel kişisel veri barındırmaz.

## Considerations for Using the Data

### Social Impact of Dataset

Türkçe, dar-alan (öğretmen mevzuatı) değerlendirmesine katkı sağlar; alan-özel fine-tune'un
etkisini ölçmeyi kolaylaştırır.

### Discussion of Biases

Sorular gerçek forum konu dağılımına göre ağırlıklandırıldığından, en sık sorulan konulara
(atama/yer değiştirme, mazeret) doğru bir eğilim vardır. Referans cevaplar bir LLM tarafından
üretildiği için o modelin olası önyargı/eksiklerini taşıyabilir.

### Other Known Limitations

- **Referans cevaplar LLM üretimidir** (mevzuata demirli ama insan onaylı değil).
- **Bölüm A küçüktür (n=6):** yüzde skor için değil, niteliksel örnek için kullanılmalıdır.
- Mevzuat **2025–2026** dönemine dayanır; sonradan değişen hükümler olabilir.
- Bağlayıcı hukuki tavsiye değildir.

## Additional Information

### Dataset Curators

namruni.

### Licensing Information

[CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Sorular MEB kamu mevzuatından ve
memurlar.net kamuya açık forum içeriğinden türetilmiştir.

### Citation Information

```bibtex
@misc{meb_ogretmen_benchmark_2026,
  title        = {MEB Öğretmen Mevzuatı Alan Benchmark'ı},
  author       = {namruni},
  year         = {2026},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/namruni/meb-ogretmen-benchmark}},
  note         = {Açık uçlu, LLM-as-judge ile değerlendirilen Türkçe MEB mevzuat benchmark'ı}
}
```