Datasets:

namruni
/

meb-ogretmen-soru-cevap

language:
  - tr
pretty_name: MEB Öğretmen Soru-Cevap
task_categories:
  - question-answering
  - text-generation
tags:
  - turkish
  - education
  - meb
  - mevzuat
  - teacher
size_categories:
  - n<1K
dataset_info:
  features:
    - name: train
      list:
        - name: role
          dtype: string
        - name: content
          dtype: string
        - name: thinking
          dtype: string
        - name: images
          dtype: 'null'
        - name: tool_calls
          dtype: 'null'
  splits:
    - name: train
      num_bytes: 670592
      num_examples: 450
  download_size: 673605
  dataset_size: 670592
configs:
  - config_name: default
    data_files:
      - split: train
        path: data/train-*

MEB Öğretmen Soru-Cevap Veri Seti

Türkiye'de Millî Eğitim Bakanlığı'na bağlı öğretmenlerin özlük ve mevzuat sorularına (tayin, ek ders, maaş, atama, izin...) forum üslubuyla ama resmî kaynak dayanağıyla cevap veren 450 örneklik Türkçe sohbet veri seti.

Format

Her satırda train alanı, iki mesajlık bir sohbet listesi içerir:

Alan	user mesajı	assistant mesajı
`role`	`"user"`	`"assistant"`
`content`	soru (forum başlığı + ilk mesaj)	nihai cevap
`thinking`	boş	cevabın gerekçesi (kaynak değerlendirmesi)
`images`, `tool_calls`	boş	boş

from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("namruni/meb-ogretmen-soru-cevap")["train"]
print(ds[0]["train"])

Üretim Süreci

Kazıma: forum.memurlar.net → MEB kategorisi; yalnızca son 1 yıl içinde açılmış konular (~2.000 aday). İstekler arası 1 sn bekleme, robots.txt'ye uyum.
Hakem Tur 1 (triyaj): LLM hakem her konu için "gerçek soru mu, hangi kategori, hangi forum cevapları doğru" değerlendirmesi yaptı.
Mevzuat kitaplığı: Eşik geçen temalar için 23 resmî kaynak (yönetmelik, kılavuz, duyuru) toplandı — mevzuat.gov.tr ve MEB kaynaklarından.
Hakem Tur 2 (cevap yazımı): Doğrulanmış forum cevapları + ilgili mevzuat parçaları bağlamıyla iki katmanlı nihai cevap üretildi: Katman A = forum tecrübesi; Katman B = resmî kaynağın adıyla "mevzuata göre doğrusu". Çelişkide resmî kaynak kazanır ve bu açıkça belirtilir. thinking alanı hakemin kaynak değerlendirmesini taşır.
İnsan denetimi: Örneklem üzerinde göz kontrolü; 1 örnek elle düzeltildi, 1 örnek elendi.

Cevapların %41'i (183 örnek) resmî kaynak atıflıdır.

Anonimleştirme

Kullanıcı adı, profil ve avatar bilgileri hiç kaydedilmedi; kişisel veri (TC kimlik no, telefon vb.) içeren mesajlar filtrelendi.

Sınırlamalar

Cevaplar idari/hukuki tavsiye değildir; mevzuat değişebilir, güncel resmî kaynaklara başvurulmalıdır.
Veri 2025-2026 dönemine aittir; tarihli işlemler (başvuru takvimleri vb.) eskiyebilir.
Sorular gerçek forum kullanıcılarından, cevaplar forum + mevzuat temelinde LLM hakemle sentezlenmiştir.

Bağlam

Bir fine-tuning ders ödevi kapsamında hazırlanmıştır (veri seti + BPE tokenizer + LoRA eğitimi üçlemesinin ilk parçası). Kaynak forum içeriği ilgili sahiplerine aittir; bu set araştırma ve eğitim amaçlıdır.