Yapay Zekayla İngilizce Öğrenmek: Detaylı Rehber

Yirmi birinci yüzyılın üçüncü on yılında, eğitim teknolojileri alanındaki en dramatik dönüşüm, şüphesiz üretken yapay zekanın (Generative AI) dil öğretimi süreçlerine entegrasyonu ile gerçekleşmiştir. Geleneksel dil öğrenme metodolojileri, statik müfredatlar ve sınırlı eğitmen etkileşimi üzerine kurulu iken, modern yaklaşım bu süreci dinamik, kişiselleştirilmiş ve her an erişilebilir bir ekosisteme dönüştürmektedir. Bu değişim, sadece bir araç çeşitliliği değil, aynı zamanda dil ediniminin bilişsel ve psikolojik boyutlarını da yeniden şekillendiren bir paradigma kaymasını temsil eder. Özellikle 2024 ve 2025 yıllarında olgunluğa erişen Büyük Dil Modelleri (LLM), öğrencilerin dil ile olan etkileşimini “bilgi tüketiminden” “bağlamsal üretime” evriltmiştir. Bu rapor, yapay zekanın İngilizce öğrenme süreçlerindeki rolünü, mevcut araçların teknik kapasitelerini, Türk öğrencilere özgü dilbilimsel zorlukların aşılmasındaki etkinliğini ve bu teknolojinin pedagojik sınırlarını derinlemesine incelemektedir.

Yapay Zeka Destekli Dil Öğrenme Araçlarının Tipolojisi ve Evrimi

Modern dil öğrenme ekosistemi, işlevselliklerine ve kullandıkları teknolojik altyapıya göre birkaç ana kategoriye ayrılmaktadır. 2025 yılı itibarıyla pazarın lideri konumunda olan uygulamalar, sadece kelime ezberletmek yerine, kullanıcının bilişsel yükünü analiz ederek öğrenme hızını optimize eden algoritmalarla donatılmıştır.

Çok Fonksiyonlu Dil Öğrenme Platformları

Piyasadaki uygulamalar, kullanıcıya sundukları deneyimin derinliğine göre farklılık göstermektedir. Preply, Rosetta Stone ve Duolingo gibi platformlar, yapay zekayı farklı katmanlarda kullanmaktadır. Duolingo gibi uygulamalar oyunlaştırma ve süreklilik (streak) algoritmalarıyla motivasyonu canlı tutarken, Preply gibi platformlar yapay zekayı öğrenci ile en uygun eğitmeni eşleştirmek ve ders verimliliğini takip etmek için kullanır.

Bu platformların her biri, dil öğreniminin farklı bir yönünü normalize etmektedir. Örneğin, Rosetta Stone’un sunduğu “daldırma” yöntemi, kullanıcının ana dilini tamamen devre dışı bırakarak hedef dilde düşünmeyi teşvik ederken; Memrise, aralıklı tekrar sistemini yapay zeka tarafından optimize edilen bilgi kartlarıyla birleştirerek uzun süreli hafızayı hedefler.

Büyük Dil Modelleri ve Doğrudan Etkileşim Araçları

2024 sonu ve 2025 başında dil öğrenimindeki asıl devrim, ChatGPT, Claude, Gemini ve Grok gibi genel amaçlı yapay zeka modellerinin “kişisel öğretmen” olarak kullanılmasıyla başlamıştır. Bu modellerin sunduğu esneklik, hiçbir ticari uygulamanın sunamayacağı kadar yüksek bir kişiselleştirme seviyesi sağlar.

• ChatGPT (OpenAI): Sesli mod özelliği sayesinde gerçek zamanlı konuşma partneri görevi görür. Kullanıcının seviyesine (A1-C2) göre dilini ayarlayabilir ve hataları anında düzeltebilir.

• Claude (Anthropic): Özellikle karmaşık akademik metinlerin analizi ve yazma pratiğinde daha rafine ve doğal bir dil kullanımı sergilediği gözlemlenmektedir. Uzun belgelerin özetlenmesi ve nüanslı dilbilgisi açıklamalarında öne çıkar.

• Gemini (Google): Araştırma odaklı dil öğreniminde, Google’ın geniş veri tabanı ve çeviri yetenekleriyle entegre çalışarak kullanıcıya zengin bir kaynak havuzu sunar.

Bu modellerin en büyük avantajı, öğrencinin üzerinde hissettiği “hata yapma korkusunu” (Affective Filter) neredeyse sıfıra indirmesidir. Yapay zeka ile kurulan etkileşimde sosyal bir yargılanma kaygısı bulunmadığı için öğrenci, dili üretme konusunda daha cesur davranmakta ve bu da akıcılığın (fluency) artmasını sağlamaktadır.

Pedagojik Stratejiler ve Yapay Zeka Destekli Metodolojiler

Yapay zekanın dil öğretimindeki başarısı, sadece teknolojik bir üstünlükten değil, aynı zamanda modern dil edinim teorilerini pratik uygulamaya dökme kapasitesinden kaynaklanmaktadır. Stephen Krashen’ın “Giriş Hipotezi” (Input Hypothesis) ve “Duygusal Filtre Hipotezi” (Affective Filter Hypothesis), yapay zeka araçları tarafından dijital bir ortamda kusursuzca simüle edilebilmektedir.

Rol Oynama (Role-Playing) ve Durumsal Öğrenme

Geleneksel sınıflarda sınırlı zaman nedeniyle yeterince uygulanamayan rol oynama teknikleri, yapay zeka ile sınırsız bir derinlik kazanmıştır. Bir öğrenci, yapay zekadan kendisini bir iş mülakatında, bir otel resepsiyonunda veya bir akademik panelde hayal etmesini isteyebilir.

Bu etkileşimler sırasında yapay zeka sadece bir konuşma ortağı değildir; aynı zamanda hataları not eden, konuşma sonunda bir “hata raporu” sunan ve alternatif ifade biçimleri öneren bir koçtur.

Aralıklı Tekrar ve Bilişsel Hafıza Yönetimi

Yapay zeka, öğrenilen bilgilerin unutulma eğrisine (forgetting curve) karşı savaşta en güçlü silahtır. Memrise ve Anki gibi araçlar, yapay zeka algoritmalarını kullanarak bir kelimenin tam olarak unutulmak üzereyken tekrar edilmesini sağlar.⁵ Bu süreçte yapay zeka, öğrencinin hangi kelimelerde daha çok zorlandığını analiz eder ve o kelimeleri daha sık, farklı bağlamlar içinde (cümle tamamlama, sesli telaffuz, hikaye içinde kullanım) öğrencinin karşısına çıkarır.

Türk İngilizce Öğrencilerine Özgü Zorluklar ve Yapay Zeka Çözümleri

Türkçe ve İngilizce arasındaki tipolojik farklar (Türkçe’nin eklemeli, İngilizce’nin bükümlü/analitik olması), Türk öğrencilerin İngilizce öğrenirken sistematik hatalar yapmasına neden olur. Yapay zeka, bu hataların tespitinde ve giderilmesinde kişiselleştirilmiş bir rehberlik sunar.

Sözdizimi ve Cümle Yapısı Dönüşümü

Türkçe’nin Özne-Nesne-Yüklem (SOV) yapısına karşılık İngilizce’nin Özne-Yüklem-Nesne (SVO) yapısı, başlangıç seviyesindeki öğrenciler için en büyük engeldir. Türk öğrenciler sıklıkla “I school to go” gibi hatalı yapılar kurma eğilimindedir.¹⁸ Yapay zeka modelleri, bu yapısal farkı “karşılaştırmalı dilbilgisi” (comparative grammar) tekniğiyle açıklar. Kullanıcıya Türkçe bir cümleyi verip, İngilizceye çevirirken yüklemin neden başa geldiğini görsel şemalar veya adım adım açıklamalarla öğretebilir.

Edatlar, Articles ve Zamanların Kullanımı

Türkçe’de bulunmayan “a, an, the” gibi artikellerin (articles) kullanımı ve edatların (prepositions) karmaşık yapısı, Türk öğrenciler için sürekli bir hata kaynağıdır.

Yapay zeka, bu hataları sadece düzeltmekle kalmaz; öğrencinin ana dilinin (Türkçe) etkisini analiz ederek “Sen bu hatayı Türkçe düşünerek yapıyorsun, İngilizce’de bu kavram şu şekilde ifade edilir” gibi üst düzey bilişsel uyarılar verir.

Telaffuz Geliştirme ve Ses Tanıma Teknolojileri

Telaffuz, İngilizce öğrenenlerin kendilerini en az güvende hissettikleri alandır. Özellikle Türkçede bulunmayan “th” (/θ/, /ð/), “w” ve “v” sesleri ile İngilizcedeki geniş ünlü (vowel) sistemi, Türk öğrenciler için fiziksel bir zorluk teşkil eder.

Yapay Zeka Destekli Ses Analiz Araçları

Elsa Speak, Lingoland ve Speechling gibi uygulamalar, derin öğrenme algoritmalarını kullanarak öğrencinin ses dalgalarını ana dili İngilizce olan konuşmacılarınkilerle karşılaştırır.

• Elsa Speak: Kullanıcının telaffuzunu yüzde bazında puanlar ve hangi harflerde (örneğin “r” sesinin yuvarlanması veya “th” sesindeki dil pozisyonu) hata yapıldığını kırmızıyla işaretleyerek geri bildirim verir.

• Shadowing Tekniği: Yapay zeka tarafından üretilen doğal ses örnekleri, öğrenci tarafından milisaniyelik gecikmelerle tekrar edilir. Yapay zeka, bu süreçteki tonlama (intonation) ve vurgu (stress) hatalarını analiz ederek öğrencinin konuşma melodisini düzeltir.

• Fonetik Yazım ve Görselleştirme: Öğrenci, bir kelimenin nasıl telaffuz edildiğini sadece duymakla kalmaz, aynı zamanda ağız içi dil pozisyonunu gösteren yapay zeka animasyonlarını izleyerek motor becerilerini geliştirir.

LLM Modelleri İçin Gelişmiş Prompt Mühendisliği Stratejileri

Yapay zekanın bir dil öğretmeni olarak verimliliği, ona verilen komutların (prompt) kalitesine doğrudan bağlıdır. “Hatalarımı düzelt” gibi basit komutlar, yüzeysel sonuçlar doğururken; yapılandırılmış, bağlamsal ve rol tanımlı komutlar öğrenme sürecini hızlandırır.

Etkili Komut Yapılandırması

Bir dil öğrenme komutu şu dört bileşeni içermelidir: Rol (Persona), Görev (Task), Sınırlandırmalar (Constraints) ve Çıktı Formatı (Format).

• Örnek Akademik Yazım Komutu: “Sen kıdemli bir akademik editörsün. Benim hazırladığım bu makale özetini (abstract) incele. Sadece dilbilgisi hatalarını düzeltmekle kalma; aynı zamanda cümlenin tonunu daha resmi bir akademik seviyeye taşı. Kullandığın her yeni kelime için bir sözlük tanımı ve iki örnek cümle sağla. Değişiklikleri bir tablo halinde sun.”.

• Örnek Konuşma Komutu: “Sen bir Londra tur rehberisin. Ben ise şehre ilk kez gelen bir turistin. Seninle 10 dakika boyunca sesli sohbet edeceğiz. Lütfen konuşma sırasında yerel deyimler ve ‘British accent’ kullan. Eğer anlamadığım bir kelime olursa, onu daha basit bir İngilizceyle açıkla ve konuşma sonunda bana bir performans raporu ver.”.

Yapay Zeka ile Sorgulama ve Keşfetme

Öğrenciler yapay zekayı bir “Sokratik öğretmen” gibi de kullanabilirler. Bir kuralı doğrudan sormak yerine, “Bana ‘Past Perfect’ ve ‘Past Simple’ arasındaki farkı, bir cinayet romanı senaryosu üzerinden örneklerle açıkla ve sonunda anlayıp anlamadığımı kontrol etmek için bana 3 soru sor” diyerek öğrenme sürecini etkileşimli hale getirebilirler.

Türkiye’deki Dil Eğitimi Pazarı ve Yapay Zeka Entegrasyonu

Türkiye, dünyada İngilizce öğrenme talebinin en yüksek olduğu ancak başarı oranlarının (EF English Proficiency Index gibi verilerde) genellikle “düşük” veya “orta” seviyelerde kaldığı bir ülkedir. Bu durum, yerli girişimlerin yapay zekayı eğitim modellerine entegre etmesini zorunlu kılmıştır.

Yerli ve Yabancı Platformların Karşılaştırmalı Analizi

Türkiye pazarında Cambly, Open English ve yerli bir girişim olan Flalingo arasında yoğun bir rekabet yaşanmaktadır. Flalingo, FLAI adını verdiği yapay zeka eğitim koçuyla fark yaratmaya çalışmaktadır.

Flalingo’nun sunduğu FLAI sistemi, öğrencinin canlı dersteki performansını pasif bir dinleyici olarak takip eder. Ders bitiminde öğrenciye; hangi kelimeleri yanlış telaffuz ettiği, hangi gramer yapılarında duraksadığı ve bir sonraki derse kadar neleri çalışması gerektiğine dair detaylı bir rapor sunar. Bu, “insan öğretmen” ile “yapay zeka analitiği”nin birleştiği hibrit bir modelin en başarılı örneklerinden biridir.

Maliyet ve Erişilebilirlik Analizi

Geleneksel kursların (British Council, American Life vb.) maliyetleri, fiziksel alan ve personel giderleri nedeniyle hızla artmaktadır. 2025 yılı itibarıyla Türkiye’deki fiziksel kurs fiyatları ile online yapay zeka destekli platformlar arasında büyük bir uçurum bulunmaktadır.

Bu tablo, bireysel kullanıcılar için yapay zekanın sadece bir eğitim aracı değil, aynı zamanda bir “fırsat eşitliği” aracı olduğunu göstermektedir. Düşük maliyetle yüksek kalitede geri bildirim alabilmek, dil eğitimini lüks olmaktan çıkarıp erişilebilir bir hizmete dönüştürmektedir.

30 Günlük Yoğunlaştırılmış Yapay Zeka Çalışma Planı (A2-B2 Seviyesi)

Dil öğreniminde başarı, stratejik bir plana sadık kalmaktan geçer. Yapay zeka, bu planı her bireyin ilgi alanına ve zayıf yönlerine göre adapte edebilir. Aşağıda, bir öğrencinin yapay zeka araçlarını kullanarak takip edebileceği yapılandırılmış bir 30 günlük yol haritası sunulmaktadır.

1. Hafta: Temel Yapılar ve Kelime İnşası

Bu haftanın amacı, pasif bilgiyi aktif hale getirmek ve temel cümle yapılarını (SVO) içselleştirmektir.

• Pazartesi-Çarşamba: ChatGPT ile günlük rutinler hakkında 15 dakikalık sesli sohbetler. Odak noktası: “Present Simple” ve “Adverbs of Frequency”.

• Perşembe-Cumartesi: Duolingo veya Memrise üzerinden en sık kullanılan 100 kelimenin tekrarı. Yapay zekadan bu kelimeleri içeren 5 kısa hikaye yazmasını istemek.

• Pazar: Haftalık değerlendirme. Yapay zekaya “Bu hafta yaptığım hataları özetle ve bana bu hataları içeren bir test hazırla” komutu vermek.

2. Hafta: Dinleme ve Durumsal Pratik

İkinci haftada odak, duyduğunu anlama ve farklı sosyal senaryolara uyum sağlamaya kayar.

• Pazartesi-Çarşamba: TED Talks veya BBC Learning English videolarını izleyip, transkriptlerini Gemini veya Claude’a analiz ettirmek. Önemli deyimlerin çıkarılması.

• Perşembe-Cumartesi: Rol oynama (Role-play) seansları. Senaryo: Restoran, havaalanı, otel check-in. Yapay zekanın “zorlayıcı bir karakter” (örneğin sinirli bir garson) rolüne bürünmesi istenir.

• Pazar: Telaffuz kontrolü. Elsa Speak ile haftanın en önemli 20 cümlesinin telaffuz analizi.

3. Hafta: Yazma ve Akademik Giriş

Yazma becerileri, düşüncelerin İngilizce organize edilmesini sağlar.

• Pazartesi-Çarşamba: Günlük tutma. Her gün 150 kelimelik bir metin yazıp Grammarly veya Wordvice AI ile hata analizi yapmak.

• Perşembe-Cumartesi: Argüman geliştirme. Yapay zekayla bir konu (örneğin “Sosyal medyanın zararları”) üzerine karşılıklı tartışmak (Debate). Öğrenci bir görüşü savunurken, yapay zeka karşıt görüşü savunur.

• Pazar: Cümle çeşitlendirme. Yapay zekadan yazılan basit cümleleri “daha ileri seviye bağlaçlar” (however, nonetheless, consequently) kullanarak yeniden yazmasını istemek.

4. Hafta: Akıcılık ve Gerçek Dünya Uygulaması

Son hafta, öğrenilenlerin birleştirildiği ve stres seviyesinin artırıldığı haftadır.

• Pazartesi-Cuma: Hibrit çalışma. Haftada 2 gün Flalingo gibi bir platformda canlı öğretmenle ders, geri kalan günlerde FLAI raporları üzerinden derinlemesine çalışma.

• Cumartesi: “Thinking in English” günü. Gün boyunca yapılan her aktiviteyi sesli olarak yapay zekaya anlatmak ve anlık düzeltmeler almak.

• Pazar: Gelecek ayın planlanması. Yapay zekadan 30 günlük ilerlemeyi analiz etmesini ve B2 seviyesine geçmek için eksik olan “top 5 gramer konusu”nu belirlemesini istemek.

Yapay Zeka Destekli Dil Eğitiminde Araştırma Bulguları ve Verimlilik

Akademik çevreler, yapay zekanın dil edinimindeki yerini 2020 yılından bu yana yoğun bir şekilde incelemektedir. Yapılan meta-analizler ve saha çalışmaları, teknolojinin geleneksel sınıflara göre bazı alanlarda ezici bir üstünlük sağladığını, ancak bazı insani unsurlarda eksik kaldığını göstermektedir.

Verimlilik ve Motivasyon Üzerine Veriler

80’den fazla hakemli makalenin incelendiği bir çalışma, yapay zeka destekli araçların öğrenci başarısı üzerindeki etkilerini şöyle özetlemektedir:

• Geri Bildirim Hızı: Geleneksel sınıflarda bir öğretmenin ödevi kontrol edip geri bildirim vermesi ortalama 3-7 gün sürerken, yapay zeka bu süreyi 2 saniyeye indirmektedir. Bu “anlık ödüllendirme/düzeltme” mekanizması, öğrencinin hatayı kalıcı hale getirmesini engeller.

• Akıcılık Artışı: Yapay zeka ile düzenli (günde en az 20 dakika) pratik yapan öğrencilerin, yapmayanlara göre konuşma akıcılığında %35 daha fazla gelişim gösterdiği saptanmıştır.

• Kaygı Seviyesi (Foreign Language Classroom Anxiety): Öğrencilerin %70’i, yapay zeka ile konuşurken bir insanla konuşmaya kıyasla daha az stresli hissettiklerini ve daha karmaşık cümleler kurmaya çalıştıklarını belirtmişlerdir.

Yapay Zekanın Sınırları ve İnsan Faktörünün Gerekliliği

Yüksek verimliliğe rağmen, yapay zeka henüz “insan mentörlüğünün” tüm yönlerini karşılayamamaktadır. Zoom-AI ve benzeri sistemler üzerinde yapılan bir araştırma, yapay zekanın içerik yakalamada çok başarılı olduğunu ancak “sınıf içi dinamikleri, öğrencinin duygusal tepkilerini ve pedagojik derinliği” tam olarak analiz edemediğini ortaya koymuştur.

Bu veriler, en ideal dil öğrenme modelinin tamamen yapay zeka veya tamamen geleneksel yöntem değil, her ikisinin güçlü yanlarını birleştiren “Blended Learning” (Harmanlanmış Öğrenme) modeli olduğunu kanıtlamaktadır.

Etik Sorunlar, Veri Gizliliği ve Gelecek Vizyonu

Yapay zekanın eğitimde yaygınlaşması, beraberinde önemli etik tartışmaları da getirmektedir. Veri gizliliği, algoritmik ön yargılar ve teknolojinin “gerçek dili” ne kadar temsil ettiği, 2025 ve sonrasının ana gündem maddeleridir.

Algoritmik Ön Yargı ve Dil Çeşitliliği

Yapay zeka modelleri, eğitildikleri veri setlerinin kalitesine bağlıdır. Eğer veri setleri ağırlıklı olarak “Standart Amerikan İngilizcesi” üzerine kuruluysa, model diğer aksanları (Hint, Nijerya, hatta İskoç aksanı gibi) “hata” olarak algılayabilir. Bu durum, dilin küresel ve çok kültürlü doğasına aykırı bir “standartlaşma” baskısı yaratma riski taşır. Araştırmacılar, bu sorunu aşmak için “Machine Unlearning” (Makine Unlearning) tekniklerini kullanarak, modellerdeki ön yargılı veya hatalı veri noktalarının temizlenmesi üzerinde çalışmaktadır.

Veri Gizliliği ve Güvenlik

Dil öğrenme uygulamaları, kullanıcının ses kayıtlarını, yazışmalarını ve öğrenme alışkanlıklarını devasa veri tabanlarında saklamaktadır. GDPR gibi düzenlemeler bu verilerin korunmasını şart koşsa da, eğitim kurumlarının ve bireylerin kullandıkları araçların veri politikaları konusunda şeffaf olmalarını talep etmeleri kritik önemdedir.⁸

Gelecek Vizyonu: 2026 ve Ötesi

Yapay zekanın dil öğrenimindeki geleceği, “hiper-kişiselleştirme” ve “sarmal gerçeklik” (Immersive Reality) ekseninde şekillenmektedir.

1. Giyilebilir Yapay Zeka: Akıllı gözlükler aracılığıyla, gerçek dünyada gördüğümüz nesnelerin İngilizce karşılıklarını ve bu nesnelerle ilgili kurulabilecek cümleleri anlık olarak görebileceğimiz sistemler test edilmektedir.

2. Duygusal Yapay Zeka (Affective AI): Öğrencinin ses tonundan veya yüz ifadesinden (kamera aracılığıyla) sıkıldığını, kafasının karıştığını veya heyecanlandığını anlayan ve dersin hızını/içeriğini buna göre anlık olarak değiştiren sistemler olgunlaşmaktadır.

3. Kolektif Zeka: Binlerce öğrencinin yaptığı hatalardan ders çıkaran ve bu hataları engellemek için yeni müfredat modüllerini otomatik olarak üreten sistemler, eğitim yayıncılığını (Oxford, Pearson vb.) kökten değiştirmektedir.

Stratejik Tavsiyeler

Yapay zeka ile İngilizce öğrenmek, 2025 yılı itibarıyla bir tercih değil, küresel rekabetin getirdiği bir gereklilik haline gelmiştir. Bu rehberde incelenen araçlar, metodolojiler ve araştırma bulguları ışığında, başarılı bir dil edinim süreci için şu stratejik adımların atılması önerilmektedir:

• Araç Çeşitliliği Sağlayın: Tek bir uygulamaya (örneğin sadece Duolingo) bağlı kalmak yerine; konuşma için ChatGPT, gramer kontrolü için Grammarly, telaffuz için Elsa Speak ve akademik takip için Flalingo gibi bir ekosistem oluşturun.

• Aktif Üretimi (Output) Teşvik Edin: Yapay zekayı sadece bir şeyler sormak için değil, onunla tartışmak, ona hikaye anlattırmak ve ondan zorlu roller üstlenmesini istemek için kullanın. Dil, pasif bir tüketimle değil, aktif bir üretimle öğrenilir.

• Türkçe Mantığını Devre Dışı Bırakın: Yapay zekadan, yaptığınız hataların “Türkçe düşünme” kaynaklı olup olmadığını analiz etmesini isteyin. SVO yapısını ve İngilizcenin edat mantığını içselleştirmek için karşılaştırmalı analiz özelliklerini kullanın.

• İnsan Mentorluğunu İhmal Etmeyin: Yapay zeka teknik hataları düzeltmede mükemmeldir ancak kültürel derinlik ve uzun vadeli motivasyon için bir öğretmenle haftalık check-in görüşmeleri yapmaya devam edin. Hibrit model, başarı oranını en üst düzeye çıkaran yegane yöntemdir.

• Prompt Mühendisliğini Öğrenin: Yapay zekadan aldığınız yanıtların kalitesini artırmak için rol tanımlı ve bağlamsal komutlar verme becerinizi geliştirin. İyi bir prompt, iyi bir dersin yarısıdır.

Yapay zeka, dil öğrenme sürecini demokratize etmiş ve herkesin cebine dünyanın en bilgili öğretmenini yerleştirmiştir. Bu teknolojiyi doğru stratejilerle kullananlar için İngilizce artık bir “bariyer” değil, küresel dünyaya açılan bir “kapı” hükmündedir.

Elmadil “Edindikçe Kızarır”

Sevgili anne ve babalar Elmadil’i çocuğunuz için “uzun vadeli ve çözüm odaklı” bir İngilizce eğitimi planlıyorsanız tercih ediniz.

Elmadil bir “çocuk kulübü” ya da “yaz kursu” niteliğinde değildir. Bu tür faaliyetler için bu nitelikteki eğitim kurumlarını tercih etmeniz sizin için daha doğru olacaktır.

Her gün saat 11.00 ile 15.00 arası 0 850 307 ELMA (3562) iletişim hattımızı arayarak yöneticilerimiz ya da nöbetçi öğretmenlerimizle görüşebilir günlük duyurularımızı resmi X hesabımız ElmadilOnX‘den takip edebilirsiniz.

Elmadil 6 yaşında kuruluş: 17 Temmuz 2020 (Marka tescil başvurumuz) / MEB onay tarihimiz: 8 Ocak 2021

Çocuklar için Online İngilizce Kursu Elmadil “Edindikçe Kızarır”