Konu
Mühendislik eğitiminde üretken yapay zeka destekli öğretim tasarımı
Amaç
Üretken yapay zekâ araçları, özellikle yükseköğretim ortamlarında; öğrenciler, öğretim elemanları, akademik danışmanlar ve yöneticiler tarafından eğitsel süreçleri dönüştürme potansiyeli açısından hızla benimsenmiştir. ÜYZ uygulamaları; metin, görsel, video, ses, müzik ve yazılım kodu gibi farklı formatlarda içerik üretebilen sistemler ile bu sistemlerin birleşik formlarını kapsamaktadır. Bu sistemler, veri setlerindeki yapısal kalıpları ve stilistik özellikleri tanıyıp taklit edebilmek amacıyla, makine öğrenmesi, doğal dil işleme ve özellikle de derin öğrenme gibi teknolojileri etkin biçimde kullanmaktadır (Baidoo-Anu & Ansah, 2023; Kaplan-Rakowski et al., 2023). Tüm bu gelişmeler, yükseköğretimde yalnızca mevcut ders içeriklerinin desteklenmesiyle yetinilmemesi gerektiğini, bunun ötesine geçilerek insan-yapay zekâ iş birliğine dayalı yeni öğrenme modellerinin geliştirilmesinin elzem olduğunu göstermektedir. Ancak akademisyenlerin bu tür becerilere yeterince sahip olmaması, öğrencilerin bu teknolojileri verimli biçimde kullanmasını engellemekte ve yükseköğretim kurumlarının küresel ölçekte rekabet gücünü zayıflatabilmektedir. Türkiye’de Strateji ve Bütçe Başkanlığı’nın (2023) dijital teknolojilerin ve özellikle üretken yapay zekânın eğitim alanında yaygınlaştırılmasını stratejik bir hedef olarak belirlemesine karşın, ÜYZ’nin yükseköğretimdeki kullanımı henüz başlangıç düzeyindedir ve akademisyenlerin bu araçları pedagojik bağlamda etkili biçimde kullanma yeterlikleri sınırlıdır. Bu nedenle, akademisyenlerin ÜYZ’ye yönelik farkındalıklarını artırmak, bu araçları derslerine etik ve etkili biçimde entegre etme becerilerini geliştirmek hem yükseköğretimin niteliğini yükseltmek hem de sistematik dönüşümü desteklemek için temel bir gereklilik olarak ortaya çıkmaktadır.
Projenin amacı, mühendislik eğitiminde lisanüstü eğitim gören araştırmacıların öğrenme ve öğretme süreçlerinde ÜYZ'nin kullanımına yönelik ÜYZ’nin entegre edildiği öğretim tasarımları oluşturmaktır.
Kapsam
Üretken yapay zekâ (ÜYZ) teknolojilerinin, özellikle ChatGPT gibi büyük dil modelleri sayesinde hızla yaygınlaşması ile bu araçların mühendislik eğitimine sistematik bir biçimde dâhil edilmesini önemli hale gelmiştir. Mühendislik alanında görev yapan akademisyenlerin ÜYZ araçlarını yalnızca teknik düzeyde anlamaları yeterli değildir, aynı zamanda bu sistemleri pedagojik bağlamda etkili biçimde kullanabilmeleri için özel bilgi ve beceriler geliştirerek ürettikleri çıktıları yönlendirme yetkinliğine de sahip olmaları gerekmektedir (UNESCO, 2023). Bu gereklilik, mühendislik programlarında öğretim tasarımının yeniden yapılandırılmasını, yani teknolojiyi doğrudan entegre eden stratejik bir dönüşüm sürecini gündeme getirmektedir. Öğretim süreçlerinin ÜYZ ile desteklenmesi, mühendislik eğitiminde yalnızca içerik değil, aynı zamanda pedagojik yöntemlerin de dönüşmesini sağlayacaktır. Dolayısıyla, ÜYZ’nin yükseköğretimdeki yükselişi, eğitimcilerin bu teknolojilere erişimini sağlamanın ötesinde, onların bu araçları eğitim süreçlerine entegre edebilecek donanıma sahip olmalarını da zorunlu kılmaktadır. Bu entegrasyon sırasında, etik ve teknik sınırlamaların farkında olunması ve sistemlerin kontrollü biçimde test edilmesi büyük önem taşımaktadır (Chiang et al., 2023; Johri et al., 2023).
Bu kapsamda mühendislik eğitimine yönelik geliştirilecek üretken yapay zekâ destekli öğretim tasarımları; yenilikçi, veri temelli ve uyarlanabilir yaklaşımların temellerini oluşturacak, mühendislik eğitiminin geleceğine yönelik çözüm önerileri sunacaktır. Literatürde, bu alana yönelik çeşitli katkı ve öneriler yer almaktadır (Ilieva et al., 2023; UNESCO, 2024; Crompton & Burke, 2023; Lee & Moore, 2024). Bu öneriler doğrultusunda ÜYZ teknolojilerinin aşağıdaki alanlarda katkı sunabileceği öne çıkmaktadır:
· Farklı disiplinler özelinde ÜYZ destekli ders tasarımlarının oluşturulması ve öğrenme hedeflerinin belirlenmesi,
· Etkili öğretim yaklaşımlarının, yöntemlerinin ve tekniklerinin seçilmesi,
· Zengin ve çoklu ortam içeren öğretim materyallerinin geliştirilmesi,
· Öğrenci katılımının izlenmesi ve öğretim sürecinin değerlendirilmesi,
· Öğrenci performansının ölçülmesi ve değerlendirme süreçlerinin optimize edilmesi.
Bu görevlerin ÜYZ ile desteklenmesi, eğitimcilerin öğretimin daha kritik bileşenlerine odaklanmalarını mümkün kılacaktır. Ancak bu noktada, insan denetimi ile üretken yapay zekâ desteğinin hangi düzeyde olacağı, eğitimcilerin rollerini nasıl sürdürecekleri gibi sorular gündeme gelmektedir. Eğiticilerin kendi pedagojik kararlarını koruyarak, ÜYZ sistemlerinden gelen önerileri anlamlandırabilmeleri, etik ilkelere bağlı ve sorumlu bir kullanım geliştirmeleri, aynı zamanda üretken yapay zekâ okuryazarı olmaları bu bağlamda büyük önem taşımaktadır (Felix & Webb, 2024). Bununla birlikte, yükseköğretim düzeyinde ÜYZ’ye ilişkin kullanım politikaları henüz istikrarlı bir yapıya kavuşmamıştır. Bu durum, farklı disiplinlerde öğretim süreçlerinde çeşitlendirilmiş çalışmalar yapılması gerektiğini ortaya koymaktadır. Bu bağlamda yürütülecek etkinlikte, öğretim tasarımı temelli bir yaklaşım ile üretken yapay zekânın mühendislik alanındaki derslere nasıl entegre edilebileceğini ortaya koyan özgün bir etkinlik niteliği taşıyacaktır.
Etkinlik sürecinde, yüz yüze eğitim modeli esas alınarak araştırmacılara ÜYZ eğitimleri sunulacak, atölye çalışmaları ile disipline özgü ÜYZ destekli öğretim tasarımları senaryoları geliştireceklerdir.
Koordinatör
Öğr. Gör. Dr. Memnüne KOKOÇ Karadeniz Teknik Üniversitesi Öğretme ve Öğrenme Merkezi
Düzenleme Kurulu
Prof. Dr. Ali TEMİZ Karadeniz Teknik Üniversitesi, Orman Endüstri Mühendisliği
Prof. Dr. Yüksel GÖKTAŞ Atatürk Üniversitesi, Yazılım Mühendisliği
Prof. Dr. Özcan ÖZYURT Karadeniz Teknik Üniversitesi, Yazılım Geliştirme
Prof. Dr. Faik Özgür Karataş Trabzon Üniversitesi, Fen ve Matematik Eğitimi
Doç. Dr. Selen AYAS Karadeniz Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği
Doç. Dr. Mehmet KOKOÇ Trabzon Üniversitesi, Yönetim Bilişim Sistemleri
Öğr. Gör. Dr. Memnüne KOKOÇ Karadeniz Teknik Üniversitesi, Öğretme ve Öğrenme Merkezi
Eğiticiler
Prof. Dr. Yüksel GÖKTAŞ Atatürk Üniversitesi, Yazılım Mühendisliği
Prof. Dr. Faik Özgür Karataş Trabzon Üniversitesi, Fen ve Matematik Eğitimi
Prof. Dr. Özcan ÖZYURT Karadeniz Teknik Üniversitesi, Yazılım Geliştirme
Doç. Dr. Selen AYAS Karadeniz Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği
Doç. Dr. Gökhan AKÇAPINAR Hacettepe Üniversitesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi
Doç. Dr. Mehmet KOKOÇ Trabzon Üniversitesi, Yönetim Bilişim Sistemleri
Doç Dr. İlknur REİSOĞLU Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi
Öğr. Gör. Dr. Memnüne KOKOÇ Karadeniz Teknik Üniversitesi, Öğretme ve Öğrenme Merkezi
Yardımcı Personel
Öğr. Gör. Dr. Yasemin GÜNER KTÜ Öğretme ve Öğrenme Merkezi
Öğr. Gör Dr. Elif Kılıç GÜNER KTÜ Tıp Fakültesi
Başvuru Koşulları
Bu bilimsel eğitim etkinliği, mühendislik eğitimi alanında lisansüstü düzeyde (yüksek lisans veya doktora) eğitimine devam eden araştırmacılara yöneliktir. Etkinliğe başvuracak adayların aşağıdaki koşulları sağlaması beklenmektedir:
Başvuru Koşulları:
Katılımcı Seçim Süreci:
Katılımcı seçiminde;
Katılımcı Sayısı:
Etkinlik, birebir etkileşimi ve uygulamalı oturumların verimliliğini artırmak amacıyla 20 katılımcı ile sınırlı olacaktır.
Katılım
Bu aşamada 20 asil ve 10 yedek katılımcı listesi oluşturulacaktır. Asil adaylardan birinin katılmaması durumunda birinci yedeğe katılım imkânı sağlanacaktır.
Etkinlik Tarihi
18 - 20 Mart 2026
Etkinlik Programı
4.1. Etkinlik Programı ve Bütçesi
|
SAAT/GÜN |
1. GÜN |
SAAT/GÜN |
2. GÜN |
SAAT/GÜN |
3. GÜN |
|
09:00 - 09:45 |
DERS ADI: Tanışma ve Açılış |
09:00 - 09:45 |
DERS ADI: Üretken Yapay Zekâ Destekli Senaryo Geliştirme |
09:00 - 09:45 |
DERS ADI: Üretken Yapay Zekâ ile Yaratıcı Problem Çözme |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Öğr. Gör. Dr. Memnüne KOKOÇ |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Prof. Dr. Özcan ÖZYURT |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Prof. Dr. Özcan ÖZYURT |
|||
|
DERS KONUSU: Katılımcılarla Tanışma, Bilgilendirme ve Eğitimcilerin Tanıtımı |
DERS KONUSU: Mühendislik eğitimi bağlamında öğretim tasarımı süreçlerine yönelik, üretken yapay zekâ araçları kullanılarak öğretim senaryolarının geliştirilmesi. |
DERS KONUSU: Üretken yapay zekâ araçlarının mühendislik bağlamında yaratıcı problem çözme süreçlerine entegrasyonu ve bu süreçlerin öğretim tasarımıyla ilişkilendirilmesi, ChatGPT, Gemini, Claude gibi üretken yapay zekâ modelleriyle problem analizi yapma |
|||
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Açılışın yapılması, hedefler ve etkinlikler hakkında bilgi, katılımcılarla tanışma ve eğitmenlerin tanıtımı |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Öğretim sürecinin temel bileşenlerinden biri olan senaryo geliştirme çalışmalarını ÜYZ desteğiyle ele alma, mühendislik derslerine özgü öğretim senaryolarını oluştururken ÜYZ teknolojilerinden nasıl yararlanabilecekleri teorik ve uygulamalı olarak gösterme, senaryo geliştirme sürecinde öğrenme hedefleri, öğretim stratejileri ve değerlendirme yöntemlerinin entegrasyonu |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: ÜYZ araçları ile senaryo tabanlı problem çözme etkinlikleri, Mühendislikte “design thinking” süreçlerinin ÜYZ ile desteklenmesi |
|||
|
10:00 - 11:30 |
DERS ADI: Mühendislik Eğitiminde Dönüşüm |
10:00 - 11:30 |
DERS ADI: Üretken yapay zekâ ve Padagoji |
10:00 - 11:30 |
DERS ADI: Üretken Yapay Zekâ ile Öğrenci Merkezli Öğretim Tasarımları |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Prof. Dr. Faik Özgür KARATAŞ |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Prof. Dr. Yüksel GÖKTAŞ |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Gökhan AKÇAPINAR |
|||
|
DERS KONUSU: Mühendislikte öğrenmenin doğası ve tasarım temelli öğretim |
DERS KONUSU: Mühendislik eğitiminde üretken yapay zekâ kullanımı ve padagojik yaklaşımlar, öğrencilerin yaratıcılığını artıran ÜYZ araçlarının pedagojik rolü |
DERS KONUSU: Öğrenci merkezli öğretim tasarımları ve geri bildirim mekanizmaları |
|||
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Disipline özgü öğrenme hedefleri, Tasarım temelli öğrenmenin kuramsal temelleri ve mühendislik eğitimiyle ilişkisi, mühendislikte öğrenmenin doğası ve alanın kendine özgü bilişsel gereksinimleri, Üretken yapay zekânın, bu dönüşüm süreçlerindeki potansiyel rolü ve katkısı üzerine kavramsal tartışmalar |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Mühendislik eğitiminde üretken yapay zekanın kullanımına yönelik pedagojik yaklaşımlar, yenilikçi öğrenme ortamları geliştirme, ders izlencesi hazırlama. |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Öğrenci merkezli öğretim tasarımının kuramsal temelleri (yapılandırmacılık, öz düzenleme, aktif öğrenme), ÜYZ’nin bireyselleştirilmiş öğrenme deneyimlerinin oluşturulmasındaki işlevi, geri bildirim türleri (anlık, özelleştirilmiş, etkileşimli) ve ÜYZ ile dinamik geri bildirim üretimi, öğrenme analitikleri ve ÜYZ tabanlı sistemlerle öğrenci ihtiyaçlarının izlenmesi ve analiz edilmesi |
|||
|
11:45 -13:15 |
DERS ADI: Üretken Yapay Zekanın Mühendislik Eğitimde Kullanımı ve Etik Çerçeve |
11:45 -13:15 |
DERS ADI: Öğretim Tasarımı ve ÜYZ |
11:45 -13:15 |
DERS ADI: Üretken Yapay Zekâ Destekli Ölçme ve Değerlendirme |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Selen AYAS |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. İlknur REİSOĞLU |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Mehmet KOKOÇ |
|||
|
DERS KONUSU: Mühendislik eğitiminde yapay zeka uygulamaları, üretken yapay zekanın kullanımı ve uygulama örnekleri |
DERS KONUSU: ÜYZ’nin kullanılacağı Öğretim Tasarımı Süreçleri |
DERS KONUSU: ÜYZ araçlarının ölçme ve değerlendirme süreçlerine entegrasyonu, soru üretimi, rubrik geliştirme, akademik etik boyutları. |
|||
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Mühendislik eğitimi bağlamında yapay zekâ uygulamalarının gelişimi ve güncel örnekler, Üretken yapay zekâ araçlarının (ör. ChatGPT, Copilot, Gemini) mühendislik derslerinde kullanımı, Üretken yapay zekâ sistemlerinin eğitimdeki rolü: yardımcı araç mı, karar verici sistem mi?, Katılımcılarla birlikte ÜYZ destekli mühendislik uygulamalarının etik değerlendirmesine yönelik örnek vaka analizi, prompt mühendisliği |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Öğretim tasarım sürecinin aşamaları (analiz, tasarım, geliştirme, uygulama, değerlendirme), öğretim tasarımı modelleri bağlamında üretken yapay zekâ araçlarının işlevi (ADDIE, TPACK vb.), öğretim tasarımında ÜYZ entegrasyonu, |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Ölçme ve değerlendirme türleri: bilişsel, performansa dayalı, otantik ve formatif değerlendirme, ÜYZ ile çoktan seçmeli test, açık uçlu soru ve vaka tabanlı senaryo üretimi, ChatGPT, Gemini ve benzeri araçlarla rubrik ve değerlendirme kriteri oluşturma, Akademik dürüstlük, yapay zekâ destekli kopya tespiti, intihal ve özgünlük sorunları |
|||
|
13:15-14:00 Öğle Arası |
|||||
|
14:00 -15:30 |
DERS ADI: Yapay Zekâ Destekli Yenilikçi Öğretim Yaklaşımları |
14:00 -15:30 |
DERS ADI: Öğretim Tasarımı Sürecinde Kullanılabilecek Üretken Yapay Zekâ Araçları |
14:00 -15:30 |
DERS ADI: Atölye Çalışması- III |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Öğr. Gör. Dr. Memnüne KOKOÇ |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Öğr. Gör. Dr. Memnüne KOKOÇ |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Prof. Dr. Özcan ÖZYURT, Doç. Dr. Gökhan AKÇAPINAR, Doç. Dr. Mehmet KOKOÇ |
|||
|
DERS KONUSU: Öğretim tasarımında üratken yapay zekanın entegrasyonu için kuramsal çerçeve |
DERS KONUSU: ÜYZ Araçlarının Materyal ve Etkinlik Geliştirme Süreçlerinde Işlevsel Kullanımı |
DERS KONUSU: Üretken Yapay Zekâ Destekli Öğretim Tasarımlarının Geliştirilmesi |
|||
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Yeterlikler çerçevesi, Yükseköğretimde ÜYZ kullanımına dair ulusal ve uluslararası etik ilkeler ve politika çerçeveleri (YÖK, UNESCO, OECD, vb.), öğrenme yaklaşımları, yöntem ve teknikler, yenilikçi öğretim tasarımları |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Öğreti m tasarımında kullanılacak ÜYZ araçlarının tanıtımı ve içerik tasarımı için bu araçların kullanımı, ChatGPT, Bing Copilot, Gemini, Perplexity, DALL·E, Canva AI gibi araçların tanıtımı ve sınıf içi uygulama senaryoları |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Mühendislik Dersi için Yapay Zekâ Destekli öğretim tasarımı senaryosu geliştirme sürecinde öğrenme yöntem ve tekniklerin seçilmesi, değerlendirme yaklaşımlarının belirlenmesi ve geliştirme sürecinin tamamlanması |
|||
|
15:45 -17:15 |
DERS ADI: Atölye Çalışması- I |
15:45 -17:15 |
DERS ADI: Atölye Çalışması- II |
15:45 -17:15 |
DERS ADI: Öğretim Tasarımı Sunumları |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Öğr. Gör. Dr. Memnüne KOKOÇ, Prof. Dr. Faik Özgür KARATAŞ, Doç. Dr. Selen AYAS |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Prof. Dr. Yüksel GÖKTAŞ, Prof. Dr. Özcan ÖZYURT, Doç. Dr. Mehmet KOKOÇ, Doç. Dr. İlknur REİSOĞLU, Doç. Dr. Memnüne KOKOÇ, |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Prof. Dr. Özcan ÖZYURT, Doç. Dr. Gökhan AKÇAPINAR, Doç. Dr. Mehmet KOKOÇ, Doç. Dr. Selen AYAS, Öğr. Gör. Dr. Memnüne KOKOÇ |
|||
|
DERS KONUSU: Grupların öğretim tasarımı için konu, hedef kitle, öğrenme hedefleri, öğretim stratejisi, yöntem ve teknik belirlemesi ve üretken yapay zeka ile ilişkilendirilmesi |
DERS KONUSU: ÜYZ araçları ile İçerik Tasarımı, İçeriklerin Oluşturulması |
DERS KONUSU: Grupların öğretim tasarımlarını sunması ve değerlendirme |
|||
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Bu uygulama odaklı atölye çalışmasında katılımcılar küçük gruplar hâlinde çalışarak, üretken yapay zekâ (ÜYZ) destekli öğretim tasarımları geliştirmeye yönelik ilk adımları atma, mühendislik eğitimi bağlamında ders planlamasının temel bileşenlerini belirleyerek, bu bileşenleri ÜYZ araçlarıyla nasıl entegre edebileceklerine dair farkındalık ve uygulama becerisi kazandırma |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Üretken yapay zekâ araçlarıyla (ör. ChatGPT, Gemini, Bing Copilot, Canva AI) içerik üretim süreci, belirlenen öğretim hedeflerine uygun içerik (ör. ders metni, soru seti, vaka çalışması, infografik) tasarımı, disipline özgü içerik ihtiyaçlarının belirlenmesi ve bu ihtiyaçlara uygun araç-amaç eşleştirmesi, katılımcı gruplarının senaryo, öğrenme materyali ya da etkinlik tasarımı üretmesi |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Her grubun hazırladığı öğretim tasarımı ürününü (ders planı, içerik örneği, değerlendirme etkinliği vb.) 10-15 dakikalık sunumla paylaşması, Sunumların pedagojik yapı, öğrenme hedefi uyumu, yöntem-teknik seçimi, ÜYZ entegrasyonu ve etik duyarlılık açısından değerlendirilmesi, Sunum sonrası jüri üyelerinin yapılandırılmış değerlendirme formuna göre geri bildirim vermesi |
|||
|
Toplam Ders Sayısı=9 |
Toplam Ders Sayısı=9 |
Toplam Ders Sayısı=9 |
|||
Etkinlik Yeri ve Konaklama
Etkinlik Yeri
Etkinliğinin teorik eğitimi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliğinde gerçekleştirilecektir. Burası öğlen yemeklerinin organize edileceği Koru Otel’e 10 dakikalık mesafededir. Teorik dersler 50 kişilik seminer salonunda, atölye çalışmaları 40 kişilik teknik yapılı (bilgisayar, projeksiyon cihazı) bilgisayar laboratuvarında gerçekleştirilecektir.
Konaklama
Tüm katılımcıların iaşe ile Trabzon dışından gelen katılımcıların konaklama hizmetleri, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Turizm Eğitim ve Uygulama Merkezi İktisadi İşletmesi Karadeniz Teknik Üniversitesi, Turizm Eğitim ve Uygulama Merkezi İktisadi İşletmesi Koru Otel bünyesinde sağlanacaktır. KTÜ Koru Otel; KTÜ merkez kampüsü içerisinde olup havalimanı ve otobüs terminaline 5 dakika uzaklıktadır. Bünyesinde 10 Junior süit, 4 aile süiti,13 double (french), 12 adet triple,70 standart (single) oda ve 1 engelli odası olmak üzere 110 adet oda mevcuttur ve 245 kişiye konaklama hizmeti sunabilmektedir. Bunun yanında 120 kişilik ana restoran, 100 kişilik kafeterya ve 35 kişilik 2 adet seminer salonu mevcuttur. Ayrıca havalimanı ve otobüs terminaline 5 dakika uzaklıktadır. Odalarda klima, LCD televizyon, telefon, elektronik kasa, internet, mini bar, çay, kahve set up hizmeti mevcuttur. Merkezi ısınma sistemi ile 24 saat sıcak su bulunmaktadır.
