Tekirdağ, Marmara Bölgesi’nin en hızlı büyüyen sanayi illerinden biri.

Gıda işleme, kimya, lojistik ve üretim sektörlerinde faaliyet gösteren yüzlerce firma, sürekli ve nitelikli iş gücü arıyor. Bu talebi karşılamak için tasarlanmış olan meslek liseleri ise teoride mükemmel bir pipeline sunuyor: Sektöre özgü eğitim, pratik odaklı müfredat ve doğrudan istihdama yönlendirme. Uygulamada tablo çok daha karmaşık.

Tekirdağ’da endüstriyel elektronik, bilişim teknolojileri, lojistik ve gıda teknolojisi alanlarında eğitim veren çok sayıda mesleki ve teknik Anadolu lisesi bulunuyor. Milli Eğitim Bakanlığı verilerine göre bu okullardaki kayıt ve mezuniyet oranları son yıllarda artış gösteriyor. Ancak rakamların arkasındaki gerçek daha az parlak: Mezun sayısı artıyor, alana özgü istihdam oranı ise buna paralel ilerlemiyor.

Resmi yerleştirme istatistikleri çoğunlukla yanıltıcı. İŞKUR ve MEB verileri, mezunun herhangi bir işe girip girmediğini ölçüyor; o işin mezunun eğitim alanıyla ne kadar örtüştüğünü değil. Endüstriyel elektronik mezunu bir genç, market kasasında çalışmaya başlarsa istatistiklere “yerleştirilmiş” olarak yansıyor. Asıl soru şu: Mezunlar eğitim aldıkları alanda, makul bir süre içinde iş buluyor mu? Bu sorunun yanıtı büyük ölçüde ölçülmüyor. Bilişim ve veri odaklı alanlarda eğitim alan mezunlar için durum daha da çetrefilli. Bu profilleri doğru pozisyonlarla eşleştirmek, genel işe alım yöntemleriyle mümkün değil. Deep learning recruitment gibi uzmanlık gerektiren alanlarda aday değerlendirmesi, ne okulların ne de İŞKUR’un sahip olduğu teknik bilgi ve araç altyapısını gerektiriyor.

İşverenler cephesinden bakıldığında tablo benzer şekilde kırık. Tekirdağ’ın lojistik ve üretim firmaları, mesleki eğitim almış ancak işe hazır olmayan adayları yeniden yetiştirmek için kaynak harcadıklarını ifade ediyor. Teknik eksiklikler kadar iş yeri uyumu, dijital araçlara adaptasyon ve pratik problem çözme becerileri de yetersiz kalıyor. Bunun temel nedeni yapısal: Okullar ve işverenler büyük ölçüde birbirinden bağımsız çalışıyor. Müfredat tasarım sürecine işveren girdisi sistematik biçimde dahil edilmiyor, geri bildirim döngüleri kurulmuyor.

Bu kopukluğu gidermek için küresel ölçekte kanıtlanmış modeller mevcut. Almanya ve Avusturya’nın ikili eğitim sistemi, okul ile işveren arasındaki mesafeyi yapısal ortaklıklarla ortadan kaldırıyor. Benzer bir yaklaşım, farklı bir bağlamda, olgun işe alım ekosistemlerinde de görülüyor. Chicago gibi büyük iş piyasalarında it recruiters chicago etiketiyle faaliyet gösteren uzman işe alım firmalarının meslek yüksekokulları ve teknik programlarla aktif ilişkiler yürüttüğü, her iki taraf için de sürtünmeyi azaltan yapılandırılmış bir yetenek hattı oluşturduğu biliniyor. Tekirdağ’ın sanayi ekosistemi, bu modeli kendi ölçeğine uyarlama potansiyeline sahip.

Özel işe alım firmalarının bu tabloya katkısı somut. Yetkinlik bazlı eleme, doğrudan işveren ilişkileri ve eğitim kurumlarıyla aktif pipeline yönetimi, kamu programlarının yapısal olarak dolduramadığı boşlukları kapatıyor. Orta ölçekli Tekirdağ işverenleri için bu ortaklık, işe alım süresini kısaltıyor ve rol uyumunu artırıyor. Uzun vadeli çözüm ise politika düzeyinde: İŞKUR ve MEB’in özel işe alım firmalarını rekabet eden bir kanal olarak değil, mesleki yerleştirme altyapısının tamamlayıcı bir parçası olarak konumlandırması gerekiyor.

Tekirdağ’da mesleki eğitim mezun üretiyor. Ancak kendi alanında çalışan mezun üretme konusunda yetersiz kalıyor. Yetenek var. Eşleştirme altyapısı yok.