The Correlation between Pre-Service Science Teachers’ Astronomy Achievement, Attitudes towards Astronomy and Spatial Thinking Skills
Notice bibliographique
Résumé
<p>The purpose of this study was to examine the changes in pre-service Science teachers’ astronomy achievement, attitudes towards astronomy and skills for spatial thinking in terms of their years of study. Another purpose of the study was to find out whether there was correlation between pre-service teachers’ astronomy achievement, attitudes towards astronomy and skills for spatial thinking. The study was conducted with 280 pre-service teachers (freshmen, sophomores, juniors and seniors) studying at the education faculty of a university in Black Sea Region of Turkey. The data were collected through Astronomy Achievement Test, Astronomy Attitude Test and Purdue Spatial Visualization Test: Visualization of Rotations. One way factor analysis (One-Way Anova) technique for independent groups was used for data analysis in order to find out whether pre-service teachers’ astronomy achievement, attitudes towards astronomy and skills for spatial thinking differed in terms of their years of study. In order to find out whether there was correlation between pre-service teachers’ astronomy achievement, attitudes towards astronomy and skills for spatial thinking, simple linear correlation analysis was conducted and Pearson Moment Correlation Coefficient was checked. The results of the data analysis showed that pre-service teachers’ astronomy achievement, attitudes towards astronomy and skills for spatial thinking differed significantly in terms of their years of study. In addition, a low positive correlation was found between pre-service teachers’ astronomy achievement and attitudes towards astronomy while a high positive correlation was found between pre-service teachers’ astronomy achievement and their skills for spatial thinking. In line with these results, recommendations were made to increase the number of astronomy classes in education faculties and to teach astronomy not only in fourth year but also in the first three years.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».