TÜRKİYE’DE FİZYOTERAPİ EĞİTİMİ MEMNUNİYET DÜZEYİ
Notice bibliographique
Résumé
Amaç: Bu araştırmadaki temel amaç Türkiye’de yürütülmekte olan fizyoterapi lisans eğitim programlarının son sınıf öğrencileri ile programı yürüten öğretim elemanları tarafından değerlendirilmesiydi. Diğer amaçlar öğrencilerin ve öğretim elemanlarının eğitim programıyla ilgili memnuniyet düzeylerini karşılaştırmak ve öğrencilerin öğretim elemanlarından memnuniyet düzeylerini belirlemekti. Yöntem: Bu çalışmaya fizyoterapist mezun etmekte olan beş üniversitedeki lisans programına kayıtlı 348 son sınıf öğrencisi (yaş ortalaması: 22,86±1,56 yıl) ve bu programlarda görevli 69 öğretim elemanı (yaş ortalaması: 37,38±2,86 yıl) dahil edildi. Katılımcıların programlarındaki eğitim hizmetleri ile ilgili görüşleri iki anketle sorgulandı. Anket-1 (18 madde) eğitim programının içeriği, fiziksel ortam gibi alanlarla ilgili geribildirimleri yansıtan ifadelerden oluşmaktaydı. Anket-2 (20 madde) ise, öğrencilerin öğretim elemanlarını değerlendirdikleri anketti. Sonuçlar: Anket-1’in sonuçlarına göre, öğrencilerin ve öğretim elemanlarının memnuniyet düzeyleri, eğitim programının içeriği, stajların etkinliği ve genel memnuniyet kategorilerinde en yüksekti. Fiziksel ortam, araç-gereç yeterliliği ve sınav kategorilerinde en düşüktü. Anket-2’nin sonuçlarına göre, öğrencilerin memnuniyet düzeyleri iletişim becerileri, sınav ve not verme kategorilerinde en düşüktü. Ders hazırlığı, mesleki bilgilendirme ve konu anlatım becerisi kategorilerinde en yüksekti. Tartışma: Sonuçlar, Türkiye’de fizyoterapi eğitiminin kalitesini artırmak için son sınıf öğrencilerinin ve öğretim elemanlarının geri bildirimlerinin dikkate alınması gerektiğini ortaya koymuştur.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».