Okul Öncesi Aday Öğretmenlerin Öğrenme Stillerinin Matematiksel Algoritmaya Dayalı Olarak Modellenmesi
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Bu araştırmanın amacı, okul öncesi öğretmen adaylarının öğrenme stillerinin, matematiksel bir algoritma yöntemi kullanılarak modellenmesidir. Çalışma 2015-2016 akademik yılında Ankara ilinde bulunan bir devlet üniversitesinin okul öncesi eğitimi anabilim dalında öğrenim gören 159 lisans öğrencisi ile yürütülmüştür. Araştırmada veri toplama aracı olarak Felder ve Soloman (1994)’ın Öğrenme Stilleri Envanteri kullanılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre öğretmen adaylarının sağ yarıküre kontrolündeki aktif, algısal ve görsel öğrenme stillerini ağırlıklı olarak tercih ettikleri saptanırken; sol yarıküre kontrolündeki sıralı (analitik) öğrenme stilini de bütüncül (global) öğrenme stiline oranla daha fazla kullandıkları ortaya çıkmıştır. Bununla beraber araştırmada yer alan öğretmen adaylarının öğrenme stillerinde yaklaşık olarak % 11 oranında sağ yarıküre temelli stillere kaydıkları belirlenmiştir. Bununla beraber geliştirilen modelleme sonucunda sapmanın fazla olduğu öğrenme stili güçlerinin de % 12 yansıtıcı/aktif ve % 16 işitsel/görsel alt boyutlarında kayba uğradığı hesaplanmıştır.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,009 |
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 découle