Ortaokul Öğrencilerinin PISA Soruları Karşısında Muhakeme Etme Becerileri
Notice bibliographique
Résumé
Çalışmanın amacı 7. sınıf ortaokul öğrencilerinin PISA soruları karşısında muhakeme becerilerini ortaya çıkarmaktır. Çalışma, 2016-2017 eğitim öğretim dönemi bahar yarıyılında gerçekleştirilmiştir. Çalışma grubunu Türkiye’nin Karadeniz bölgesinde bulunan bir ilden rastgele örnekleme yöntemi ile seçilen toplam 51 öğrenci oluşturmaktadır. Bu çalışmada durum çalışması yöntemi kullanılmıştır. Öğrencilerin problemleri çözerken ortaya koymuş oldukları muhakeme becerileri içerik analizi ile çözümlenmiştir. Çalışmada veri toplama aracı olarak PISA (Program for International Student Assessments) Örnek Problem Çözme Sorularından (2015) normal üniteler adlı bölüm 1’den Enerji Gereksinimleri adlı problem kullanılmıştır. Bu problem iki bölümden oluşmaktadır. Uygulanan problemlerden elde veriler NAEP’in (2002) matematiksel muhakeme ve problem çözme becerisi kriterlerine göre değerlendirerek analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular incelendiğinde öğrencilerin problem çözme stratejilerini, probleme ait verileri ve istenilen ile ilişkili matematik bilgilerini kullanıp kullanılmadığını belirlenmesi aşamasında öğrencilerin probleme ait verileri yazdıkları ve istenilenleri net bir şekilde belirledikleri görülmektedir. Ayrıca öğrencilerin istenilenler ve verilenler arasında matematiksel bir ilişki kurarak bilgilerini kullandıkları belirlenmiştir. Öğrencilerin muhakeme becerilerini kullanıp kullanmadıklarının incelendiği ikinci adımda öğrencilerin problemi çözerken tümdengelime dayalı, tümevarıma dayalı, istatiksel ve orantısal muhakeme becerilerini kullandıkları görülmektedir. Son aşama değerlendirildiğinde ise öğrencilerin problemin çözümünden sonra çözümün uygunluğu ve doğruluğu ile ilgili karar verebilme esnasında öğrencilerin çoğunluğunun çözümlerinin doğruluğunu kontrol ettiklerini ve doğru olup olmadığını belirlemek için sağlama yaptıkları belirlenmiştir.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,011 |
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 ».