Relationship between Individual Social Responsibilities and Personal Values of Teacher Candidates
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to reveal the relationship between individual social responsibilities and personal values of primary school and music teacher candidates on the basis of gender, school grade and department variables. Survey model among quantitative methods was used in the research. The research sample consist of 162 (69.8%) primary school teacher candidates and 70 (30.2%) music teacher candidates receiving education in Adnan Menderes University Faculty of Education. 146 (62.9%) of the participants are female, and 86 (37.1%) were male teacher candidates. Also 104 (44.8%) freshman and 128 (55.2%) senior students were joined into the research. Questionnaire on Individual Social Responsibility and Questionnaire on Personal values were used as data collection tools. SPSS 21.00 statistics software was used for data analysis. Due to the normal distribution of data, t-test and one-way analysis of variance were conducted, then Pearson correlation coefficients were calculated and regression analysis was performed. According to the obtained findings, personal values total scores of the participating teacher candidates did not significantly differ based on their gender and department, whereas they significantly differed in a school-grade based evaluation. The individual social responsibility total scores of the teacher candidates did not show a statistically significant difference on the basis of gender. Individual social responsibility levels were found to differ significantly based on school grade and department variables. Statistically significant positive and low level (between .18 and .39) correlations were found between the teacher candidates’ social responsibilities and academic average and personal values subscales.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».