An Examination of the Courses for the Education of Exceptionally Talented Children in Special Education Teaching Programs in European Union Member States and Turkey
Notice bibliographique
Résumé
Legal regulations about education and educational policies are important for the quality of the practices. It has been seen that many countries invest in the education of the individuals who will form a qualified society in the future and focus on the teacher training and quality. The teachers have a great role in determining the exceptionally talented individuals in Turkey, their education, directing their performances in accordance with their interests and talents, enabling them to benefit from support education. Accordingly, in order to determine what kind of competency the teachers gain regarding this pre-service area, the courses in the special education teaching undergraduate programs regarding the exceptionally talented area in European Union (EU) and Turkey have been investigated in terms of number, term and credit content. Qualitative research method and document analysis technique are used in the descriptive study which aims to determine an existing situation. The data were obtained from education reports published by EU member countries about their own education systems, United Nations Children Rights and Education reports and Council of Higher Education’s Teacher Training Programs. For example, the preservice teachers are given theoretical information in the first classes, then receive education in which they can observe and show effective teaching skills with a mentor in the following years in the countries such as Belgium, the Czech Republic, Finland, Spain, Sweden, Luxemburg, and Malta.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».