Erken Öğrenme Becerileri Değerlendirme Aracının Cinsiyete İlişkin Farklılıklar Yönünden İncelenmesi
Notice bibliographique
Résumé
Bu araştırma erken öğrenme becerilerini değerlendirme aracının 48–66 Aylık çocukların düşünme, dil ve sayı becerileri yönünden cinsiyet farkını ortaya koymak amacıyla yapılmıştır. Araştırmada kullanılan ölçek Toronto üniversitesinden Dr. J. Somwari tarafından 1977 de geliştirilmiş ve ilk kez Kanada’ da 20.088 çocuğun katıldığı (rasgele seçilmiş) bir gruba uygulanmıştır. Ölçek araştırmacı tarafından Kanada’dan getirtilerek Türkçe’ye uyarlanmıştır. Araştırmanın örneklemini, Tokat il merkezinde bulunan resmi, özel ve kuruma bağlı okul öncesi eğitim kurumlarından 48–66 aylık olan 114 ü erkek 86 sı kız olmak üzere toplam 200 çocuk oluşturmuştur.Erken öğrenme becerileri testinin düşünme, dil ve sayı alt ölçeğinin madde analizlerine göre üst % 27 ve alt % 27’lik grupların madde ortalama puanları arasındaki farkların t testiyle karşılaştırıldığında anlamlı çıkması maddelerin çocukları ölçülen Düşünme beceriler, dil becerileri ve sayı becerileri bakımından ayırt ettiğini ortaya koymuştur. Verilerin değerlendirilmesi amacıyla t testi sonuçları karşılaştırılmıştır. Yapılan t testi sonucu erkek ve kızların testin toplam ve üç boyutundan elde edilen puanlar arasında (düşünme-dil ve sayı becerileri yönünden) cinsiyete göre anlamlı farklar bulunmadığı tespit edilmiş ve gerekli öneriler sunulmuştur.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».