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Enregistrement W2910789912 · doi:10.5430/wje.v8n6p187

Determination of Preschool Teachers’ Preference Reasons for Children’s Books Used by Them in Their Classes

2018· article· en· W2910789912 sur OpenAlexvenueno aff
Murat Bartan

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueValues and Moral Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyContext (archaeology)Situational ethicsPublishingPreschool educationPeriod (music)Mathematics educationPreferenceContent analysisPedagogyDevelopmental psychologySociologySocial psychologySocial scienceGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teachers are the people performing the most important role in the educational process. In particular, in preschooleducation, teacher qualifications have become more crucial since the preschool period is a critical year in terms of allaspects of the child’s development. It is the most important period in which children’s attitudes towards bookdevelop. In the preschool period, books that teachers choose for children have been seen to affect the attitudes andviewpoints of children towards books in their later ages. In this context, the research was conducted with the aim ofrevealing what criteria preschool teachers choose for children’s book that they use in their classes. A situational studyis a qualitative study in which a situation is investigated in depth. 26 preschool teachers working at kindergartens andnursery classes in elementary schools which are affiliated to Kütahya Provincial Directorate of National Educationparticipated in the research. Research data were collected with semi-structured interview questions. The data werecategorized by content analysis. According to the results of the research, preschool teachers pay attention to the factthat the textbook is robust physically in the selection of the books they use in the classroom, that the content issimple to understand and that the language used is plain and that the known writers and publishing houses are alsoconsidered when choosing books.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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