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Enregistrement W2912321604 · doi:10.5430/wje.v9n1p103

Identifying the Attitudes and Views of Social Sciences Teachers toward Values Education in Turkey

2019· article· en· W2912321604 sur OpenAlexvenueno aff
Şule Fırat Durdukoca

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueValues and Moral Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValues educationCurriculumPsychologyValue (mathematics)PedagogyMathematics educationHigher educationSocial value orientationsQualitative researchTriangulationSocial studiesSociologySocial sciencePolitical scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Values are the foundation of culture. The aim of values education is to help learners improve their social tendenciesby adopting social and universal values, support character development, raise good citizens, and enhance academicefforts and achievement. In Turkey, values education is offered in the teaching-learning process of all coursesthrough formal curricula in primary and secondary schools. However, it is “social sciences” course that directlyrelates to values education and intends to teach at least one value in every chapter. This study aimed at identifyingsocial sciences teachers' attitudes toward values education, analyse difference in attitudes based on diverse variablesand examine teacher views on values education practices in social sciences course. It is a mixed method study thatwas conducted using triangulation method. The study group comprised 135 social sciences teachers who participatedin the study on quantitative level and 45 social sciences teachers on qualitative level. Results of the study indicatedthat the teachers held positive and high attitudes toward values education, there was no significant variation inattitudes toward values education based on gender, but attitudes differed based on professional experience while theteachers held positive views concerning values education practices implemented in social sciences class, consideringthem important. They stated that “being responsible” is the least adopted value among students.

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)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,361 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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