Determination of Cognitive Structures of Science Teacher Candidates in Ecology
Notice bibliographique
Résumé
In particular, it is of great importance that teacher candidates are trained to develop awareness of ecology and toprotect ecological systems. Because they are the ones who will be educate future generations. Ecology is generally aconceptual field. In this study, it was aimed to determine the conceptual structures related to ecology of science teachercandidates at cognitive level. The study is a qualitative research carried out by the screening model. The study wascarried out with the participation of 127 candidates’ science teachers. In this study, a word association test (WAT)was used to determine the cognitive structures of science teacher candidates related to “ecology”. Content analysisand descriptive analysis methods were used in the analysis of data. In this data, the frequency table has been formed.Based on the frequency tables prepared according to teacher candidates' responses to WAT, concept networks relatedto ecology have been established. In the preparation of concept networks, cut point technique was used. When welook at the frequency table, it was observed that the key words that teacher candidates associate most with ecologyare living places, functional properties of ecology and biotic factors of ecosystems in ecology. The sentences ofteacher candidates related to ecology are selected and categorized according to the concepts they contain. When thesentences of teacher candidates related to ecology are examined, it is seen that correct descriptions are found but inmany of them there is incomplete information or concept confusion.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».