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Enregistrement W2980983177 · doi:10.5430/wje.v9n5p51

Mathematics Teachers’ Early Lesson Study Experiences in Turkey: Challenges and Advantages

2019· article· en· W2980983177 sur OpenAlexvenueno aff
Mesut Bütün

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLesson studyTurkishCurriculumMathematics educationPsychologyFocus groupProfessional developmentSchool teachersPedagogyQualitative researchFaculty developmentSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to reveal the challenges and advantages of the implementation of the lesson studymodel in Turkish middle schools. This study was a case study and the participants of the study was 11 middle schoolmathematics teachers in three different school in a city at central Anatolia region of Turkey. Three lesson studycycles were carried out at one month. The data were collected with field notes, focus group interviews and anopen-ended questionnaire. Data were analysed by using content analysis. Moreover, direct quotations from teachers’views were also included. Findings indicated that teachers had prejudice that the lesson study implementations wouldnot help their professional development. However, their prejudices were positively changed and they began to showinterest when they attended the implementations of lesson study. Implementation of the lesson study model enabledthe teachers to share experiences, to focus on students’ thinking / understanding, it also enabled teachers to be moreactive, to examine the curriculum and resources related to instructional materials in depth. On the other hand,challenges in the process of lesson study implementation were as follows: time problem, teachers' ego and fear ofbeing observed, adaptation of students in research lessons, differences between researcher and teachers’ views aboutmathematics teaching, the intensity of the curriculum and the pressure of the central exam.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,356 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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