Mathematics Teachers’ Early Lesson Study Experiences in Turkey: Challenges and Advantages
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».