Comparative Analysis of Science Education Systems of Turkey and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Bu arastirma Turkiye ve Kanada (Ontario) fen egitimini ve ilkogretim okullari II. Kademe‟de uygulanan fen programlari arasinda farklar olup olmadigini arastirmak, farkliliklari ve benzerlikleri ortaya cikarmak icin karsilastirma yapmak amaciyla yapilmistir. Her iki ulke fen egitim sistemleri karsilastirilirken Turkiye ve Kanada (Ontario) fen ve teknoloji egitimi “amaclar” acisindan karsilastirmali olarak degerlendirilmis, Turkiye 2005 Fen ve Teknoloji Dersi Ogretim Programi (FTDOP ) ve Ontario, 1998 Fen ve Teknoloji Mufredati (OFTM) yapi, ogrenme alanlari ve ogretilmesi hedeflenen uniteler ve ogretilmesi hedeflenen unitelerden Isik (FTDOP) ve Optik (OFTM) unitesinin okutuldugu sinif, unite icerigi ve ogrenci kazanimlari acisindan benzerlik ve farkliliklari ortaya konulmustur. FTDOP ve OFTM arasinda yapilan karsilastirma neticesinde FTDOP‟nin 412 sayfalik bir dokuman olmasi, OFTM‟nin ise 110 sayfadan olusmasi ve FTDOP nin OFTM programina gore daha ayrintili olmasi dikkati ceken ilk farkliliklardir. FTDOP yedi ogrenme alanindan, OFTM ise bes ogrenme alanindan olusmaktadir. FTDOP‟nda sarmallik ilkesi benimsenmisken, OFTM‟nda ise bu ilke gozetilmemistir. Isik unitesinin bulundugu sinif seviyesi, ogrenme alanlari ve ogrenci kazanim sayisi bakimindan da her iki program arasinda farkliliklar mevcuttur. Bu farkliliklarin yaninda; FTDOP‟nda yapilandirici ogrenme yaklasiminin esas olarak alinmasi, ogrenci merkezli ogretiminin savunulmasi, programinin vizyonunun, fen ve teknoloji okuryazarligi olarak belirlenmesi, bilimsel surec becerilerini ve Bilim-Teknoloji- Toplum-Cevre iliskisinin on plana cikarilmasi, ogretimde bilgi ve iletisim teknolojilerinin kullanilmasinin onerilmesi, ogrenci cesitliliginin dikkate alinmasi yonunden OFTM ile paralellik gosterdigi gorulmustur.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».