Türkiye ve Kanada’daki (Alberta Eyaleti) Sosyal Bilgiler Öğretim Programlarının Beceri Boyutu Açısından Karşılaştırılması
Notice bibliographique
Résumé
Bir karşılaştırmalı eğitim çalışması olan bu araştırmanın amacı, Türkiye ve Kanada’daki (Alberta Eyaleti) Sosyal Bilgiler Öğretim Programlarını beceri boyutu açısından incelemektir. Araştırma deseni temel nitel araştırmadır. Veriler doküman incelemesi yoluyla toplanmış ve birincil veri kaynağı olarak her iki ülkenin resmi internet sitelerinden ulaşılan güncel Sosyal Bilgiler Öğretim Programları kullanılmıştır. Elde edilen veriler betimsel analiz yoluyla analiz edilmiştir. Ülkelerin sosyal bilgiler öğretim programlarında yer alan temel beceriler ve sınıf düzeyi bazındaki beceriler irdelenerek “benzerlikler” ve “farklılıklar” temaları altında işlenmiştir. Bulgulara bakıldığında Türkiye’deki Sosyal Bilgiler Öğretim Programı ile Kanada’daki (Alberta Eyaleti) Sosyal Bilgiler Öğretim Programı’nda kazandırılması hedeflenen temel beceriler hem sayısal olarak hem de içeriklerinin açıklanması bakımından farklılık göstermektedir. Bunun yanında eleştirel düşünme, araştırma, iletişim, karar verme, problem çözme ve sosyal katılım becerileri ortak olarak her iki ülke programında da yer almaktadır. Ayrıca sınıf düzeyi bazında verilen becerilerin Kanada’daki (Alberta Eyaleti) Sosyal Bilgiler Öğretim Programı’nda dört ana başlık altında şekillendiği görülmektedir. Bu kapsamda elde edilen sonuçlar ilgili literatür ışığında tartışılmış ve birtakım önerilere yer verilmiştir.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,006 |
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 ».