Comparison of Turkey and Countries with High PISA Achievement in terms of Education Expenditures and Academic Achievements
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research is to compare the education expenditures of the Economic Cooperation and Development Organization (OECD) countries such as Canada, Finland and South Korea, which are successful in the 2018 cycle of the Program for International Student Assessment (PISA) with Turkey, and to make suggestions for Turkey. The research was designed in the scanning model. The research population is 36 OECD countries. Canada, Finland and South Korea which were succeed in the 2018 PISA and Turkey were selected as samples. Data were obtained from OECD reports on the 2018 PISA cycle and other international and national documents. In the research, document analysis method was used. According to the results of the research, it has been seen that the education expenditures of Canada, Finland and South Korea are high and the countries are successful in PISA. Therefore, it can be said that there is a positive relationship between PISA achievement and education expenditures. Public education expenditures only in higher education in Turkey are higher than Canada, Finland and South Korea and the OECD average. Education expenditures per student in Turkey are below the OECD average and almost a third of that of Canada, Finland and South Korea. There are significant differences when comparing Turkey with other countries (Canada, Finland and South Korea) in terms of Gross Domestic Product (GDP), expenditure per student and teachers' salaries.
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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 | 0,000 | 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 ».