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Enregistrement W4200241166 · doi:10.5539/ies.v15n1p1

A Thematic Review of the Studies on the Music Teacher Competencies in Turkey

2021· review· en· W4200241166 sur OpenAlexvenueno aff
Hatice Çeliktaş, Doruk Engür, Sezen Özeke

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMusic Education and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisPsychologyData collectionSample (material)Mathematics educationTeacher educationService (business)PedagogyProfessional developmentContent analysisMedical educationDescriptive researchQualitative researchSociologyMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first official works about the teacher competencies in Turkey were began in 1998 and many revisions made since then. In this framework, subject-specific competencies were prepared for some areas for primary education in 2008 and secondary education in 2011. This research aimed to review and analyze studies about music teacher competencies between 2008 and 2017 when music teacher competencies were in effect. For this purpose, the studies conducted during this period in Turkey were scanned, and the thematic content analysis was carried out within the framework of the method/design, sample group, data collection tools, aims, results, and recommendations. One of the research findings showed that the studies concerned were particularly related to the competency areas of planning and regulation, the theoretical-applied knowledge and skill, and professional development. Another finding pointed out that the vast majority of the studies employed a descriptive survey model. Last but not least, it was found that the samples of the studies were mostly constructed from pre-service teachers rather than in-service teachers. This current research suggests that further studies should give priority to choose in-service teachers as samples rather than pre-service teachers and also suggests more functional courses for both undergraduate program and in service training.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0160,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,390
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,153 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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