Teacher Education in the Digital Transformation Process in North Cyprus: A Situation Analysis Study
Notice bibliographique
Résumé
While the world was already moving towards a digital future before 2020, the coronavirus pandemic accelerated that significantly in many sectors. This is certainly true with regard to digital transformation in the classroom, which gathered pace almost overnight when schools shutdown and lessons first moved online. At the time, the shift served to highlight how unprepared most of the sector was for digital transformation. At this point, both teacher and student skills and competencies for digital transformation have been questioned and many academic studies for literature have been put forward in this context. In this research, teacher education and competencies are questioned in the transition to the digital transformation process in Northern Cyprus. In addition, tools for measuring digital competencies and teacher-oriented changes will be introduced. It is thought that determining the competencies of teachers and the tools measuring these competencies within the scope of the digitalization process will be effective in ensuring quality in education on behalf of Northern Cyprus in the future and will shed light on future research. In the literature review, although the existence of studies belonging to Northern Cyprus in measuring the digital competence of teachers/teacher candidates’ is remarkable, it has been determined that there are not enough numbers according to the importance of the subject. Considering the rapid transition and adaptation to the digital transformation process, especially during the pandemic period, since teachers are the most important part of digital education, it is foreseen that more qualitative or quantitative research is needed to interpret and measure digital competencies.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».