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Enregistrement W4283119787 · doi:10.5539/jel.v11n4p153

Values Lost in Society in the Eyes of Teachers

2022· article· en· W4283119787 sur OpenAlexvenueno aff
Sevgi Koç

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueValues and Moral Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFamily valuesHonestyPsychologyValues educationValue (mathematics)PedagogySocial psychologyReligious valuesSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People’s actions are governed by their values, beliefs, perspectives, and world views. There is so much diversity that everyone has or creates their own moral standards, principles, and values, making social cohesion difficult. We come to a dead-end when we evaluate different moral standards and value systems from the perspective of relativity and absoluteness. People acquire values first in the family and then at school. Therefore, teachers play a crucial role in helping students adopt values and moral standards. This study investigated teachers’ views on values (especially lost values). This study adopted a qualitative research design (phenomenology). Data were collected using a semi-structured interview questionnaire developed by the researcher. The questionnaire consisted of six questions. The study sought answers to the following questions: What do teachers think about values and values education? What values do teachers think we have lost in society? Why do teachers think we have lost values in society? and How do teachers think we can get back the lost values? Participants viewed values as moral principles. They regarded values education as the type of education required for society to live in a healthy, harmonious, and peaceful way. They thought that we had lost the values of honesty, understanding, respect, etc. They believed that we had lost those values because of social media, changes in the institution of family, etc. They suggested that we provide students with values education courses and encourage school-family collaboration to get back the lost values.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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