Investigation of Teacher Candidates' Nature of Science Beliefs In Terms of Gender, Program, and Class Level
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to examine teacher candidates' nature of science beliefs in terms of certain variables (gender, program, and class level). The participants of the research are 364 teacher candidates studying at the faculty of education of a public university in three programs; science education, elementary mathematics education, computer education, and instructional technology. Convenience sampling was applied and a relational screening model from descriptive research design was used. "Nature of Science Beliefs Scale" developed by Özcan and Turgut (2014) was used as a data collection tool. Subsequently, data analysis was conducted through SPSS statistical software by applying independent samples t-test and one-way ANOVA analysis. According to the results of the study, teacher candidates' nature of science beliefs was found on the undecided level. Additionally, female teacher candidates have a higher level than male teacher candidates related to the nature of science beliefs dimensions of tentativeness, observation and inference, scientific method/methods, assumptions and boundaries, socio-cultural embeddedness, and theories and laws, and it was found that this difference was statistically significant. In terms of program variables, only a difference was found in the dimension of scientific method/methods in favor of science teacher candidates. Finally, there was a statistically significant difference in the dimensions of tentativeness and theories and laws in terms of a class-level variable. Consequently, new activities and subjects that can be added to the curriculum are recommended
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».