Zumbo'nun madde tepki sürecine yönelik eleştirel bakış açısıyla Türkçeyi Ölçme ve değerlendirmede yeni yaklaşımlar
Notice bibliographique
Résumé
Ana dili olarak Türkçenin ölçülmesi ve değerlendirilmesi maddenin kendisi ve maddeye yönelik katılımcı tepkilerine odaklı bir yaklaşımla sürmektedir. 21. yüzyılda Türkçenin ölçülmesi ise MEB ve ÖSYM öncülüğündeki testler yoluyla gerçekleşmekte ve aynı yaklaşımla paydaşlar tarafından yürütülmektedir. Bununla beraber Dünya’da maddeye tepki sürecinin ekolojik arka planının araştırılması ehemmiyetini giderek artırmaktadır. Madde tepki sürecinde madde ile karşılaşan katılımcı, tepkisinde arka plandaki kompleks bir ekolojik örüntüden etkilenmektedir. Dolayısıyla ilgili örüntünün geçerlilik araştırmalarına dâhil edilmemesi tablonun sınırlı görülebilmesine ve ölçme sonuçlarının eksik yorumlanmasına neden olmaktadır. Madde yanlılığı araştırmalarının mühim bir parçası olan diferansiyel madde fonksiyonunu belirlemeye yönelik çalışmalar bu noktada umut vermektedir. Buradan hareketle Türkçenin ana dili olarak ölçülmesindeki kısıtlı yaklaşımlara da karşılık 3 adımda bu çalışma şekillendirilmiştir. Birinci adımda ana dili olarak Türkçenin ölçülmesi ve değerlendirilmesine yönelik bir çerçeve sunulmuştur. İkinci adımda madde tepki sürecinin ekolojisi tartışılmıştır. Üçüncü adımda kompleks arka planın keşfi için diferansiyel madde fonksiyonu araştırmalarından potansiyel bir çözüm olarak Zumbo ve diğerleri (2015) tarafından geliştirilen ekolojik model tanıtılmıştır. Son aşamada ise kurum bazında MEB ve ÖSYM başta olmak üzere madde yazarları, araştırmacılar ve politika yapıcılar için tavsiye ve teklifler sıralanmıştır. Tartışmanın çıkarımından hareketle ana dili olarak Türkçenin ölçülmesi ve değerlendirilmesinde ekolojik yaklaşımın ve ekolojik modelin geçerlilik araştırmaları için büyük bir potansiyel taşıdığı söylenebilir. Dolayısıyla Türkiye’nin ölçme ihtiyaçlarına uygun olarak ekoloji tabanlı bir perspektifin Türkçenin ana dilinde ölçülmesine adapte edilmesi gerekmektedir. Böylece Türkçe dersi öğretim programının ölçmeye ve değerlendirmeye yönelik yaklaşım ihtiyacının karşılanması mümkün olacaktır.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,009 |
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 ».