MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387109938 · doi:10.29228/inesjournal.71196

Fen Bilgisi ve İlköğretim Matematik Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğini Tercih Etme Nedenleri ve Beklentileri

2023· article· tr· W4387109938 sur OpenAlexfundno aff
Kamil AKBAYIR

Notice bibliographique

RevueThe Journal of International Educational Sciences · 2023
Typearticle
Languetr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Professional Development and Motivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAhi Evran ÜniversitesiMinistère de l'Économie, de la Science et de l'Innovation - Québec
Mots-clésPsychologyHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Öz: Araştırmanın amacı; öğretmen adaylarının İlköğretim Matematik ve Fen Bilgisi Öğretmenliği lisans programını seçme nedenlerini ve beklentilerini ortaya çıkarmaktır.Araştırma, iki aşamada çalışılmıştır.Birinci aşaması, 2018-2019 eğitim öğretim yılı güz dönemi başında Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi 1. sınıfına yeni başlayan 27'si kadın, 13'ü erkek olmak üzere toplam 40 ilköğretim matematik ve 18'i kadın 7'si erkek olmak üzere toplam 25 fen bilgisi öğretmen adaylarıyla gerçekleştirilmiştir. Çalışmaya katılan öğretmen adaylarına 11 maddeden oluşan beşli likert tipi ölçek uygulanmıştır.Dört yıl sonra aynı öğretmen adaylarımız son sınıfa geldiklerinde, 2022-2023 eğitim öğretim yılı bahar döneminde aynı ölçek tekrar öğretmen adaylarımıza uygulanarak boylamsal bir çalışma yapılmıştır.Verilerin analizinde, SPSS 25,0 programı kullanılmıştır.Yapılan analizde frekans, yüzde ve gruplar arası anlamlı fark olup olmadığını test etmek için bağımlı t-testleri uygulanmıştır.Öğretmen adaylarımızın önce 1. sınıfta bölümü tercih etme nedenleri incelenmiş, 4 yıl sonra, son sınıfın bahar döneminde tekrar öğretmen adaylarımızın bölümü tercih etme nedenleri incelenmiş.Böylece çalışmamıza katılan öğretmen adaylarının 1. sınıftaki tercih etme nedenlerinin 4. sınıfa geldiklerinde herhangi bir değişikliğe uğrayıp uğramadığı bağımlı t-testi ile araştırılmıştır.Çalışmadan elde edilen bulgulara göre, çalışmamıza katılan öğretmen adaylarının kolay iş bulma beklentileri değerlendirildiğinde, hem fen bilgisi öğretmen adaylarının hem de ilköğretim matematik öğretmen adaylarının 1. sınıfların tercihleri ile 4. sınıfların tercihleri bağımlı t testi ile karşılaştırıldığında her iki grupta da 1. sınıfların lehine anlamlı bir fark görülmüştür.Yine çalışmamıza katılan öğ-1 Bu makalede açıklanan görüş ve düşünceler 8-11 Haziran 2023 tarihinde TED Üniversitesi ile Anı Yayıncılığın birlikte düzenlemiş olduğu "X.International Eurasian Educational Research Congress" adlı kongrede sözlü bildiri olarak sunulmuştur.The views and opinions expressed in this article were presented as an oral presentation at the "X.International Eurasian Educational Research Congress" organized jointly by TED University and Anı Publishing on June 8-11, 2023.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,006

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,330 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of International Educational SciencesMême sujetTeacher Professional Development and MotivationTravaux en français237 207