COMPARATIVE ANALYSIS of TOP-PERFORMING COUNTRIES in PISA and TURKIYE’S TEACHER COMPETENCES
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to compare the teacher competency frameworks (TCFs) of top performing countries in PISA (Singapore, Hong Kong, Estonia, Canada) and Türkiye and to reveal the similarities and differences among teacher competences of these countries. Comparative education method was used in the study. Successful countries in PISA from different regions were chosen as sample countries. Official documents on teacher education and specifically TCFs of sample countries were examined as the main data sources. Descriptive analysis was used for the analysis of data. This study revealed that “subject matter knowledge and pedagogical skills, teachers’ continuous professional development and collaboration, and supporting student development” are the in common competences in all sample high-achieving countries’ TCFs including Türkiye. However, “Techno-pedagogical skills” domain, which is quite important in today’s world, exists only in Estonia’s TCF. It was seen that publishing year of TCFs differs greatly. It was concluded that sample countries’ TCFs have similarities largely while there are also some differences among them. Finally, it was seen that Türkiye’s TCF shows similarities to sample top-performing countries’ TCFs to a great extent.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».