Sekizinci Sınıf Fen Bilimleri Ders Kitabında Çoklu Modsal Betimleme Kullanımının İncelenmesi
Notice bibliographique
Résumé
Bu araştırma, Millî Eğitim Bakanlığının kullandığı 8. sınıf fen bilimleri ders kitabında kullanılan modsal betimlemelerin sayısını tespit etmek, bu modların ünitelere göre dağılımını, ünite kapsamındaki içerik ile ilişkisini, betimsel özelliklerini, diğer modlarla arasındaki bağlantıları ve öğrenme güçlüğüne sebep olup olmadığını incelemek amacıyla yapılmıştır. Bu çalışmadaki temel veri toplama kaynağı 2020-2021 eğitim-öğretim yılında Millî Eğitim Bakanlığı tarafından Türkiye geneli ortaokullarda okutulması uygun görülen 8. sınıf fen bilimleri ders kitabıdır. Veri analiz sürecinde öncelikle modsal betimlemeler ile ilgili yapılan çalışmalar incelenerek ders kitaplarında kullanılan resim, fotoğraf, tablo, grafik, diyagram, şema ve matematiksel ifadeler gibi modsal betimlemeler kategorilere ayrılmış, tanımları yapılmış ve doküman analizinde kullanılacak olan modsal betimlemeler seçilmiştir. Sonuç olarak 8. sınıf fen bilimleri ders kitabında kullanılan modların sayısında ve türlerinin dağılımında ünitelere göre farklılık gösterdiği tespit edilmiştir. Ayrıca ders kitabında metin ile kısmen ilişkili ya da ilişkisiz olan modların bulunduğu, metin içeriğinde öğrencileri modlara yönlendirmek amacıyla kullanılan bağlantı ve ifadelerin yetersiz olduğu tespit edilmiştir. Çalışmada incelenen fen bilimleri ders kitaplarındaki modlarda tasarım hatası, eksiklik ve açık-anlaşılır olmayan kısımlardan dolayı belirsizlikler belirlenmiş ve bunların da öğrencilerde öğrenme güçlüğü oluşturabileceği ifade edilmiştir.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».