MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412796920 · doi:10.21764/maeuefd.1566897

Türkiye’deki ilkokul fen bilimleri dersi öğretim programı ve Ontario Eyaleti’ndeki ilkokul fen ve teknoloji programının 21. Yüzyıl becerileri açısından karşılaştırılması

2025· article· tr· W4412796920 sur OpenAlexaboutno aff
Ertunç Altun, Kasım Kıroğlu

Notice bibliographique

RevueMehmet Akif Ersoy üniversitesi eğitim fakültesi dergisi. · 2025
Typearticle
Languetr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Methods and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bu araştırmada Türkiye ve Kanada’da (Ontario) 6-10 yaş aralığında çocuklar için hazırlanan fen programlarının amaç, kazanımlar, içerik, öğrenme-öğretme süreçleri ve ölçme değerlendirme ögelerinin 21. yüzyıl becerileri bağlamında karşılaştırılması amaçlanmıştır. Araştırma nitel araştırma desenlerinden biri olan durum çalışmasıdır. Veriler doküman incelemesi yoluyla toplanmış, betimsel analiz yoluyla analiz edilmiştir. Araştırmanın 21. yüzyıl becerileri çerçevesini ATC21S projesinde ortaya konulan 21. yüzyıl becerileri oluşturmaktadır. Türkiye Fen Bilimleri Öğretim Programında bilimsel süreç becerilerine vurgu yapılırken Ontario’da STEM yaklaşımına dayalı öğrenmenin altı çizilmektedir. Ontario’nun programında becerilerin uygulamalı olarak edinilmesine, kariyer bilinci geliştirmek, toplumun dinamiklerini anlamak ve küresel vatandaşlık becerilerine dönük daha belirgin amaçlar yer almaktadır. Ontario’nun programında Türkiye’ye göre çok daha fazla sayıda kazanımın yer aldığı görülmektedir. Türkiye’nin programında daha çok düşünme yolları becerilerine yönelik kazanımlar yer alırken Ontario programında düşünme yolları ve çalışma araçları becerilerini geliştirmeye yönelik kazanımlar önemli yer tutmaktadır. Programlar içerik yönünden benzerlik göstermektedir. Ontario programında öğrenme öğretme süreçleri Türkiye’nin programına göre çok daha detaylı açıklanmıştır. Ontario programında Türkiye’nin programından farklı olarak öğrenme-öğretme süreçlerinde öğrencilerin bilgi teknolojileri okur yazarlık becerilerini geliştirmek üzere çok sayıda ifade yer almaktadır. Türkiye’nin programında ölçme araç ve yöntemleri açısından uygulayıcılara kesin sınırlar çizilmemektedir. Ontario programında ise Türkiye’den farklı olarak ölçülecek beceriler ve ölçme araçları net olarak ifade edilmektedir.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,005

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,295 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMehmet Akif Ersoy üniversitesi eğitim fakültesi dergisi.Même sujetEducational Methods and AnalysisTravaux en français237 207