MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7071629013

Türkiye ile Kanada fen eğitiminin karşılaştırmalı olarak incelenmesi

2022· article· tr· W7071629013 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDspace Repository (Marmara Üniversitesi) · 2022
Typearticle
Languetr
DomaineComputer Science
ThématiqueE-Learning and Knowledge Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Context (archaeology)Environmental education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bu araştırma Türkiye ve Kanada (Ontario) fen eğitimini ve ilköğretim okulları II. Kademe‟de uygulanan fen programları arasında farklar olup olmadığını araştırmak, farklılıkları ve benzerlikleri ortaya çıkarmak için karşılaştırma yapmak amacıyla yapılmıştır. Her iki ülke fen eğitim sistemleri karşılaştırılırken Türkiye ve Kanada (Ontario) fen ve teknoloji eğitimi “amaçlar” açısından karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiş, Türkiye 2005 Fen ve Teknoloji Dersi Öğretim Programı (FTDÖP ) ve Ontario, 1998 Fen ve Teknoloji Müfredatı (OFTM) yapı, öğrenme alanları ve öğretilmesi hedeflenen üniteler ve öğretilmesi hedeflenen ünitelerden Işık (FTDÖP) ve Optik (OFTM) ünitesinin okutulduğu sınıf, ünite içeriği ve öğrenci kazanımları açısından benzerlik ve farklılıkları ortaya konulmuştur. FTDÖP ve OFTM arasında yapılan karşılaştırma neticesinde FTDÖP‟nın 412 sayfalık bir doküman olması, OFTM‟nın ise 110 sayfadan oluşması ve FTDÖP nın OFTM programına göre daha ayrıntılı olması dikkati çeken ilk farklılıklardır. FTDÖP yedi öğrenme alanından, OFTM ise beş öğrenme alanından oluşmaktadır. FTDÖP‟nda sarmallık ilkesi benimsenmişken, OFTM‟nda ise bu ilke gözetilmemiştir. Işık ünitesinin bulunduğu sınıf seviyesi, öğrenme alanları ve öğrenci kazanım sayısı bakımından da her iki program arasında farklılıklar mevcuttur. Bu farklılıkların yanında; FTDÖP‟nda yapılandırıcı öğrenme yaklaşımının esas olarak alınması, öğrenci merkezli öğretiminin savunulması, programının vizyonunun, fen ve teknoloji okuryazarlığı olarak belirlenmesi, bilimsel süreç becerilerini ve Bilim-Teknoloji- Toplum-Çevre ilişkisinin ön plana çıkarılması, öğretimde bilgi ve iletişim teknolojilerinin kullanılmasının önerilmesi, öğrenci çeşitliliğinin dikkate alınması yönünden OFTM ile paralellik gösterdiği görülmüştür.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDspace Repository (Marmara Üniversitesi)Même sujetE-Learning and Knowledge ManagementTravaux en français237 207