ETKİLİ OKUL GELİŞTİRME: TÜRKİYE VE DÜNYA PERSPEKTİFİYLE OKUL GELİŞİM MODELLERİ
Notice bibliographique
Résumé
Günümüz eğitim sistemleri, küresel ölçekte yaşanan hızlı değişim ve dönüşümlere uyum sağlayabilen, çok yönlü bireyler yetiştirmeyi hedeflemektedir.Bu hedef doğrultusunda en temel sorumluluk, eğitim kurumlarına, özellikle de okullara düşmektedir.Zira toplumsal kalkınmanın temel unsuru olan nitelikli insan gücünün yetiştirilmesi, büyük ölçüde okul temelli eğitim süreçleriyle mümkün olmaktadır.Çünkü eğitim sistemleri sosyal, ekonomik ve kültürel kalkınmanın ön koşulu olarak kabul edildiğinden, etkili okul yapılarının varlığı da giderek daha büyük bir önem kazanmaktadır.Bu bağlamda okullar; eğitim-öğretim süreçlerini geliştirmek, eğitimin niteliğini artırmak ve öğrenci başarısını yükseltmek amacıyla farklı okul gelişim modellerine yönelmektedir.Bu araştırmanın amacı da, Türkiye ve dünyada uygulanmakta olan okul gelişim modellerini kapsamlı bir şekilde incelemektir.Bu doğrultuda yapılan literatür taramasıyla, Türkiye'nin yanı sıra İtalya, İngiltere, Almanya, Amerika Birleşik Devletleri, Japonya, Finlandiya, Singapur ve Kanada'da başarıyla uygulanan okul gelişim modelleri ile STEM eğitim modelinin temel özellikleri ve uygulama süreçleri tartışılmıştır.Sonuç olarak, Türkiye'de Etkili Okul Geliştirme: Türkiye ve Dünya Perspektifiyle Okul Gelişim Modelleri
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».