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Enregistrement W7112406039

PISA 2006 Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı'nda insan kaynakları ve fiziksel kaynakların öğrencilerin fen okuryazarlığına olan etkisinin kültürlerarası karşılaştırılması.

2010· other· en· W7112406039 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpenMETU (Middle East Technical University) · 2010
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScientific literacyLiteracyRank (graph theory)Scientific reasoningData collectionCurriculumValue (mathematics)Variance (accounting)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the students’ characteristics and school characteristics and their influences on scientific literacy skills of 15-year-old students across Turkey, Canada, and Sweden, through the use of data from Organisation for Economic Co-operation and Development’s (OECD’s) Programme for International Student Assessment (PISA) 2006. The purpose of this study is to gain a more complete understanding of the effect of human and physical resource allocations and their interaction on students’ scientific literacy skills using Hierarchical Linear Modeling (HLM) techniques. By PISA 2006 results, in terms of scientific literacy, Canada is a high performing country whereas Turkey is far below the average and Sweden has a rank in the average. For modeling scientific literacy, student-level characteristics determined by student questionnaire, and school-level characteristics determined by school questionnaire were used. Results of the present study indicated that there were significant between-school differences in scientific literacy skills of students for all three countries. Turkey had the highest between-school variance and it was more than half of the total variance whereas in Canada and Sweden they were far lower. School type and size were common school factors affecting students’ scientific literacy skills in Canada and Sweden; however, in Turkey school admittance policies, educational resources, science promotional activities, and teacher qualities were school characteristics which have impact on scientific literacy. Enjoyment of learning science, self-efficacy in science, general value given to science, awareness of environmental issues, responsibility for sustainable development, and confidence in use of information technologies were common student factors affecting development of scientific literacy skills in the three countries. Finally, in all three countries cross-level interactions of student and school characteristics for developing scientific literacy skills were observed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0090,004
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,020

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,191 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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