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Enregistrement W7117753475 · doi:10.35452/caless.1782505

COMPARISON OF THE TURKISH LANGUAGE TEACHING PROGRAM WITH THE MOTHER LANGUAGE TEACHING PROGRAMS OF THE CONTINENTAL OF PISA 2018

2025· article· W7117753475 sur OpenAlexaboutno aff
Adil İLKİN, Bekir Direkci

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Current Approaches in Language Education and Social Sciences · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Methods and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurkishCurriculumFirst languageReading (process)National curriculumNative-language instructionLiteracyLanguage proficiency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various national exams are administered in Turkey to evaluate academic achievement and identify areas in need of improvement. In addition to these national assessments, Turkey also participates in several global evaluation projects to determine its position in the international education arena. One of these initiatives is the Programme for International Student Assessment (PISA), conducted by the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). PISA evaluates students' reading skills as well as their literacy in mathematics and science. This study comparatively examines the mother tongue curricula of countries that ranked first in reading skills on each continent according to the 2018 PISA results, alongside the Turkish Language Curriculum implemented in Turkey. In this context, the mother tongue curricula of South Korea (Asia), Estonia (Europe), Australia (Australia), Chile (South America), Canada (North America), and New Zealand (Oceania) were analyzed. These curricula were evaluated based on key components such as goals, instructional practices, content, assessment methods, and grade levels. The similarities and differences between the programs were identified. Data for the research were gathered by translating documents obtained from the official websites of the ministries of education of the respective countries. Since grade levels vary among countries, no restriction was applied to a specific grade level during the comparison process. The findings indicate that there are similarities in the outcome-oriented structure of mother tongue curricula. However, significant differences exist in terms of the supporting skills, values, instructional materials, teaching methods and techniques, and assessment approaches incorporated within these programs. These differences are discussed in detail in the conclusion section, along with various suggestions for updating the Turkish Language Curriculum.

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)0,004
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,400 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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