FEN ÖĞRETİMİ PROGRAMLARINDAKİ ETKİNLİKLERİN RUBRİK KULLANILARAK BİLİMİN DOĞASI AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışma, fen-teknoloji ve kimya öğretimi programlarındaki öğrenme-öğretme etkinliklerinin bilimin doğasını içerme düzeylerini ve niteliklerini belirlemek amacıyla yapılmıştır. Bu amaca yönelik olarak 2004 yılında Milli Eğitim Bakanlığı Talim Terbiye Kurulu Başkanlığı Tarafından geliştirilen ilköğretim Fen ve Teknoloji dersi öğretim programı ve Canada'nın; Ontario, Atlantic ve British Colombia eyaletlerinin ortaöğretim kimya dersi öğretim programlarındaki etkinlikler incelenmiştir. Programları incelemek için bilimin doğası boyutları dikkate alınarak analitik bir rubrik geliştirilmiş ve kullanılmıştır. Rubrik değerlendirmesi sonucunda Türkiye 'deki Fen ve Teknoloji Dersi Öğretim Programı ile British Colombia Kimya Dersi Öğretim Programlarındaki etkinliklerde bilimin doğasına oldukça yüksek oranda yer verildiği görülmüştür.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".