Okul Öncesi Öğretmenlerinin Bilim Defterlerine İlişkin Görüşlerinin İncelenmesi
Bibliographic record
Abstract
Bilim defterleri okul öncesinde bilimsel süreç becerilerini ve öğrenmelerini desteklemek için etkili bir araçtır. Bu amaçla bilim defterleri, okul öncesi dönem çocuklarının sorgulama temelli bilim etkinliklerinde gözlemledikleri olguları, sınıf ortamındaki tartışmaları ve o olguya ilişkin düşüncelerini kendi bakış açılarından özgürce yansıtmalarına olanak veren bir dokümantasyon biçimi olarak tanımlanabilmektedir. Bu çalışmada öğretmenlerin bilim defterlerine ilişkin görüşlerini ortaya çıkararak bilim defterleri hakkında genel yaklaşımlarını belirlemek amaçlanmaktadır. Bu araştırma, okul öncesi öğretmenlerinin bilim defterleri hakkında görüşlerini inceleyen nitel bir çalışmadır. Araştırmanın çalışma grubunu, ülkemizin farklı coğrafi bölgelerinde hizmet veren anaokulları/anasınıflarında görev yapan 57’si kadın, 1 tanesi erkek 58 okul öncesi öğretmeni oluşturmaktadır. Veri toplama aracı olarak araştırmacılar tarafından hazırlanmış olan “Okul Öncesi Öğretmenlerinin Bilim Defterleri ile ilgili Görüşleri” isimli yapılandırılmamış görüşme formu kullanılmıştır. Bu araştırmada, toplanan verilerin analizinde, nitel araştırma yöntemlerinden betimsel analiz tekniği kullanılmıştır. Araştırma sonucunda bilim defterinin ne olduğu hususunda okul öncesi öğretmenlerinin %29,3’ünün çocukların kullanırken meraklarını pekiştiren bir defter, %20,7’si bilgi içerikli defter ve %19’u ise bu konuda bir bilgisi olmadığını belirtmiştir.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.005 |
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".