Cabri 3D Kullanımının Öğretmen Adaylarının Analitik Geometri Başarılarına Etkisinin İncelenmesi
Bibliographic record
Abstract
Bu araştırmanın amacı, Cabri 3D dinamik geometri yazılımı kullanımının; ilköğretim matematik öğretmenliği 3. Sınıf öğretmen adaylarının analitik geometri başarıları ve matematik eğitiminde teknoloji kullanımına ait bakış açıları üzerindeki etkisinin araştırılmasıdır. Ayrıca uygulamadan iki yıl sonra dinamik geometri yazılımına dair verilen eğitimin deney grubundaki öğretmenler üzerindeki etkililiğinin incelenmesi de amaçlanmaktadır. Çalışmada nicel ve nitel analiz yöntemleri bir arada kullanıldığından karma yöntem deseninden yararlanılmıştır. Araştırmanın çalışma grubu; 2013–2014 eğitim öğretim yılında Marmara bölgesinde bulunan bir devlet üniversitesinin İlköğretim Matematik Öğretmenliği Bölümünde öğrenim gören 3. sınıf öğretmen adaylarından oluşmaktadır. Araştırmanın nicel boyutunda çalışma grubu, deney (30 öğrenci) ve kontrol (30 öğrenci) grubu olmak üzere iki ayrı gruptan toplamda 60 öğretmen adayından oluşmaktadır. Araştırmanın nitel boyutu ise iki aşamalı olarak gerçekleştirilmiş olup, uygulamadan hemen sonra gerçekleştirilen birinci aşamanın katılımcılarını deney grubunu oluşturan 30 öğretmen adayı oluşturmaktadır; uygulamadan 2 sene sonra gerçekleştirilen ikinci aşamanın katılımcıları ise deney grubunu oluşturan ve gönüllük esasına göre seçilen 10 öğretmenden oluşmaktadır. Araştırma sonucunda yapılan uygulamanın grupların analitik geometri başarı düzeylerindeki denkliğin bozulduğu görülmüştür. Her iki grubun analitik geometri başarılarının da artmasına rağmen, deney grubu öğrencilerinin analitik geometri başarılarının daha yüksek düzeyde arttığı görülmüştür. Uygulama sonrasında yapılan açık uçlu anket formuna verilen cevaplardan elde edilen verilerin analizine göre, öğretmen adaylarının ikisi hariç tamamı kendi derslerinde dinamik geometri yazılımlarını kullanmayı düşünmektedirler. Uygulamadan iki sene sonra gerçekleştirilen görüşmeler deney grubunda yer alan öğretmen adaylarının meslek hayatına atıldıktan sonra da geometri derslerinde dinamik geometri yazılımlarının kullanımını faydalı bulduklarını göstermiştir.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.008 |
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".