Bibliographic record
Abstract
Bu çalışmanın temel amacı, sınıf öğretmenlerinin geçmişte veya son zamanlarda yaşadığı etik ikilemleri incelemektir. Alanyazında etik ikilem, eşit derecede arzulanan, ancak birbiriyle tutarsız ya da çelişkili olan, iki farklı eylemi gerektiren bir durum olarak tanımlanmaktadır. Çalışmada, nitel araştırma desenlerinden biri olan durum çalışması deseni kullanılmıştır. Çalışma, 2018-2019 öğretim yılında Siirt ili Baykan ilçesinde görev yapmakta olan 65 sınıf öğretmeni ile yürütülmüştür. Çalışmanın verileri, üç açık-uçlu sorudan oluşan yapılandırılmış görüşmelerle elde edilmiş ve içerik analizi tekniği ile çözümlenmiştir. Elde edilen veriler aşağıdaki 14 kategori altında gruplandırılmıştır. Bu kategoriler şunlardır: (1) öğretmen eğitiminin değerine ilişkin etik ikilemler, (2) ilkokul öğretim programının uygulanmasına ilişkin etik ikilemler, (3) olumlu öğretmenlik imajı oluşturmaya yönelik etik ikilemler, (4) öğrenci merkezli olma çabasıyla ilgili etik ikilemler, (5) mesleki özveride bulunmaya ilişkin etik ikilemler, (6) mesleki doyum arayışıyla ilgili etik ikilemler, (7) mesleki rol karmaşasına dayalı etik ikilemler, (8) meslektaş ilişkileriyle ilgili etik ikilemler, (9) özel hayata dair etik ikilemler, (10) kadın-öğretmen olmayla ilgili etik ikilemler, (11) anne-öğretmen olmayla ilgili etik ikilemler, (12) sosyokültürel ortama dayalı etik ikilemler, (13) maddi kaygılarla ilgili etik ikilemler ve (14) veli desteğine ilişkin etik ikilemler. Bu çalışma ile sınıf öğretmenliği mesleğinin daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunulduğu sonucuna ulaşılmıştır.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.012 |
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".