Fen Bilimleri Öğretmenlerinin Etkileşimli E-Kitap Kullanımına Yönelik Görüşlerinin İncelenmesi
Bibliographic record
Abstract
Bilgi ve iletişim teknolojilerindeki gelişmelere paralel olarak, eğitim ve öğretim ortamlarına teknoloji entegrasyonu önem kazanmaktadır. Eğitim alanında gerçekleştirilen yeniliklere uyum sağlamak, geri kalmamak ve teknolojinin sunduğu imkânlardan yararlanmak için Türkiye’de birçok yenilik hayata geçirilmektedir. Bu yeniliklerin başında teknoloji destekli öğretime uyumlu olacak şekilde etkileşimli e-kitapların kullanılması gelmektedir. Bu çalışmanın amacı fen bilimleri öğretmenlerinin etkileşimli e-kitapların kullanımına yönelik görüşlerinin alınmasıdır. Nitel araştırma yöntemlerinden durum çalışması olarak yürütülen çalışma, devlet okullarında görev yapan 8 Fen bilimleri öğretmeni ile yürütülmüştür. Çalışmanın verileri yarı yapılandırılmış görüşmeler ile toplanmıştır. Elde edilen veriler içerik ve betimsel analiz yoluyla analiz edilmiştir. Elde edilen bulgulara göre etkileşimli e-kitabın öğretmenlerin gözünden avantajları öğrenmeyi kolaylaştırması, konuyu pekiştirmeye yardımcı olması ve hızlı erişim imkânı sağlamasıdır. Öğretmenlere göre etkileşimli e-kitapların öğrenciler açısından avantajları çoklu ortam desteğini kullanarak , öğrencilerin derse aktif katılım sağlaması ve kalıcı öğrenmenin desteklenmesidir.Etkileşimli e-kitapları canlı derslerde kullanmanın zorlukları ile ilgili öğretmenler çoğunlukla internet erişim sıkıntısından, zaman kısıtlamasından ve ek donanım ihtiyacından bahsetmiştir. Öğretmenlerin çoğunlukla EBA sistemi ve etkileşimli e-kitap kullanımına yönelik bir eğitim almadıklarını ve bu öğretim teknolojilerini kullanmak için eğitime ihtiyaç duyduklarını belirtmişlerdir. Ayrıca, öğretmenler etkileşimli e-kitapların içeriğinin geliştirilmesi gerektiğini düşünmektedirler.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".