Türkiye ve Kanada Ortaöğretim Matematik Dersi Öğretim Programlarının Karşılaştırılması
Bibliographic record
Abstract
Bu araştırmanın amacı Türkiye ortaöğretim matematik dersi öğretim programı ve Ontario ortaöğretim matematik dersi öğretim programının karşılaştırılmasıdır. Bu amaçla çalışmada her iki ülkenin ortaöğretim matematik dersi öğretim programları incelenirken, öğretim programlarının temel unsurları olan eğitim felsefeleri, hedef, içerik, eğitim durumları ve ölçme değerlendirme sistemleri ile ders kitapları ile program yönetme, izleme ve değerlendirme süreçleri temel alınmıştır. Araştırmada betimsel araştırma tekniklerinden doküman analizi kullanılmıştır. Eğitim ve toplumun içinde bulunduğu ekonomik, sosyal ve kültürel yapı birbirinden bağımsız değildir. Türkiye ve Ontario öğretim programları da bu yapılara bağlı olarak şekillenmiştir. Araştırma sonucunda Ontario ve Türkiye’nin matematik öğretim programlarında bir takım benzerlikler olduğu kadar farklılıkların da bulunduğu örneklerle ortaya konmuştur. Bu anlamda Kanada’nın çok uluslu bir ülke olması eğitimde yerelliği gerekli kıldığı buna karşılık, Türkiye’de merkezi, milli bir eğitim sistemi uygulandığı, Türkiye ve Kanada arasında matematik dersi öğretim programlarının özellikle ölçme ve değerlendirme süreçleri açısından ciddi anlamda farklılıklar olduğu belirlenmiştir. Çalışmada tercih edilen Ontario eyaletinin PISA sınavlarında aldığı olumlu sonuçlar her iki ülkenin öğretim programları açısından da incelenmiştir. Bu farkı oluşturan başlıca nedenin öğretim programlarının uygulanma süreçlerindeki farklılıklar olduğu bulgusuna ulaşılmıştır. Araştırma sonucuna göre Türkiye’de öğretmen niteliklerini yükseltecek çalışmaların artırılması ve eğitimde günümüzün vazgeçilmez parçası olan teknolojinin matematik öğretim programlarındaki yerinin genişletilmesi gerekmektedir.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.004 |
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".