Sanatla İlişkilendirilmiş Matematik: İlkokul 4. Sınıf Öğrencilerinin Uygulamaları
Bibliographic record
Abstract
Bu araştırmada matematik ve sanatın bir araya getirildiği bütüncül bir öğretimin bir denencesi olarak 4. Sınıf öğrencilerinin örüntü, simetri, geometrik şekiller ve cisimler konuları ile bu konulara ait kavramları sanat eserleri aracılığıyla işlenmesi amaçlanmıştır. Araştırmada etkinlikler Escher ve Kandinsky’nin sanat eserleri aracılığıyla uygulanmış ve incelenmiştir. Araştırma öğretim deneyi modeline uygun olarak 15 dördüncü sınıf öğrencisi ile toplam beş haftada gerçekleştirilmiştir. Veri toplama aracı olarak, tasarlanan etkinliklere dayalı öğrenci yanıt formları, araştırmacı gözlem formu ve etkinliklere yönelik hazırlanan açık uçlu sorulardan oluşan anket formu kullanılmıştır. Araştırmada ele alınan her bir konuya ilişkin etkinlikler tasarlanarak öğretim deneylerine dayalı dersler yürütülmüştür. Buna ek olarak öğretim deneyinde ele alınan kavramları pekiştirmek için somut ve sanal materyallere dayalı dersler işlenmiştir. Öğrencilerin duyuşsal durumlarını ölçmek amacıyla ise anket formu kullanılmıştır. Araştırmada matematik ve sanat etkileşimi ile yürütülen dersler sonucunda öğrencilerin motivasyonlarının arttığı, matematik dersine ilişkin tutumlarında olumlu gelişme olduğu, örüntü ve simetri konularında anlam karmaşası yaşadıkları ve geometrik cisimler konusunda zorlandıkları belirlenmiştir. Bu sonuçlar ışığında ilkokul matematik derslerinde bu araştırmada ele alınandan farklı konu ve kavramlarıfarklı sınıf düzeylerindeki öğrenciler ile çalışılması önerilmektedir.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".