Covid-19 Pandemi Sürecinde Veteriner Fakültesi Öğrencilerinin Uzaktan Eğitime İlişkin Tutum ve Görüşlerinin Değerlendirilmesi
Bibliographic record
Abstract
ÖZET Bu çalışmanın amacı, Covid-19 pandemisi sürecinde Türkiye’deki veteriner fakültesi öğrencilerinin uzaktan eğitime ilişkin tutum ve görüşlerini belirlemektir. Çalışma iki aşamada gerçekleştirilmiştir: Birinci aşamada, veteriner fakültesi öğrencilerinin uzaktan eğitime (UE) ilişkin tutum ve görüşlerini değerlendirmek için bir ölçek geliştirilmiş ve doğrulanmış ( n = 250 öğrenci; bir veteriner fakültesi); ikinci aşamada geliştirilen bu ölçek veteriner fakültesi öğrencilerine uygulanmıştır ( n = 1.599 öğrenci, 19 veteriner fakültesi). İkinci Aşama, Aralık 2020 ve Ocak 2021 tarihleri arasında hem yüz yüze hem de uzaktan eğitimi deneyimlemiş 2, 3, 4, ve 5. sınıf öğrencileri ile gerçekleştirilmiştir. Ölçek, yedi alt faktöre ayrılan 38 soru içermektedir. Öğrencilerin çoğu, uygulamalı derslerin (%77,1) UE yöntemiyle verilmeye devam edilmemesi gerektiğini ve pandemi sonrasında pratik beceriler için telafi yüz yüze programların (%77) gerekli olacağını düşünmektedir. UE’nin başlıca faydaları, çalışmaların kesintiye uğramaması (%53,2) ve daha sonra çalışmak için çevrimiçi video materyaline ulaşılabilmesidir (%81,2). Öğrencilerin %69’u UE sistem ve uygulamalarının kullanımının kolay olduğunu düşünmektedir. Öğrencilerin çoğu (%71) UE kullanımının mesleki becerilerini olumsuz etkileyeceğini düşünürken, %26,5’i eğitim sürelerinin uzamasını beklemekte, ancak sadece %18,1’i pandemi süresince eğitimlerine ara vermeyi düşünmektedir. Dolayısıyla, sağlık bilimleri alanında uygulama odaklı eğitim veren veteriner fakültelerinde yüz yüze eğitimin öğrenciler tarafından vazgeçilmez görüldüğü ortaya çıkmıştır. Bununla birlikte, UE yöntemi tamamlayıcı bir araç olarak kullanılabilir.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".