Zumbo'nun madde tepki sürecine yönelik eleştirel bakış açısıyla Türkçeyi Ölçme ve değerlendirmede yeni yaklaşımlar
Bibliographic record
Abstract
Ana dili olarak Türkçenin ölçülmesi ve değerlendirilmesi maddenin kendisi ve maddeye yönelik katılımcı tepkilerine odaklı bir yaklaşımla sürmektedir. 21. yüzyılda Türkçenin ölçülmesi ise MEB ve ÖSYM öncülüğündeki testler yoluyla gerçekleşmekte ve aynı yaklaşımla paydaşlar tarafından yürütülmektedir. Bununla beraber Dünya’da maddeye tepki sürecinin ekolojik arka planının araştırılması ehemmiyetini giderek artırmaktadır. Madde tepki sürecinde madde ile karşılaşan katılımcı, tepkisinde arka plandaki kompleks bir ekolojik örüntüden etkilenmektedir. Dolayısıyla ilgili örüntünün geçerlilik araştırmalarına dâhil edilmemesi tablonun sınırlı görülebilmesine ve ölçme sonuçlarının eksik yorumlanmasına neden olmaktadır. Madde yanlılığı araştırmalarının mühim bir parçası olan diferansiyel madde fonksiyonunu belirlemeye yönelik çalışmalar bu noktada umut vermektedir. Buradan hareketle Türkçenin ana dili olarak ölçülmesindeki kısıtlı yaklaşımlara da karşılık 3 adımda bu çalışma şekillendirilmiştir. Birinci adımda ana dili olarak Türkçenin ölçülmesi ve değerlendirilmesine yönelik bir çerçeve sunulmuştur. İkinci adımda madde tepki sürecinin ekolojisi tartışılmıştır. Üçüncü adımda kompleks arka planın keşfi için diferansiyel madde fonksiyonu araştırmalarından potansiyel bir çözüm olarak Zumbo ve diğerleri (2015) tarafından geliştirilen ekolojik model tanıtılmıştır. Son aşamada ise kurum bazında MEB ve ÖSYM başta olmak üzere madde yazarları, araştırmacılar ve politika yapıcılar için tavsiye ve teklifler sıralanmıştır. Tartışmanın çıkarımından hareketle ana dili olarak Türkçenin ölçülmesi ve değerlendirilmesinde ekolojik yaklaşımın ve ekolojik modelin geçerlilik araştırmaları için büyük bir potansiyel taşıdığı söylenebilir. Dolayısıyla Türkiye’nin ölçme ihtiyaçlarına uygun olarak ekoloji tabanlı bir perspektifin Türkçenin ana dilinde ölçülmesine adapte edilmesi gerekmektedir. Böylece Türkçe dersi öğretim programının ölçmeye ve değerlendirmeye yönelik yaklaşım ihtiyacının karşılanması mümkün olacaktır.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.009 |
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".