Fen Bilgisi ve İlköğretim Matematik Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğini Tercih Etme Nedenleri ve Beklentileri
Bibliographic record
Abstract
Öz: Araştırmanın amacı; öğretmen adaylarının İlköğretim Matematik ve Fen Bilgisi Öğretmenliği lisans programını seçme nedenlerini ve beklentilerini ortaya çıkarmaktır.Araştırma, iki aşamada çalışılmıştır.Birinci aşaması, 2018-2019 eğitim öğretim yılı güz dönemi başında Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi 1. sınıfına yeni başlayan 27'si kadın, 13'ü erkek olmak üzere toplam 40 ilköğretim matematik ve 18'i kadın 7'si erkek olmak üzere toplam 25 fen bilgisi öğretmen adaylarıyla gerçekleştirilmiştir. Çalışmaya katılan öğretmen adaylarına 11 maddeden oluşan beşli likert tipi ölçek uygulanmıştır.Dört yıl sonra aynı öğretmen adaylarımız son sınıfa geldiklerinde, 2022-2023 eğitim öğretim yılı bahar döneminde aynı ölçek tekrar öğretmen adaylarımıza uygulanarak boylamsal bir çalışma yapılmıştır.Verilerin analizinde, SPSS 25,0 programı kullanılmıştır.Yapılan analizde frekans, yüzde ve gruplar arası anlamlı fark olup olmadığını test etmek için bağımlı t-testleri uygulanmıştır.Öğretmen adaylarımızın önce 1. sınıfta bölümü tercih etme nedenleri incelenmiş, 4 yıl sonra, son sınıfın bahar döneminde tekrar öğretmen adaylarımızın bölümü tercih etme nedenleri incelenmiş.Böylece çalışmamıza katılan öğretmen adaylarının 1. sınıftaki tercih etme nedenlerinin 4. sınıfa geldiklerinde herhangi bir değişikliğe uğrayıp uğramadığı bağımlı t-testi ile araştırılmıştır.Çalışmadan elde edilen bulgulara göre, çalışmamıza katılan öğretmen adaylarının kolay iş bulma beklentileri değerlendirildiğinde, hem fen bilgisi öğretmen adaylarının hem de ilköğretim matematik öğretmen adaylarının 1. sınıfların tercihleri ile 4. sınıfların tercihleri bağımlı t testi ile karşılaştırıldığında her iki grupta da 1. sınıfların lehine anlamlı bir fark görülmüştür.Yine çalışmamıza katılan öğ-1 Bu makalede açıklanan görüş ve düşünceler 8-11 Haziran 2023 tarihinde TED Üniversitesi ile Anı Yayıncılığın birlikte düzenlemiş olduğu "X.International Eurasian Educational Research Congress" adlı kongrede sözlü bildiri olarak sunulmuştur.The views and opinions expressed in this article were presented as an oral presentation at the "X.International Eurasian Educational Research Congress" organized jointly by TED University and Anı Publishing on June 8-11, 2023.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.006 |
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".