Bir Yerel Eğitim Planlaması Örneği: Diyarbakır İli Çüngüş İlçesi Öğretim Haritası
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışma, Diyarbakır ili Çüngüş ilçesinin eğitim durumunu analiz etmeyi ve geleceğe yönelik çözüm önerileri sunarak bir eğitim planı hazırlamayı amaçlamaktadır. Araştırmada doküman incelemesi yöntemi kullanılmış olup çalışma evreni hakkında genel bir anlayışa ulaşmak amacıyla genel tarama modeli tercih edilmiştir. Araştırma Çüngüş ilçesi merkez, köy ve mezralarını kapsamaktadır. Araştırmada 2010-2020 yılları arasındaki veriler dikkate alınarak değerlendirmeler yapılmıştır. Veriler TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu), İl Milli Eğitim Müdürlüğü, İlçe Milli Eğitim Müdürlüğü, İlçe Belediyesi, Valilik ve Millî Eğitim Bakanlığı MERNİS (Merkezi Nüfus İdaresi Sistemi) sisteminden elde edilmiştir. Verilerin analizinde öğretim haritası oluşturma tekniği kullanılmıştır. Öğretim haritası oluşturulurken, nüfus piramidi, 5'li yaş grupları, en küçük kareler yöntemi, öğrenci akış şeması, geometrik artış yöntemleri, yarı logaritmik kalıp ve istatistiksel formüller kullanılmıştır. Bu çalışma, yerel eğitimin ayrıntılı bir analizini yaparak gelecekteki ihtiyaçları öngörmek amacıyla genel durum saptaması, eğilimler, kestirimler, sonuçlar ve öneriler şeklinde yapılandırılmıştır. Yapılan hesaplamalara göre ilçe nüfusun 2030 yılına kadar %2 oranında azalması beklenmektedir. Öğrenci ve öğretmen sayılarına ilişkin gelişim, eğilim ve tahminlerin incelenmesi sonucunda, okul öncesi, ilkokul ve ortaokul kademelerinde öğrenci ve öğretmen sayılarında artış eğilimi olduğu görülmüştür. Bu artışın lise düzeyinde yaş grubu nüfusunu önemli ölçüde aşacağı sonucuna varılmıştır.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.014 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".