İlkokul ve Ortaokul Ders Programlarında Afetten Korunma ve Güvenli Yaşam
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışmada, Milli Eğitim Bakanlığı (MEB) İlkokul ve Ortaokul Türkçe, Matematik, Hayat Bilgisi, Sosyal Bilgiler ve Fen ve Teknoloji dersi öğretim programlarındaki afetten korunma ve güvenli yaşam ara disiplini kazanımları incelenmiş, ilgili konuların ders programlarındaki yeri ve yenilenmiş Bloom taksonomisine göre içeriği incelenmiştir. Araştırma, nitel araştırma modelinde tasarlanmış ve veriler doküman incelemesi yoluyla elde edilmiştir. Araştırma bulgularına göre, afet ve güvenli yaşam konularının en fazla Fen ve Teknoloji öğretim programında, en az ise Türkçe ders programında yer aldığı tespit edilmiştir. Bunun yanı sıra, kazanımlarda %54 oranında “deprem” ve %13 oranında “heyelan” afet türlerinin yer aldığı ve diğer afetlere ise daha az yer verildiği tespit edilmiştir. Afetten korunma ve güvenli yaşam kazanımları yenilenmiş Bloom taksonomisine göre incelediğinde, bilgi boyutunda “kavramsal bilgi” basamağında, bilişsel süreç boyutunda ise “anlama” basamağında kazanımların en fazla yer aldığı tespit edilmiştir. Araştırmanın sonuçlarına göre Türkçe, Hayat Bilgisi ve Sosyal bilgiler ders öğretim programlarında, afetten korunma ve güvenli yaşam ara disiplin konularından sadece depremin yer aldığı belirlenmiştir. Yenilenmiş Bloom taksonomisine göre sonuçlara bakıldığında ise afetten korunma ve güvenli yaşam ara disiplin kazanımlarının taksonomide eşit dağılmadığı belirlenmiştir. Afet gibi her an karşılaşabileceğimiz bir konuda öğrencilerin ve bireylerin öğrendiklerini yaşamlarına aktarmasında ders öğretim programlarına koyulan kazanımların bilgi ve bilişsel süreç basamakları dikkate alınarak geliştirilmesinin önemli olacağı düşünülmektedir.
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 | 0.004 |
| 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 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 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".