Ortaokul öğretmenlerinin eğitim programı bilgisi ile ilgili profesyonel gelişim aktivitelerine katılımlarının 21. yüzyıl becerileri doğrultusunda incelenmesi : Talis 2018’den kanıtlar
Bibliographic record
Abstract
Araştırmanın amacı, farklı ülkelerdeki, (48 Ülke: Avustralya, Avusturya, \nBelçika, Brezilya, Bulgaristan, Şili, Tayvan, Kolombiya, Hırvatistan, Güney Kıbrıs, \nÇekya, Danimarka, Estonya Finlandiya, Fransa, Gürcistan, Macaristan, İsrail, İtalya, \nJaponya, Kazakistan, Kore, Letonya, Litvanya, Malta, Meksika, Hollanda Yeni \nZelenda, Norveç, Portekiz, Rusya Federasyonu, Suudi Arabistan, Singapur, Slovakya, \nVietnam, Slovenya, Güney Afrika, İspanya, İsveç, Birleşik Arap Emirlikleri, Türkiye, \nAmerika Birleşik Devletleri, İngiltere(Birleşik Krallık), Alberta (Kanada), Romanya, \nBuenos Aires(Arjantin), Şangay (Çin) ortaokul öğretmenlerinin eğitim programlarının \nuygulamasına yönelik görüşlerini, öğretimde bilgi ve iletişim teknolojilerinin \nkullanım düzeyleri, çokkültürlü ve çok dilli bir ortamda öğretme dereceleri, farklı ülke \nve kültürden bireylerle iletişimde olma durumları açısından incelemektir. Bu amaçla, \nTALIS 2018 araştırması kapsamında ortaokul öğretmenlerine uygulanan anketlerden \nyararlanılmıştır. Araştırmanın katılımcıları 48 farklı ülkeden 144675 ortaokul \nöğretmenidir. Verilerin analizinde; frekans ve yüzde oranları ile değişkenlerin dağılımı \nbelirlenirken, değişkenler arasındaki ilişkiler Goodman - Kruskal Gamma korelasyon \nkatsayısı ile hesaplanmıştır. Araştırmanın sonuçlarına göre, söz konusu ülkelerde \nTALIS 2018 araştırmasına katılan öğretmenlerin öğretimde bilgi ve iletişim \nteknolojilerinin kullanım düzeyleri, çokkültürlü ve çok dilli bir ortamda öğretme \ndereceleri, farklı ülke ve kültürden bireylerle iletişimde olma durumları olumlu \ndüzeydedir. Değişkenler arasındaki ilişkiler incelendiğinde, farklı ülkelerdeki ortaokul \nöğretmenlerinin, eğitim programının uygulanmasına yönelik program bilgisine ilişkin \ngörüşleriyle, öğretimde bilgi ve iletişim teknolojilerini kullanım düzeyleri arasında \nyüksek düzeyde pozitif yönde anlamlı bir ilişki, ortaokul öğretmenlerinin eğitim \nprogramının uygulanmasına yönelik program bilgisine ilişkin görüşleri ile çokkültürlü \nbir ortamda öğretme dereceleri arasında yüksek düzeyde pozitif yönde anlamlı bir \nilişki, farklı ülkelerdeki ortaokul öğretmenlerinin, eğitim programının uygulanmasına \nyönelik program bilgisine ilişkin görüşleri ile farklı ülke ve kültürlerden bireylerle \niletişimde olma durumları arasında yüksek düzeyde pozitif yönde anlamlı bir ilişki \nolduğu belirlenmiştir.
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 | 0.002 |
| 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 | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.008 |
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".