Kanada ülkesi ontario eyaleti eğitim denetimi sistemi ile Türkiye eğitim denetimi sistemlerinin karşılaştırılması
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışmanın amacı PISA sınavlarında başarı sıralamasında üst basamaklarda yer alan \nKanada’nın eğitim kalitesini etkileyen muhtemel nedenlerden biri olan denetim sisteminin \nincelenmesi ve Türkiye’nin eğitim denetimi sistemi ile benzer ve farklı yönlerini ortaya \nkoymaktır. Birçok eyaletten oluşan Kanada’nın kültürel çeşitliliği fazla olan Ontario \neyaletinde eğitim denetimi sistemleri, Türkiye eğitim denetimi sistemi ile yapı ve işleyiş \nbakımından ele alınacaktır. Araştırmada var olan durumun ortaya konması için gerekli \nbetimsel tarama yöntemi ile çalışılmış, her iki ülkenin eğitim denetimi sistemleri yasal \ndayanaklar esas alınarak incelenmiş, elde edilen bulgular süreç bazında değerlendirilip \nuygulamadaki durumlar karşılaştırılmıştır. Her iki ülkenin sistemleri karşılaştırıldığı için \nbu çalışma karşılaştırmalı eğitim araştırmasıdır. Doküman analizi yöntemiyle \nKanada(Ontario) ve Türkiye’nin eğitim denetimi ile ilgili kitap, tez, makale, ülkelerin \neğitim denetiminden sorumlu kurumlarının internet sitelerindeki bilgiler ve yasal \ndokümanlar kamu kayıtları, kişi ve kurumlar tarafından yazılmış yazılı kaynaklar taranarak \nbenzerlik ve farklılıkların ortaya konması sağlanmıştır. Ulaşılan veriler ışığında bulgular \nyorumlanarak öneriler sunulmuştur.
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 | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.008 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.010 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.013 |
| Open science | 0.048 | 0.057 |
| Research integrity | 0.004 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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; 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".