Azərbaycanda ümumi təhsil pilləsində çalışan təhsilverənlərin neyromiflərə inanc göstəricilərinin araşdırılması
Bibliographic record
Abstract
Bütün dünyada yeni-yeni araşdırılmağa başlanılan neyromiflərə inanc göstəricilərinin Azərbaycanda ümumi təhsil pilləsində tədris edən təhsilverənlər arasında hansı səviyyədə yayıldığını müəyyənləşdirmək həyata keçirilən bu tədqiqatın əsas məqsədidir. Əlavə olaraq bildirmək olar ki, tədqiqatın əsas problemi Azərbaycanda ümumi təhsil pilləsində çalışan təhsilverənlər arasında demoqrafik kateqoriyalar üzrə neyromiflərə inanma nisbətlərinin necə olduğu və bu miflərin yaranma və yayılma formalarının necə gerçəkləşdiyini müəyyənləşdirməkdir. Tədqiqat Dekker və digərlərinin (2012), Torrijos-Muelas və digərlərinin (2021) və Vancouver Island Universitetinin (2022) həyata keçirdikləri tədqiqatlarda istifadə etdikləri neyromifləri və beyin haqqında doğru faktları ehtiva edir. Tədqiqatda 21-i neyromif, 13-ü beyin haqqında doğru fakt olan ümumilikdə 34 gerçək və gerçək olmayan fakt araşdırılmışdır. Sorğu “Doğru”, “Yanlış” və “Bilmirəm” cavab variantlarından ibarət olmuşdur. Tədqiqatda ümumilikdə 201 nəfər iştirak etsə də, onlarda 6-sının cavabları şübhəli olduğu üçün məlumat bazasında çıxarılmışdır. İstifadə edilmiş sorğu onlayn olaraq təhsilverənlərə çatdırılmış və onlardan sorğunu öz həmkarları ilə paylaşmaları istənilmişdir, beləcə qartopu metodundan istifadə edərək müəyyən dərəcədə iştirakçı sayının artırılması planlaşdırılmışdır. Tədqiqatdan əldə edilən məlumatların statistik olaraq normal paylanmağa sahib olduğu müəyyənləşdirildikdən sonra nəticələr müstəqil qruplar t-testi və One-Way Anova testləri ilə analiz edilmiş, müxtəlif faktorların inanc nisbətlərinə təsir dərəcəsinin araşdırılması üçün çox xətti reqressiya modeli istifadə edilmişdir. Ancaq tədqiqat məhdudiyyətləri olaraq bildirmək olar ki, bəzi demoqrafik kateqoriyalar üzrə iştirak nisbəti ya heç olmadığı, ya da çox az olduğu üçün müqayisələri istənildiyi genişlikdə etmək mümkün olmamışdır. Tədqiqatın nəticəsində müəyyən olunmuşdur ki, müxtəlif demoqrafik kateqoriyalar arasındakı fərqliliklərin təhsilverənlər arasında neyromiflərə inanc nisbətinə təsir dərəcəsi statistik olaraq yoxdur. Bu nəticəyə baxmayaraq, bildirmək olar ki, Azərbaycanda ümumi təhsil pilləsində çalışan təhsilverənlərin neyromiflərə inanc nisbətləri Birləşmiş Krallıq, Hollandiya və Türkiyə kimi ölkələrə nəzərən daha azdır. Ancaq təhsilverənlər arasında beyin haqqında doğru faktlara inancda da digər ölkələrə nisbətən daha az nisbət müəyyən olunmuşdur. Tədqiqatın əsas nəticəsi isə beyin haqqında doğru faktlara inancdakı nisbətin neyromiflərə inancdakı nisbətə əhəmiyyətli dərəcədə təsir etməsidir. Belə ki, təhsilverənlərin beyin haqqında məlumatlı olması onların neyromiflərə inanmasına şərait yaratmaqdadır. Bu nəticə digər ölkələrdəki tədqiqatlar ilə oxşarlıq təşkil etməkdədir.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.052 | 0.023 |
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".