Türkiye ile Kanada fen eğitiminin karşılaştırmalı olarak incelenmesi
Bibliographic record
Abstract
Bu araştırma Türkiye ve Kanada (Ontario) fen eğitimini ve ilköğretim okulları II. Kademe‟de uygulanan fen programları arasında farklar olup olmadığını araştırmak, farklılıkları ve benzerlikleri ortaya çıkarmak için karşılaştırma yapmak amacıyla yapılmıştır. Her iki ülke fen eğitim sistemleri karşılaştırılırken Türkiye ve Kanada (Ontario) fen ve teknoloji eğitimi “amaçlar” açısından karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiş, Türkiye 2005 Fen ve Teknoloji Dersi Öğretim Programı (FTDÖP ) ve Ontario, 1998 Fen ve Teknoloji Müfredatı (OFTM) yapı, öğrenme alanları ve öğretilmesi hedeflenen üniteler ve öğretilmesi hedeflenen ünitelerden Işık (FTDÖP) ve Optik (OFTM) ünitesinin okutulduğu sınıf, ünite içeriği ve öğrenci kazanımları açısından benzerlik ve farklılıkları ortaya konulmuştur. FTDÖP ve OFTM arasında yapılan karşılaştırma neticesinde FTDÖP‟nın 412 sayfalık bir doküman olması, OFTM‟nın ise 110 sayfadan oluşması ve FTDÖP nın OFTM programına göre daha ayrıntılı olması dikkati çeken ilk farklılıklardır. FTDÖP yedi öğrenme alanından, OFTM ise beş öğrenme alanından oluşmaktadır. FTDÖP‟nda sarmallık ilkesi benimsenmişken, OFTM‟nda ise bu ilke gözetilmemiştir. Işık ünitesinin bulunduğu sınıf seviyesi, öğrenme alanları ve öğrenci kazanım sayısı bakımından da her iki program arasında farklılıklar mevcuttur. Bu farklılıkların yanında; FTDÖP‟nda yapılandırıcı öğrenme yaklaşımının esas olarak alınması, öğrenci merkezli öğretiminin savunulması, programının vizyonunun, fen ve teknoloji okuryazarlığı olarak belirlenmesi, bilimsel süreç becerilerini ve Bilim-Teknoloji- Toplum-Çevre ilişkisinin ön plana çıkarılması, öğretimde bilgi ve iletişim teknolojilerinin kullanılmasının önerilmesi, öğrenci çeşitliliğinin dikkate alınması yönünden OFTM ile paralellik gösterdiği görülmüştür.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.003 |
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".