ETKİLİ OKUL GELİŞTİRME: TÜRKİYE VE DÜNYA PERSPEKTİFİYLE OKUL GELİŞİM MODELLERİ
Bibliographic record
Abstract
Günümüz eğitim sistemleri, küresel ölçekte yaşanan hızlı değişim ve dönüşümlere uyum sağlayabilen, çok yönlü bireyler yetiştirmeyi hedeflemektedir.Bu hedef doğrultusunda en temel sorumluluk, eğitim kurumlarına, özellikle de okullara düşmektedir.Zira toplumsal kalkınmanın temel unsuru olan nitelikli insan gücünün yetiştirilmesi, büyük ölçüde okul temelli eğitim süreçleriyle mümkün olmaktadır.Çünkü eğitim sistemleri sosyal, ekonomik ve kültürel kalkınmanın ön koşulu olarak kabul edildiğinden, etkili okul yapılarının varlığı da giderek daha büyük bir önem kazanmaktadır.Bu bağlamda okullar; eğitim-öğretim süreçlerini geliştirmek, eğitimin niteliğini artırmak ve öğrenci başarısını yükseltmek amacıyla farklı okul gelişim modellerine yönelmektedir.Bu araştırmanın amacı da, Türkiye ve dünyada uygulanmakta olan okul gelişim modellerini kapsamlı bir şekilde incelemektir.Bu doğrultuda yapılan literatür taramasıyla, Türkiye'nin yanı sıra İtalya, İngiltere, Almanya, Amerika Birleşik Devletleri, Japonya, Finlandiya, Singapur ve Kanada'da başarıyla uygulanan okul gelişim modelleri ile STEM eğitim modelinin temel özellikleri ve uygulama süreçleri tartışılmıştır.Sonuç olarak, Türkiye'de Etkili Okul Geliştirme: Türkiye ve Dünya Perspektifiyle Okul Gelişim Modelleri
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 | 0.003 | 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 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".