Fen bilgisi öğretmenlerinin ve öğretmen adaylarının bilimsel süreç becerilerine sahip olma düzeylerinin incelenmesi: ölçek geliştirme ve uygulama çalışması
Bibliographic record
Abstract
Bilimsel Süreç Becerileri (BSB); 2006 yılında değişen fen ve teknoloji programı ile birlikte, öğrencileri bilimsel metodun evreleriyle erkenden tanıştırılması amacıyla, ilköğretim II. kademeden itibaren fen bilgisi dersi müfredatı içine alınmıştır. Bilimsel düşünebilme yollarını kazandıran, öğrenmenin kalıcılığını arttıran, ayrıca araştırma yol ve yöntemlerini kazandıran temel beceriler, bilimsel süreç becerileridir. Bu çalışmada amaç; fen bilgisi öğretmenlerinin ve öğretmen adaylarının BSB’ ne sahip olma düzeylerinin belirlenmesi için geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı geliştirilmesi; ayrıca Mersin ilindeki fen bilgisi öğretmenlerinin ve öğretmen adaylarının BSB’ ne sahip olma düzeyleri ve bazı değişkenler ile arasındaki ilişkinin incelenmesidir. Araştırmada 5 farklı katılımcı grubu yer almaktadır. Katılımcılar kolay ulaşılabilir yöntemle belirlenmiştir. Öncelikle ölçme aracı geliştirmek amacıyla soru havuzu oluşturulmuş ve bu sorular arasından bir ölçek geliştirilmiştir. Ölçek “Öğretmen Bilimsel Süreç Becerileri Ölçeği” (ÖBSBÖ) olarak adlandırılmıştır. Pilot çalışma 20 fen bilgisi öğretmenine uygulanmıştır. Düzeltilmiş kappa istatistiği ile ÖBSBÖ’ nin kapsam geçerlik indeksi 0,92 olarak belirlenmiştir. Pilot uygulama verilerinin güvenirlik çalışmasında genellenebilirlik kuramı için Edu G 6.0 programı kullanılmıştır. Tümüyle çaprazlanmış genellenebilirlik deseninde (birey)x(madde)x(puanlayıcı) genellenebilirlik katsayısı 0,91; Phi () katsayısı 0,88 olarak hesaplanmıştır. Geçerli ve güvenilir olarak hesaplanan ÖBSBÖ Mersin ilinde görev yapan 57 fen bilgisi öğretmenine uygulanmıştır. Ayrıca geliştirilen ÖBSBÖ Mersin Üniversitesi fen bilgisi öğretmenliği 4. sınıf 26 öğretmen adayına uygulanmıştır. Elde edilen verilerin analizi için SPSS 20,0 veri istatistik programı kullanılmıştır. BSBÖ’ nin fen bilgisi öğretmenin ortalaması 82,4, öğretmen adaylarının 41,6 olarak hesaplanmıştır. Cinsiyet, üniversiteden mezun olunan bölüm, meslek yılı, bilimsel kaynak kullanımı, laboratuar bulunma ve kullanma durumu ile BSB arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmamıştır. Buna rağmen öğretmen adayları ve öğretmenlerin sahip olduğu BSB arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmuştur. Asıl uygulamadan elde edilen verilere içerik analizi yapılarak nitel verilerle araştırma desteklendirilmiştir. Araştırma sonuçlarına göre bazı önerilerde bulunulmuştur.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".