Stil sınıflandırma araştırmalarının biyoloji öğretimi çerçevesinde incelenmesi
The examination of style classification researches in the frameworkof biology teaching
- Tez No: 738386
- Danışmanlar: PROF. DR. CEM GERÇEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Eğitim ve Öğretim, Biology, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Bu çalışma, biyoloji öğretimi çerçevesinde yapılan stil sınıflandırma araştırmalarının belirlenen ölçütlere göre dağılımını incelemektedir. Türkiye'de 1990-2021 yılları arasında yapılmış olan, biyoloji konularının öğretimini içeren stil temelli yüksek lisans ve doktora tezleri ile makalelerin genel analizi yapılmıştır. Nitel araştırma yöntemi kullanılarak, betimsel nitelikte bir araştırma yürütülmüştür. Çalışmada tezler YÖK Ulusal Tez Merkezi veri tabanından, makaleler ise TÜBİTAK ULAKBİLİM TR Dizin elektronik kaynağından araştırmacı tarafından belirlenen anahtar kelimeler kullanılarak elde edilmiştir. Doküman analizi sonunda 107 yüksek lisans tezi ve 26 doktora tezi olmak üzere toplam 133 tez çalışması ile 95 makale araştırmaya dahil edilmiştir. Yalnızca tam metin olarak erişime açık olan tez ve makalelerin taraması yapılmıştır. Araştırmacı tarafından hazırlanan“Makale Tarama Formu”ve“Tez Tarama Formu”aracılığı ile verilerin içerik analizi gerçekleştirilmiştir. Bulgular belirlenen tema, kategori, alt kategori ve kodlar özelinde betimleyici istatistikler (frekans – yüzde değerleri) ile sunulmuştur. Çalışmada stil sınıflandırmalarının çeşitliliği, bu sınıflandırmaların kendi içlerinde farklı tür ve boyutlara ayrılmaları dolayısıyla boyut fazlalığından oluşan karmaşıklık ve başlı başına stil kavramının tanımlama ve kullanım şekillerinden doğan kavram karmaşası olmak üzere üç temel sonuç tespit edilmiştir. Tespit edilen bu sonuçlar biyoloji disiplini ve stil temelli öğretim ile ilişkilendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
This study examines the distribution of style classification studies conducted within the framework of biology teaching according to the determined criteria. A general analysis of the style-based master's and doctoral dissertations and articles including the teaching of biology subjects, which were made in Turkey between the years 1990-2021, was carried out. A descriptive study was conducted using the qualitative research method. In the study, theses were obtained from the YÖK Ulusal Tez Merkezi database, and the articles were obtained from the electronic resource of TÜBİTAK ULAKBİLİM TR Dizin by using the keywords determined by the researcher. At the end of the document analysis, a total of 133 theses, including 107 master's theses and 26 doctoral theses, and 95 articles were included in the research. Only the theses and articles that are open to full-text form access have been reviewed. The content analysis of the data was carried out by means of the“Article Survey Form”and“Thesis Survey Form”prepared by the researcher. The findings are presented with descriptive statistics (frequency – percentage values) in the form of determined themes, categories, subcategories and codes. Three main results were identified in the study: the diversity of style classifications, the complexity caused by the classification of these classifications into different types and dimensions, and the conceptual confusion arising from the definition and use of the word of style. These identified results were associated with biology discipline and style-based teaching.
Benzer Tezler
- Analysis of visual design principles in art and architecture by computer vision and learning based model
Sanat ve mimaride görsel tasarım prensiplerinin bilgisayarlı görü ve öğrenme tabanlı model ile analizi
GÖZDENUR DEMİR
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI KANAN
- Author identification of newspaper columns using style and semantic features
Köşe yazarlarının yazılarını stil ve anlamsal özellikler kullanarak tanıma
ERGİN DOĞAN YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN SOLAK
- A simple resource-aware approach to sketch recognizers via style identification
Stil tanıma yoluyla zamandan kazanımlı çizim tanıma sistemleri geliştirme
BURAK ÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TEVFİK METİN SEZGİN
- Designing and debiasing binary classifiers for irony and satire detection
İroni ve satir tespiti için ikili sınıflandırma modellerinin tasarlanması ve önyargıdan arındırılması
ASLI UMAY ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR KARAGÖZ
