Öz Yeterliliği Analiz Etme – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez

Profesyonel Ödev Sitesi. 0 (312) 276 75 93 @ Ödevlerinize Fiyat Almak için Mail Gönderin>> bestessayhomework@gmail.com @ Ödevcim'den Ödevleriniz İçin Hemen Fiyat Teklifi Alın. - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Tez Yazdırma, Ücretli Ödev Yaptırma, Tez Merkezi, Proje Yazdırma, Üniversite Ödev Yaptırma, İstatistik Ödev Yaptırma, Literatür Taraması, Spss Analizi, Geçerlik Güvenirlik Analizi, Tez Danışmanlığı, Tez Proje Yazdırma, Uzaktan Eğitim Tez Yazma, Uzaktan Eğitim Proje Yazma, Eğitim Yönetimi Tezsiz Proje Yazımı, Pedagojik Formasyon Bitirme Tezi, Formasyon Tez Hazırlama, Eğitim Bilimleri Tez Yazma, İstatistik Soru Çözdürme, Makale Yazdırma, Bilkent Ödev Yaptırma, Autocad Ödev Yaptırma, Mimari Proje Çizilir, İç Mimari Proje Çizimi, Essay Yazdır, Assignment Yaptırma, Assignment Yazdır, Proje Yardımı Al, Tez Yazdır, Ödev Yaptır, Ödevimi Yap, Tez Yaptırma, Tez Yaptırmak İstiyorum, Tez Yaz, Tez Projesi Yaptır, Proje Ödevi Yap, İntihal Oranı Düşürme, İntihal Düşürme Yöntemleri, İntihal Oranı Düşürme Programı, Essay Yazdırma, Ödev Fiyatı Al, Parayla Ödev Yaptır, Parayla Tez Yazdır, Parayla Makale Yaz, Parayla Soru Çözdür, Özel Ders Al, Ödev Yardım, Ödevcim Yardım, Proje Sunumu Yaptır, Mühendislik Ödevi Yaptırma, Doktora Ödev Yaptır, Yüksek Lisans Ödev Yaptır, İnşaat Mühendisliği Ödevi Yaptırma, İnşaat Mühendisliği Tez Yazdırma, Proje Yazdırma, İnşaat Mühendisliği Proje Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, Veri Analizi, Veri Analizi Yaptırma, İstatistiksel Analiz, Makale Hazırlama, Tez Hazırlama, Proje Hazırlama, En İyi Tez Yazım Merkezi, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçlarım Yorumlanması, Spss Ücretleri, Soru Çözdürme, Ödev, Ödevler, Ödev Hazırlatma, Proje Hazırlatma, Tez Hazırlatma, Tez Konuları, Makale Konuları, Proje Konuları, Ödev Konuları, Tez Yazma, Tez Yazdırma, Tez Yazımı, Tez Danışmanı, Yüksek Lisans Danışmanlık, Akademik Danışmanlık, Diferansiyel Denklemler, Diferansiyel Denklemler Boğaziçi, Diferansiyel Denklemler Formülleri, Diferansiyel Denklemler Konuları, Python Ödev Yaptırma, Ödev Danışmanlığı, Ödev Yaptırmak İstiyorum, Ödev Yaptırma Siteleri, Akademik Danışmanlık, Yüksek Lisans Danışmanlık, Tez Proje Hazırlama Merkezi, Tez Hazırlama Merkezi Ankara, Ankara Yüksek Lisans Tez Yazdırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Spss Analiz Ücretleri, Veri Girişi Ücretleri, Spss Ödev Yaptırma, Spss Ücretleri, Ücretli Veri Analizi, İstatistik Tez Destek, Tez İçin İstatistikçi, Arduino Projeleri Satılık, Elektronik Projeler, Arduino İle Yaratıcı Projeler, İlginç Arduino Projeleri, Arduino Başlangıç Projeleri, Arduino Projeleri Basit, Elektronik Proje Yaptırma, Ödev Yaptırma Fiyatları, Güvenilir Ödev Siteleri, ödev yaptırma, ücretli ödev yaptırma, tez yaptırma, Ödev sitesi üniversite, Üniversite ödev YAPTIRMA, Parayla ödev YAPTIRMA, İstatistik ödev YAPTIRMA, Biyoistatistik ödev yaptirma, Odtü ödev yaptırma, Mühendislik ödev YAPTIRMA, Yönetim Muhasebesi ödev YAPTIRMA, staj defteri yazdırma, parayla ödev yapma sitesi, İngilizce ödev yapma uygulaması, Parayla ödev yapma, Parayla ödev yapma sitesi, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, İşletme Ödev Yaptırma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum ...

Öz Yeterliliği Analiz Etme – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez

6 Aralık 2022 Öz yeterlik yargıları üç temel ölçek Öz yeterlilik öz yargılama 0
Veri Dönüştürme – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez

Öz Yeterliliği Analiz Etme

Projelerde amacımız, öğrencilere öğrenim materyalleri sunmak için akıllı bir aracı tasarlamaktır. Her öğrenme materyali üç bileşenden oluşur: (1) bir konu hakkında öğretici, (2) bir dizi ilgili örnek ve (3) öğrencinin konuyu anlamasını değerlendirmek için bir dizi alıştırma problemi vardır.

Bir öğrencinin öğrenme materyalinde nasıl ilerlediğine ve profiline bağlı olarak, bir ILMDA sistemi öğrenci için uygun örnekleri ve alıştırma problemlerini seçecektir. Bu şekilde, ILMDA öğrenme materyalini özelleştirir. Çoğu yazılım eğitmeni veya öğrenim sağlama mekanizması, aracı tabanlı teknoloji olsun ya da olmasın, öğrenme materyalini farklı öğrenciler için özelleştirebilir.

Tasarımımız, kurs içeriğinin ve sunum mekanizmasının modüler bir tasarımına sahiptir, bir temsilcinin öğrenme materyallerini nasıl daha iyi sunacağını öğrenebildiği ve kendi öğrenme materyallerini kendi kendine değerlendirdiği gerçek ajan zekasını kullanır.

Aracımızın tasarımının altında yatan varsayımlar şunlardır. İlk olarak, bir öğrencinin çevrimiçi bir öğreticiyi görüntüleme davranışı ve öğretici, örnekler ve alıştırmalarla nasıl etkileşime girdiği, öğrencinin söz konusu konuyu ne kadar iyi anladığının iyi bir göstergesidir ve bu davranış gözlemlenebilir ve ölçülebilirdir. 

İkincisi, farklı öğrenciler farklı konular için farklı davranışlar sergilerler, öyle ki bir öğrencinin bir konuyu, örneğin T1’i bir E1 örneğiyle anladığını ve aynı zamanda aynı öğrencinin aynı konuyu anlamadığını göstermek mümkündür. T1 ile başka bir E2 ve bu farklılaşma bilinir ve uygulanabilir.

Son olarak, örneklerin sunumunu ve alıştırma problemlerini öğrencilerin gerçek zamanlı davranışlarına ve tarihsel profiline uyarlayabilen, faydalı sunum stratejilerini öğrenebilen ve kendi kendini izleme ve değerlendirme görevlerini yerine getirebilen bir aracı oluşturmayı planlıyoruz.

Bunu öğretim tasarımcıları ve eğitim araştırmacıları için değerli bir bilgi olarak görüyoruz çünkü ILMDA yalnızca hipotezleri test etmek için bir test ortamı değil, aynı zamanda araştırmacılar tarafından daha önce bilinmeyen bilgi veya kalıpları ortaya çıkarabilen aktif bir karar vericidir.

ILMDA’nın altında yatan muhakeme ilkesi, pedagojik stratejilerin bireysel vakalar olarak saklandığı vaka temelli akıl yürütmedir (CBR). Her vaka bir durum, bir çözüm ve bir sonuçtan oluşur.

Durum, bir öğrencinin arka plan profilini ve ILMDA ile mevcut etkileşim etkinliğini ve öğrenci tarafından o anda görüntülenmekte olan öğretim içeriğinin özelliklerini açıklar. Buna dayanarak, CBR bileşeni çözümü vaka tabanından alır. Her çözüm, öğrenciye sunulacak bir sonraki örnek veya problemin özelliklerini belirtir.

ILMDA’nın amacı verimli ve etkili olmaktır. Etkili olarak, ILMDA öğrenciyi sadece birkaç soru ile konuyu kavrama düzeyine getirmeyi amaçlar. Etkili olarak, ILMDA öğrencilerin katılımını sağlamayı ve sonunda onları konuyu anlama düzeyine getirmeyi amaçlar.

2004 Sonbaharında, ILMDA’yı Nebraska Üniversitesi Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bölümü’nde CSCE155’e kurduk. CSCE155, Bilgisayar Bilimleri bölümleri için ilk temel derstir. Kurs, haftada bir kez 2 saatlik yapılandırılmış bir laboratuvar bileşenine sahiptir.

2004 Sonbaharında, her biri yaklaşık 20-25 öğrenciye sahip dört laboratuvar bölümü vardı. Beş CS1 konusu kullandık: (1) Dosya G/Ç, (2) Olay Güdümlü Programlama, (3) İstisnalar, (4) Kalıtım ve Çok Biçimlilik ve (5) Özyineleme.

İçerik setinde her konu için bir öğretici, 3-4 örnek ve 15-20 soruluk bir set vardı. Öğrencilerden haftalık laboratuvarlarından önce bu materyalleri ILMDA aracılığıyla gözden geçirmelerini istedik. ILMDA ile öğrenciler arasındaki her etkileşimi kaydettik ve sonuçları analiz ettik.


Oz yeterlilik Nedir
akademik öz-yeterlik nedir
Öz yeterlilik öz yargılama
Öz yeterlik yargıları üç temel ölçek
Öz YETERLİLİK nasıl GELİŞTİRİLİR
Öz yeterlik Nasıl Yazılır TDK
Öz yeterlilik Kapasitesi
Öz yeterlilik Nedir psikoloji


Anket ve Analiz

Ankette Likert ölçeğindeki sorulardan oluşmaktadır: 1 Kesinlikle Katılmıyorum, 2 Katılmıyorum, 3 Kararsızım, 4 Katılıyorum ve 5 Kesinlikle Katılıyorum. Soruların dört bölümünü de listeler. Öğrencilerden beş konunun her biri için laboratuvarda anketi doldurmalarını istedik.

Korelasyonlar

Öğrencilerin motivasyon ve öz-yeterlik konusundaki tepkileri ile bunların ilgili araçları arasındaki ilişkiyi gösterir. Ortalamaların nispeten durağan olduğunu, dönem başından dönem sonuna doğru hafif bir düşüş eğilimi gösterdiğini görüyoruz (ILMDA konuları, Dosya G/Ç ile başlayan ve Özyineleme ile biten beş laboratuvarda sırayla tanıtıldı).

Ayrıca olay güdümlü programlama ve özyineleme konularında korelasyon değerlerinin daha yüksek olduğunu gözlemliyoruz. Yüksek olay güdümlü programlama korelasyonu, muhtemelen ev ödevlerinde olay güdümlü programlamaya yapılan vurgudan kaynaklanmaktadır, bu da hem öğrencilerin öz yeterliliğini hem de motivasyonunu artırır.

Yüksek yineleme korelasyonu, muhtemelen derslerde bu konunun vurgulanmasından kaynaklanmaktadır, çünkü eğitmen bu konuda daha fazla zaman harcamıştır ve özyineleme kavramının genellikle CS1 öğrencileri için anlaşılmasının zor olduğunu fark etmiştir.

Kontrast Kuralları

Kontrast kuralı analizimiz standarttır. Kısaca, 2×2 matris olasılık tablolarından ilişkilendirme kuralları türetmektedir. Olasılık tablosundan, her bir birliktelik kuralı için destek ve güven hesaplanabilir. X Y’nin desteği temel olarak bir çift öznitelik değeri X ve Y’nin tüm çiftler üzerinde birlikte ortaya çıkma oranıdır.

X Y’nin güvenirliği, X ve Y öznitelik değerleri çiftinin X’in tekrarlanma sayısına oranıdır. Bir birliktelik kuralı, yüksek destek ve güvene sahipse iyi kabul edilir. İki birliktelik kuralından oluşan bir karşıtlık kuralı, XY’nin kalitesi yüksek ve X ~Y’nin kalitesi düşük olduğunda mevcuttur.

Genel olarak, bir öğrencinin bir öğreticiyi faydalı veya yeterli bulduğunda, örnekleri ve problemleri de faydalı veya yeterli bulduğunu görüyoruz.

Simetrik ilişkiyi de doğru buluyoruz. Benzer şekilde bir öğrencinin arayüzü iyi bulduğunda örnekleri ve problemleri de faydalı veya yeterli bulduğunu ve ilişkinin simetrik olduğunu görüyoruz.

Ancak motivasyon ve öz yeterlik için benzer bir simetri gözlemlemiyoruz. Görüyoruz ki bir öğrenci motive edildiğinde örnekler ve problemler hakkında olumlu düşünür; ancak bir öğrenci örnekler veya problemler hakkında olumlu düşündüğünde, yüksek bir motivasyona sahip olması gerekmez.

Bu ilginç bir gözlem. Öğrenciler motive olursa, öğrencilerin öğrenme materyallerini faydalı veya yeterli bulmalarının muhtemel olduğunu gösterir. Ancak bir öğrenci öğrenme materyallerini yararlı veya yeterli bulsa bile, öğrencinin motivasyonu veya öz-yeterliği kesin olarak gelişmez.

Ayrıca, öğrenci motivasyonunun ve öz yeterliliğinin arayüzün kalitesine ilişkin algılarını kesin olarak etkilemediğini görüyoruz. Bununla birlikte, öğrenme materyalleri, arayüzün yeterliliğini nasıl algıladıkları ile yüksek oranda ilişkilidir.

Tasarımımızda, ILMDA arabirimi, animasyon veya flaş olmadan çıplak kemik minimum düzeydedir. Bu, öğrenme materyalleri yararlı veya yeterli olduğu sürece, arayüzün kalitesinin yüksek (ve belki de arayüzün hak ettiğinden daha yüksek) olarak algılanacağını ima eder.