Bağlam temelli öğrenme

2 Results
Teorinin Unsurları
Teorinin Unsurları Bunları tartışacağımız ve kullanacağımız şekliyle, karşılaştırmalı analiz tarafından üretilen teori unsurları, ilk olarak, kavramsal kategoriler ve bunların kavramsal özellikleridir; ve ikincisi, kategoriler ve özellikleri arasındaki hipotezler veya genelleştirilmiş ilişkilerdir. Güçlendirilmiş Kuram Kategori ve özellik arasında bir ayrım yapmak, teorinin bu iki unsuru arasında sistematik bir ilişkiye işaret eder. Bir kategori, teorinin kavramsal bir unsuru olarak kendi başına durur. Bir özellik ise bir kategorinin kavramsal bir yönü veya öğesidir. O halde, hem kategorilerimiz hem de özelliklerimiz var. Örneğin, hemşirelik bakımının iki kategorisi, hemşirelerin "mesleki soğukkanlılığı" ve ölmekte olan bir hastayla ilgili "sosyal kayıp algıları", yani bu hastanın ölümünün ailesi ve mesleği için ne derece kayıp olacağına ilişkin görüşleridir. Sosyal kayıp kategorisinin bir özelliği "kayıp gerekçeleri"dir, yani hemşirelerin sosyal kayıp algılarını kendilerine haklı çıkarmak için kullandıkları gerekçelerdir. Üçü de birbiriyle ilişkilidir: hemşireler arasında yüksek sosyal kayıp olarak gördükleri bir hastanın ölümünü açıklamak için kayıp gerekçeleri ortaya çıkar ve bu ilişki hemşirelerin hastanın ölümüyle karşı karşıya kaldıklarında profesyonel soğukkanlılıklarını korumalarına yardımcı olur. Unutulmamalıdır ki hem kategoriler hem de özellikler veriler tarafından belirtilen kavramlardır (verinin kendisi değil); ayrıca her ikisinin de kavramsal soyutlama derecesinde farklılık gösterdiği. Bir kategori veya özellik tasavvur edildiğinde, onu gösteren kanıtlardaki bir değişiklik, onu mutlaka değiştirmeyecek, açıklığa kavuşturmayacak veya yok etmeyecektir. Orijinal kategoride bu tür değişiklikleri başarmak için daha iyi bir kategorinin yaratılmasının yanı sıra, genellikle farklı önemli alanlardan çok daha fazla kanıt gerekir. Kısacası, kavramsal kategorilerin ve özelliklerin, onları doğuran kanıtlardan ayrı bir hayatı vardır. Pek çok grubun sürekli olarak karşılaştırılması, sosyoloğun dikkatini bunların pek çok benzerliğine ve farklılığına çeker. Bunları göz önünde bulundurmak, onu, verilerden ortaya çıktıklarından, gözlem altındaki davranış türünü açıklayan bir teori için açıkça önemli olacak olan soyut kategoriler ve özellikleri oluşturmaya yönlendirir. Alt düzey kategoriler, veri toplamanın ilk aşamalarında oldukça hızlı bir şekilde ortaya çıkar. Teori nedir Bilimsel teori Teori nedir kısaca Teori kesin mıdır Bilimsel teori örnekleri Bilimsel teori nedir Kanun ve teori arasındaki fark Teori nedir örnek Daha yüksek seviye, geçersiz kılma ve bütünleştirme, kavramsallaştırmalar ve onları detaylandıran özellikler verilerin ortak toplanması, kodlanması ve analizi sırasında daha sonra gelme eğilimindedir. Kategoriler, mevcut teoriden ödünç alınabilse de, kategorilerin uygun olduğundan emin olmak için verilerin sürekli olarak çalışılması koşuluyla, teori oluşturmak, ortaya çıkan kavramsallaştırmalara bir prim verir. Bunun birkaç nedeni var. Yalnızca başka bir teori tarafından oluşturulmuş bir kategori için veri seçmek, yeni kategorilerin oluşturulmasını bağlama eğilimindedir, çünkü asıl çaba üretim değil, veri seçimidir. Ayrıca, ortaya çıkan kategoriler genellikle en alakalı ve verilere en uygun kategorilerdir. Ortaya çıktıkça, mümkün olan en kapsamlı genelliği ve anlamı sürekli olarak geliştirilmekte ve uygunluk açısından kontrol edilmektedir. Ayrıca ortaya çıkan kategoriler için göstergelerin yeterliliği nadiren bir sorundur. Buna karşılık, incelenen duruma başka bir teoriden bir kategori uydurmaya çalıştığımızda, göstergeler bulmakta ve meslektaşlar arasında bunlar üzerinde anlaşmaya varmakta çok fazla sorun yaşayabiliriz. Sonuç, "yuvarlak verileri" "kare kategorilere" zorlamamız, ikisi arasındaki geçici ilişki için uzun bir gerekçelendirme açıklamasıyla destekleniyor. Verileri kategorilere veya mülklere uygulanmaya zorlamak, hem meslektaşların hem de meslekten olmayanların en başından şüphe duymasına neden olacaktır. Ödünç alınan kategorilerle çalışmak, bulunması daha zor, sayıları daha az ve o kadar zengin olmadığı için daha zordur; uzun vadede ilgili olmayabilecekleri ve tam olarak amaç için tasarlanmadıkları için yeniden tanımlanmaları gerekir. Kısacası, kategorilerin ortaya çıkışına odaklanmamız uyum, uygunluk, zorlama ve zenginlik sorunlarını çözer. Etkili bir strateji, öncelikle, kategorilerin ortaya çıkışının farklı alanlara daha uygun kavramlar tarafından kirletilmemesini sağlamak için, incelenen alandaki efsane ve olgu literatürünü kelimenin tam anlamıyla göz ardı etmektir. Kategorilerin analitik çekirdeği ortaya çıktıktan sonra literatürle benzerlikler ve yakınlaşmalar kurulabilir. Teorinin doğrulaması yapılırken; aynı kavramsal düzeyde nispeten az sayıda ana tekdüzelik ve varyasyon oluşturmayı amaçlar, teori neslinin ortaya çıkan kategorilerde çok çeşitliliğe ulaşmayı amaçlaması gerektiğine inanıyoruz, mümkün olduğu kadar çok kavramsal ve varsayımsal genelleme düzeyinde sentezlenmiştir. Sentez, veriler ile kategorilerin alt ve üst düzey kavramsal soyutlamaları ve özellikleri arasında kolayca görünür bağlantılar sağlar. Kavramsal düzeydeki çeşitliliğe ilişkin bu konumun hem sosyolog hem de sosyoloji açısından önemli sonuçları vardır. Sosyolog standart sosyolojik kavramları kullandıkça, bunların genellikle çok farklı bir şekilde tanımlandığını, boyutlandırıldığını, belirlendiğini veya tiplendirildiğini kısa sürede keşfeder. Standart konseptin tipik sınırları da kırılır. Dahası, yerleşik sosyolojik kavramlar dizisinin sınırları da kırılır. Sosyolog, yeni kategoriler keşfettikçe, kavramlarımızın birçoğunun ne kadar az davranış türüyle başa çıkabileceğini fark eder ve geleneksel araştırma alanlarından saparak, sosyal hayatın hiçbir zaman anlaşılmayan çok sayıda önemli bilinmezliğine doğru saparak daha fazla kavram geliştirme gereğini de kabul eder. Birkaç örnek vermek gerekirse, inşaat taşeronluğu, müzayede, ipotek ya da amatör tiyatro gruplarının oyun yapımcılığına değinilmiştir. Sosyal hayatın geniş yelpazesi hakkında düşünüldüğünde, sosyologların (vakıfların odaklanmış yardımı ile) sapkınlık, sosyal problemler, resmi organizasyonlar gibi daha büyük soruları ortaya atarken gerçekte onun sadece küçük bir köşesinde çalıştıkları fark edilir. Eğitim, ruh sağlığı, topluluk yönetimi, az gelişmiş ülkeler vb. Yalnızlık, vahşet, direniş, münazara, ihale sistemleri, ulaşım, posta siparişi dağıtımı, kurumsal gizli anlaşmalar, finansal sistemler, diplomasi ve dünya gibi ek alanlar hakkında daha pek çok resmi sosyoloji teorisinin henüz üretilmediği de fark edilir.
Bağlam Temelli öğrenme özellikler Bağlam Temelli Öğrenme REACT Bağlamsal öğrenme modelinin etkileşimli

Bağlamın Yeri  – Portekiz’de Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

By

Zaman ve Durum İlgili alan ne olursa olsun araştırma, nadiren tek bir amacı yerine getirir. Bu aksiyomdan, bu kitap bir yana durmuyor. Bu kitap, bunu hazırlarken ve bu noktaya kadar […]

İstatistik ve Araştırma Tasarımı
İstatistik ve Araştırma Tasarımı Günlük kullanımda istatistik kelimesinin iki anlamı vardır. Bir anlamda, veri olarak adlandırılan sayısal gerçekleri toplama, analiz etme ve yorumlama şeklimizi ifade eder. İkinci olarak, istatistikler kendi içlerinde gözlemlerden veya ölçümlerden kaynaklanan ham sayısal verilerdir veya bu tür verilerden türetilen hesaplamaların sonuçlarıdır. İstatistiksel analiz terimi sıklıkla kullanılır ve genel olarak bu, verileri sunmak ve özetlemek için istatistiklerin tanımlayıcı kullanımına atıfta bulunabilir veya bu istatistiklerin istatistiksel çıkarımlar yapmak için kullanılma şekli anlamına gelebilir. Bu, bir örneklemden elde edilen istatistiksel bilginin, yalnızca elde edilen gözlem veya ölçüm örneğinden daha geniş uygulanabilirliği olan sonuçlar çıkarmak için kullanıldığı süreçtir ve istatistiğin çıkarımsal kullanımı olarak adlandırılır. İstatistiksel çıkarımlar olasılık açısından tanımlanır; bir olayın meydana gelme olasılığı veya şansı. İstatistiksel jargonda bir olay, bir dizi olası sonuç arasından herhangi bir sonuç (lar) anlamına gelir. Olasılık kavramı, gerçek verilerdeki değişkenlik modellerini ve sonuçların sıklığını istatistiksel bir olasılık modelinden beklenebilecek idealleştirilmiş sonuç sıklığıyla karşılaştıran istatistiksel modellemede kullanılır. Böyle bir olasılık modelini, verilerdeki örüntüler ve ilişkiler ve deneylerin sonuçları gibi fenomenleri tanımlamak ve tahmin etmek için matematiksel bir temsil olarak düşünebiliriz. Verilerin belirli bir istatistiksel modele uygunluğunun veya eşleşmesinin yorumlanması, araştırılmakta olan fenomen hakkında fikir verebilir. Bununla birlikte, veriler kendilerini yorumlamaz ve tanımlayıcı istatistikler, sayıları tutarlı ve daha anlamlı bir bilgi özeti halinde düzenlemek için kullanılmadıkça anlamsız olabilir. Çıkarımsal istatistiksel teknikler, daha sonra verileri analiz etmek, belirli soruları yanıtlamak, güvenilir sonuçlar çıkarmak ve böylece verilerin ilk incelemesinden anlaşılamayacak bilgiler elde etmek için kullanılabilecek araçlardır. Bu bölümde, araştırma tasarımında istatistiksel düşünmenin önemini vurgulayarak başlıyoruz ve ardından bir çalışmanın planlama ve veri toplama aşamalarında istatistiğin oynadığı rolü incelemeye devam ediyoruz. Ardından, anket ve deneysel tasarımların genel ilkelerini ve ayırt edici özelliklerini gözden geçireceğiz ve ardından bir çalışmanın tasarım aşamasında başvurulabilecek veya araştırma makalelerinin, raporların ve el yazmalarının değerlendirilmesinde kullanılabilecek istatistiksel kılavuzlar sunacağız. Neden İstatistiklerle İlgili Bir Metinde Araştırma Tasarımını Düşünmelisiniz? İstatistiğin, veri analizi için bir teknikler koleksiyonundan çok daha fazlası olduğunu takdir etmek önemlidir. İstatistiksel fikirler, bir çalışmanın tasarım ve veri toplama aşamalarında avantaj sağlamak için kullanılabilir ve kullanılmalıdır. Güvenilir veriler üreten ancak iyi analiz edilmemiş iyi tasarlanmış bir çalışma, uygun yeniden analizle kurtarılabilir. Bununla birlikte, kalitesi şüpheli veriler üreten kötü tasarlanmış bir çalışma, istatistiksel analiz ne kadar karmaşık olursa olsun kurtarılamaz. Araştırma Tasarımı örnek Araştırma tasarımı PDF Temel araştırma tasarımları nelerdir Makalede araştırma tasarımı Nedir Araştırma tasarımı nasıl yapılır Araştırma tasarımı Türleri Nitel araştırma Tasarımı örnekleri Araştırma tasarımları nelerdir Araştırma Planlamasında İstatistiksel Fikirlerin Kullanımı Bir anket veya deney planlanırken, araştırmacıların ortak sorunu, deney gruplarındaki denek büyüklüğünün veya denek sayısının belirlenmesidir. Bir örneklem anketinde veya deneysel tasarımda gerekli denek sayısını tahmin etmek mümkündür, böylece numune veya işlem farklılıkları belirli bir önem düzeyinde tespit edilebilir. İstatistiksel bir testin anlamlılık düzeyi, aslında bir fark varken (fark yok hipotezi çürütülür) bir fark olduğu sonucuna varma (farksızlık hipotezini reddetme) olasılığıdır. Örnek boyutunun tahmini, istatistiksel güç analizi yoluyla elde edilir. Belirli varsayımlar göz önüne alındığında, bir istatistiksel testin, varsa istatistiksel olarak anlamlı bir fark tespit edebiliyorsa güçlü olduğu söylenir. Belirli bir örneklem büyüklüğüne dayalı bir araştırma planı için güç analizi yapmanın amacı, tasarımın yetersiz güce sahip olması, yani istatistiksel olarak anlamlı bir farkın tespit edilememesi durumunda, araştırmacının planı revize edebilmesidir. Bir seçenek, örneklem büyüklüğünü artırmak olabilir. Aşırı uçta önerilen çalışmayı bırakmak da dahil olmak üzere başka seçenekler de var. Açıkçası, veriler toplandıktan sonra çok az şey yapılabileceğinden, planlama aşamasında örneklem büyüklüğünün ve istatistiksel gücün dikkate alınması çok önemlidir. İstatistiksel anlamlılığın her zaman eğitimsel önemi ifade etmediğinin de altı çizilmelidir. Örneğin, deneysel bir matematik programından sonra matematik puanlarında küçük bir artış istatistiksel olarak anlamlı olabilir, ancak eğitim açısından önemi olmadığı düşünülebilir. Bu matematik programının bir değerlendirmesini planlayan araştırmacı, hangi matematik kazanım puanının önemli bir eğitimsel kazanım olarak kabul edileceğini belirlemeli ve tedavi etkisinin bu büyüklüğünü tespit edebilmek için bir çalışma tasarlamalıdır. Ölçümün Geçerliliği ve Güvenilirliği Anketler ve sosyometrik indeksler gibi ölçüm araçlarının oluşturulmasına dikkat edilmelidir. Kendi kendine doldurulan anketlerde karşılaşılan yaygın bir sorun, genellikle "eksik veri" olarak adlandırılan eksik yanıtlardır. Bu özel soruna verilebilecek en iyi cevap hiç olmamasıdır. Eksik verileriniz varsa, bu genellikle anketinizin tasarımı hakkında yanıtlayanın bilgisi, görüşleri veya düşünceleri kadar bilgi verir. Eksik yanıtların modeli de bilgilendiricidir. Pilot çalışma verilerinin tanımlayıcı analizi, belirli kişiler için seçici olarak yanıtlanmayan veya aslında boş anketler döndürdüğünü ortaya çıkarabilir. Bu nedenle, eksiksiz yanıtlar sağlamak için stratejileri göz önünde bulundurarak planlama aşamasında zaman harcamak ve ardından bir pilot çalışmayı tamamlamak mantıklıdır. Belirsiz sorular gibi verileri üreten belirli bir yöntemle ilgili sorunlar varsa, veriler geçerli olmayacaktır. Yani ölçtüğümüzü sandığımız şeyi ölçmediğimiz için veriler güvenilir olmayacaktır. Bu durumda, anketin zayıf yapı geçerliliğine sahip olduğu söylenir. Yapı geçerliliğinin, ölçüm literatüründe içerik, eşzamanlı ve tahmin geçerliliği olarak sıklıkla atıfta bulunulan diğer üç geçerlilik biçimini kapsadığını öne sürer. Yapı geçerliliği şüpheli olan bir anket araştırmasının, örnek verilerde görünen farklılıklar hakkında hatalı sonuçlara yol açması da muhtemeldir. Araştırmacılar, farklılıkların veya ilişkilerin istatistiksel testlerinden yanlış sonuçlar çıkarma konusunu, bir istatistiksel sonuç geçerliliği sorunu olarak adlandırırlar. Herhangi bir etkinin büyüklüğünü veya gücünü değerlendirmeden önce farklılıkların veya ilişkilerin var olup olmadığını belirlemenin uygun olduğunu önerin. İstatistiksel sonuç geçerliliğinin başka bir yönü, ölçümün güvenilirliğidir; yani bir denek neredeyse aynı koşullar altında tekrar tekrar ölçüldüğünde bir ölçüm aracı tarafından tutarlı sonuçlar verileceği fikridir. Güvenilirliğin olmaması, değişkenler arasında anlamlı kovaryasyonun saptanmasını zorlaştırma etkisine sahip olan gözlemlenen varyasyon miktarını artırır. Daha büyük örneklem büyüklükleri, ölçümlerin değişkenliğindeki bu artışı bir dereceye kadar telafi edebilir. Bununla birlikte, yorumlar, 'enstrümanın güvenilirliğinin olmaması nedeniyle varyanstaki [gözlemlerin değişkenliğindeki] şişkinliği telafi etmek için, tasarım sürecinin başlarında tanınmalı ve hesaba katılmalıdır.
Bağlamsal öğrenme ilkeleri Bağlamsal öğrenme modeli Bağlamsal öğrenme nedir?

Destekleme ve Eğitim Bağlamları – İzlanda’da Eğitim Sistemi – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatlarıv

By

Destekleme ve Eğitim Bağlamları Bu bölümde tartışılan laik ve Hıristiyanlık öncesi eğitim konuları bağlamları ile birleştirilmiştir, okul olarak tanımlanabilecek herhangi bir yerin dışında öğretilir ve öğrenilir. Burada eğitim hanelerde gerçekleşir, […]