Towards the development of teachers for the future

The purpose of this research was to examine student teachers’ views on the kind of teachers they would like to be. The participants were 51 student teachers at the primary education department of a state university. The views of these student teachers were collected from unstructured reports that they submitted following a one-semester classroom management course in the 5th semester. The qualitative data gained from the reports, specifically the attributes that the student teachers associated with themselves, were analysed in terms of classroom management according to Korthegan’s Onion Model using a qualitative content analysis method. The data demonstrate that the participants expressed their opinions mostly regarding classroom environment, behaviour and competency. The reports also present their views about the kind of teachers they would grow into and the teacher behaviour they would like to adopt. The results of the study reveal that the student teacher participants were at the levels of interventionist and interventionist/interactionist control; 2 different approaches to dynamic assessment and classroom management styles. They also used authoritative, educational, behaviour-based, and democratic approaches. The study suggests that, in order for the student teachers to express themselves about their teaching in the layers of belief, identity and mission (inner layers) of the Onion Model, they must be provided with opportunities and experiences. Keywords: classroom management; Korthegan’s Onion Model; student teachers; teacher development; teacher educatio

THE EFFECT OF LESSON STUDY ON THE PERCEPTIONS OF MATHEMATICS TEACHERS ABOUT SUBJECT AREA COMPETENCIES

In this study, it was aimed to investigate the effect of lesson study, a professional development model, on the perceptions of middle school mathematics teachers about subject area competencies and the views of the teachers about this model. In this study, which was conducted with a qualitative research method, the data were collected through semi-structured interviews from the middle school mathematics teachers after three lesson-research-cycles. The descriptive analysis of the data presented some findings: a) identification/determination of Mathematics Subject Area Competencies (MSAC) while preparing and applying a lesson plan, b) being able to use their knowledge of mathematics, c) developments of the students’ mathematical skills through groupwork and d) a more active teaching process with Lesson Study (LS). On the other hand, it was also seen that there are some negative findings showing that preparing a detailed lesson plan is troublesome and the teachers have difficulty in coming together and using the technology. In this context, it is believed that this study will enlighten the researchers who are interested in LS method to learn about the subject area competencies of teachers from different branches, to learn about the effect of mathematics teachers' general competencies related to teaching profession on teaching and about teachers' technological competencies.  Article visualizations

The future of artificial intelligence in nursing : Hemşirelik alanında yapay zekanın geleceği

The world is constantly experiencing social, economic, political, cultural and technological change. It is artificial intelligence that is expected to change all aspects of society, including science. The use of artificial intelligence in health services and its dissemination in the society will affect all aspects of the health field. Artificial intelligence will help nurses provide precise and personalized evidence-based care that meets patients' goals and priorities. The aim of this review is to define artificial intelligence and its sub-fields in the light of the literature, to make it understandable in the context of nursing and to explain the use of artificial intelligence in nursing. As a first step towards applying artificial intelligence to maintenance processes, we can start with questions about potential bias in data or algorithms, the suitability of artificial intelligence to predict real situations and outcomes. The concepts of machine learning and deep learning, which are sub-fields of artificial intelligence, should also be known by nurses. The first step for artificial intelligence to realize its potential in nursing is to make the various terms and definitions understandable. The more trained nurses are in artificial intelligence, the more familiar they will be with the technological language. In this way, they are effective in solving problems in maintenance, creating new algorithms, developing and using artificial intelligence. ​Extended English summary is in the end of Full Text PDF (TURKISH) file. Özet   Dünya sürekli olarak sosyal, ekonomik, politik, kültürel ve teknolojik değişim yaşamaktadır. Bilim de dahil olmak üzere toplumun tüm yönlerini değiştirmesi beklenen yapay zekadır. Yapay zekanın sağlık hizmetlerinde kullanımı, toplumda yaygınlaştırılması, sağlık alanının tüm yönlerini etkileyecektir. Yapay zeka, hemşirelerin hastaların hedeflerini ve önceliklerini karşılayan kesin ve kişiselleştirilmiş kanıta dayalı bakım sağlamasına yardımcı olacaktır. Bu derlemenin amacı, literatür ışığında yapay zeka ve alt alanlarını tanımlamak, hemşirelik bağlamında anlaşılır hale getirmek ve yapay zekanın hemşirelikte kullanımını açıklamaktır. Yapay zekanın bakım süreçlerine uygulanmasının ilk adımı olarak, veri veya algoritmalardaki potansiyel önyargı, gerçek durumları ve sonuçları tahmin etmek için yapay zekanın uygunluğu hakkında sorularla başlanabilir. Yapay zekanın alt alanlarından olan makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramlarının da hemşireler tarafından bilinmesi gerekir. Yapay zekanın hemşirelikte potansiyelini gerçekleştirmesi için ilk adım, çeşitli terimleri ve tanımları anlaşılır hale getirmektir. Hemşireler yapay zeka konusunda ne kadar eğitimli olurlarsa, teknolojik dile o kadar aşina olurlar. Bu sayede bakımda görülen sorunların çözümünde, yeni algoritmaları oluşturulmasında, yapay zeka geliştirilmesi ve kullanılmasında etkili olurlar

Türk bankacılık sektöründe batık kredi oranını etkileyen faktörlerin ekonometrik analizi

Yüksek lisans tezi.Bu çalışmanın amacı, Türk Bankacılık Sektörü'ndeki Batık Kredi Oranı'nı etkileyen faktörlerin ekonometrik olarak analiz edilmesini konu edinmiştir. Bu çalışmada 2006 Yılı 2.Çeyrek ve 2016 Yılı 3.Çeyrek dönemleri arasındaki veriler zaman serisi ekonometrisi tekniği ile incelenmiştir. Araştırmada ayrıca 2009 küresel kriz için dönemlik kriz, değişken modele eklenmiştir. Zaman serisi uygulaması kısmında öncelikle değişkenlerin durağanlığı incelenmiş ve daha sonrasında ise durağan olduğu tespit edilen seri ile incelemeye devam edilmiştir. Bulunan sonuca gelindiğinde ise elimizdeki verilere bakarak: Bir önceki dönem batık kredi oranı, cari dönem batık kredi oranını aynı yönde etkilemekte oldğu tespit edilmiştir. Gayri safi yurtiçi hasıladaki değişimin, kredi batık oranını ters yönde etkilediği görülmüştür. Buna ek olarak gayri safi yurtiçi hasıladaki büyüme oranı yükseldikçe, kredi batık oranının azalmakta olduğu gözlemlenmiş ve bu durumun tersininde olabiliceği belirtilmiştir. Ekonomik faaliyetlerin iyileştiği dönemlerde batık kredilerin azaldığını, kötüleştiği durumlarda ise kredi batığının arttığı tespit edilmiştir. Yani bu durum iktisat teorisine uygun bir durum olmakla birlikte çalışmamıza eklemiş olduğumuz diğer değişkenler, batık kredi oranını açıklamamız konusunda anlamlı bulunmamıştır

Erken dönemde levrek (dicentrarchus labrax L. ) larvalarında mikroyemlerin kullanımı

Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.IV ÖZET ERKEN DÖNEMDE LEVREK (Dicentrarckus labrax L.,1758) LARVALARINDA MÎKRO YEMLERİN KULLANIMI ÖZSEZER,îdiI Yüksek Lisans Tezi, Su Ürünleri Yetiştiriciliği Bölümü Tez Yöneticisi: Yrd. Doç. Dr. Kürşat FIRAT Kasım 1999, 38 sayfa Deniz balıklarının üretimi ticari alanda oldukça fazla ilgi görmektedir. Bu ilgi ülkemizde levrek ve çipura balıkları üzerinde yoğunlaşmaktadır. Larval üretim aşamasındaki avantajları nedeniyle levrek balığı çipuraya oranla daha fazla tercih edilmektedir. Levrek balığı larvalarının üretiminde canlı yem Önemli yer tutmaktadır. Fakat, canlı yem eldesi maliyet, insan gücü, pahalı malzeme gibi sorunları beraberinde getirmektedir. Bu sorunları ortadan kaldırdığı için larva! yetiştiricilikte mikro yem kullanımına ilgi artmaktadır. Mîkroyemin larval aşamada direkt olarak kullanımı oldukça zordur. Bu nedenle, değişik besleme stratejileri üzerinde durulmaktadır. Bu çalışmada, larval yetiştiricilikte kullanılan mikroyem çeşitlerinin uygunluğu üzerinde durulmuş ve bu yemlerin avantajları ve dezavantaj lan tartışılmıştır.ABSTRACT EARLY WEANING OF SEABASS {Dicentrarchus labrax L.,1758) LARVAE ON TO MICRODIETS ÖZSEZER,İdiI MSc in Aquaculture Faculty Supervisor: Yrd. Doc. Dr. Kürşat FIRAT November 1999, 38 pages There is a big interest in the commercial aquaculture of marine fish. This interest is more on seabass and seabream in our country. The advantages at hatching make seabass preferable. Live prey takes an important part at first feeding of seabass larvae, but feeding based onlive prey is rather expenisve, requires manpower and expensive equipment. There is a big interest on microdiets because they are advantageous than live prey. Weaning seabass larvae onto micro diets at first feeding is still difficult, so there are studies on different usable feeding strategies. In this thesis, weaning of seabass {Dicentrarchus labrax L.) larvae onto microdiets had been studied and advantages and disadvantages of these feeds are discussed. Keywords: Seabass larvae, Microdiets, Compound diets, Early weaning

Sağ üst 1. Büyük azı dişinde kron ve intraalveolar kök kırığı tedavisi bir olgu raporu

Çeşitli nedenlerden kaynaklanan kron ve/veyakök kırıkları endodontide en komplike tedaviyigerektiren vakalardı

YAYGIN GÖRÜLEN KRONİK HASTALIKLARDA KÜLTÜREL FARKINDALIK

Chronic diseases are the leading cause of death in the world and an important public health problemin all countries. Culturally appropriate health care has been proposed as a means to reduce healthdifferences among ethnic groups. The lack of awareness for different cultures in nurses arises from the lackof cultural competence education. Learning the ethnically based components of culture contributes to thecreation of cultural awareness. Therefore, it is thought that organizing intercultural nursing education,creating a program that includes experiential learning, and taking cultural awareness in these programs willencourage both clinicians and students to contribute to the nursing profession.Keywords: chronic disease, culture, awareness, cultural awarenessKronik hastalıklar dünyanın önde gelen ölüm nedenidir ve tüm ülkelerde önemli bir halk sağlığısorunudur. Kültürel olarak uygun sağlık bakımı, etnik gruplar arasındaki sağlık farklılıklarını azaltmak içinbir araç olarak önerilmiştir. Hemşirelerde farklı kültürler için farkındalık eksikliğinin olması, kültürelyeterlilik eğitiminin eksik olmasından kaynaklanmaktadır. Kültürün etnik temelli bileşenlerinin öğrenilmesi,kültürel farkındalığın yaratılmasına katkıda bulunmaktadır. Dolayısıyla kültürlerarası hemşirelikeğitimlerinin düzenlenmesi, deneyimsel öğrenmeyi de kapsayan bir program oluşturulması, bu programlardakültürel farkındalığı ele almanın hem klinisyenleri hem de öğrencileri hemşirelik mesleğine katkı sağlamayateşvik edeceği düşünülmektedir.Anahtar Kelimeler: kronik hastalık, kültür, farkındalık, kültürel farkındalı

Discussions About COVID-19 Vaccination on Twitter in Turkey: Sentiment Analysis

Objectives: The present study aims to examine COVID-19 vaccination discussions on Twitter in Turkey and conduct sentiment analysis. Methods: The current study performed sentiment analysis of Twitter data with artificial intelligence (AI)'s Natural Language Processing (NLP) method. The tweets were retrieved retrospectively from March 10, 2020, when the first Covid-19 case was seen in Turkey, to April 18, 2022. 10308 tweets accessed. The data were filtered before analysis due to excessive noise. First, the text is tokenized. Many steps were applied in normalizing texts. Tweets about the COVID-19 vaccines were classified according to basic emotion categories using sentiment analysis. The resulting dataset was used for training and testing machine learning classifiers. Results: It was determined that 7.50% of the tweeters had positive, 0.59% negative, and 91.91% neutral opinions about the COVID-19 vaccination. When the accuracy values of the ML algorithms used in this study were examined, it was seen that the XGB algorithm had higher scores. Conclusions: Three out of four tweets consist of negative and neutral emotions. The responsibility of professional chambers and the public is essential in transforming these neutral and negative feelings into positive ones. © 2022 Cambridge University Press. All rights reserved

Using Artificial Intelligence in the COVID-19 Pandemic: A Systematic Review

Artificial intelligence applications are known to facilitate the diagnosis and treatment of COVID-19 infection. This research was conducted to investigate and systematically review the studies published on the use of artificial intelligence in the COVID-19 pandemic. The study was conducted between April 25 and May 6, 2020 by scanning national and international studies accessed in "Web of Science, Google Scholar, Pubmed, and Scopus" databases with the keywords ("Coronavirus" or "COVID-19") and ("artificial intelligence" or "deep learning" or "machine learning"). As a result of the scanning process, 1495 (Google Scholar: 1400, Pubmed: 58, Scopus: 30, WOS: 7) studies were accessed. The studies were first examined according to their titles, and 1385 studies, which were not related to the research topic, were not included in the scope of the research. 50 articles, which did not meet the inclusion criteria, were excluded. The abstract and complete texts of the remaining 60 studies were scanned for the study's inclusion and exclusion criteria. A total of 10 studies, consisting of reviews, letters to the editor, meta-analysis studies, animal studies, conference presentations, studies not related to COVID-19, and incomplete studying protocols, were excluded. There were 50 studies left. 9 articles with duplication were identified and excluded. The remaining 41 studies were examined in detail. A total of 26 studies were found to meet the criteria for the systematic review study. In this systematic review, AI applications were found to be effective in COVID-19 diagnosis, classification, epidemiological estimates, mode of transmission, distribution, the density of lesions, case increase estimation, mortality/mortality risk, and early scans. © 2022 Tehran University of Medical Sciences. All rights reserved