Bu çalışmanın amacı, okuma kültürünün geliştirilmesine yönelik aile farkındalık programının (OKGYAFP) çocukta okuma kültürü oluşturmaya yönelik aile yeterliliğine etkisini belirlemek ve ailelerin OKGYAFP deneyimlerinin okuma kültürü oluşturmaya yönelik yeterliliklerini nasıl değiştirdiğini keşfetmektir. Bu nedenle çalışmada karma yöntem araştırma desenlerinden açımlayıcı sıralı karma desen kullanılmıştır. Araştırmanın nicel aşamasında öntest-sontest kontrol gruplu yarı deneysel desen tercih edilmiştir. Nitel aşamasında ise odak grup görüşmeleri yapılmıştır. Araştırmanın nicel boyutunun katılımcılarını Aydın ili Köşk ilçesinde bulunan bir devlet okulunun iki 2. sınıf şubesinin gönüllü velileri (n=30) (...) oluşturmuştur. Nitel boyutunun çalışma grubunu ise araştırmanın deney grubunda yer alan velilerden gönüllü 10 kişi oluşturmuştur. Araştırmada veri toplama aracı olarak Okuma Kültürü Oluşturmada Aile Yeterliliği Ölçeği ve görüşme formu kullanılmıştır. Bu araştırmanın nicel verilerinin analizi için betimsel istatistiklerin yanı sıra tek yönlü kovaryans analizinden (ANCOVA) yararlanılmıştır. Nitel veriler ise içerik analizi yöntemiyle çözümlenmiştir. Araştırmanın bulgularına göre deney grubu velilerinin okuma kültürü oluşumunda aile yeterliliği son test puanlarının anlamlı düzeyde farklılaştığı görülmüştür. Ayrıca OKGYAFP’nin deney grubunu oluşturan veliler üzerinde okuma kültürü ediniminde aile yeterliliği noktasında yüksek etkiye sahip olduğu bulgusuna da ulaşılmıştır. Araştırma sonucunda aileler programın okuma kültürü bağlamında farkındalık oluşturduğunu ifade etmiştir. Katılımcı ailelerin programın sonunda okuma kültürü oluşturmada aile yeterliliği düzeyleri ile programa ilişkin görüşlerinin tam olarak örtüştüğü de görülmüştür. (shrink)

In their recent Opinion in TiCS, Yildirim and Paul propose that large language models (LLMs) have ‘instrumental knowledge’ and possibly the kind of ‘worldly’ knowledge that humans do. They suggest that the production of appropriate outputs by LLMs is evidence that LLMs infer ‘task structure’ that may reflect ‘causal abstractions of... entities and processes in the real world.' While we agree that LLMs are impressive and potentially interesting for cognitive science, we resist this project on two grounds. First, it (...) casts LLMs as agents rather than as models. Second, it suggests that causal understanding could be acquired from the capacity for mere prediction. (shrink)