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Enregistrement W1781907133 · doi:10.1080/00131881.2015.1093323

Examining activity-based learning (ABL) practices in public basic schools in the northern region of Ghana

2015· article· en· W1781907133 sur OpenAlexaff
Hope Pius Nudzor, Albert Dare, G. Oduro, Rosemary Seiwah Bosu, Nii Addy

Notice bibliographique

RevueEducational Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDepartment for International Development
Mots-clésPupilBasic educationMathematics educationTest (biology)Quality (philosophy)Subject (documents)PedagogyPsychologyEconomic growthPolitical scienceComputer scienceLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Ghana has been the testing ground for many teaching and learning initiatives over the past 15–20 years. These initiatives, largely funded by donors, have sought to improve learning by introducing and reinforcing valuable teaching skills, materials and approaches, most of them child-friendly, learner-centred and involving activity-based learning (ABL). However, a problem in Ghana, also true of other countries in sub-Saharan Africa, is that whereas efforts over the past few decades have improved access to basic education in both pupil enrolment rates and teacher numbers, educational quality as measured by standardised test scores in key subject areas remains rather low.Purpose: This article reports on an aspect of a DfID (Ghana) – sponsored research project which examined how the quality of teaching and learning in Ghanaian basic schools could be improved through the utilisation of ABL pedagogy. The current article examines three overarching themes relative to ABL pedagogy, namely how participants conceptualise ABL; ways in which ABL practices reveal themselves in classrooms; and challenges of ABL practices in Ghanaian schools.Sample: Participants (comprising representatives of Colleges of Education, District Directors and frontline Deputy Directors of Education, headteachers and teachers) were drawn using purposive sampling technique from eight schools from within four districts of the northern region of Ghana.Design and Methods: A case study approach was adopted for the study. Data collection took the form of semi-structured interviews, focused group discussions and observation of ABL practices and lessons in selected schools. Data analysis was undertaken using a ‘processual analytical approach’ with the view to catching realities of ABL practices in the Ghanaian educational setting.Results: Our analysis reveals that whereas the literature on ABL emphasises multi-tasking and group work as essential ingredients of ABL pedagogy, the respondents conceptualised this as meaning pupils working on the same activity-related tasks at the same time in groups. Similarly, we found that, ideally, ABL practices reveal themselves through classroom practices such as display of pupils’ work in classrooms, organisation of the seating arrangements of pupils in groups, use of teaching and learning materials, formative assessment and activity-oriented lessons among others. However, in almost all the schools and classrooms we visited, these essential ingredients were missing owing to congestion and lack of furniture and logistics.Conclusions: We conclude against the backdrop of our findings that ABL techniques can be utilised more effectively in Ghanaian schools if its practices are initially promoted in model schools, for lessons to be learned, and then scaled-up as expertise is established in these model schools.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,609
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,068 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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