Learner Autonomy and Curriculum Delivery in Higher Education: The Case of University of Uyo, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Nigeria has much hope on her higher education for the production of manpower needs of the nation. And manpower production is a function of the curriculum and its delivery modes which can only be as good as its teachers. It is no gain saying that the traditional methods of curriculum delivery can no longer serve our purpose. Efforts are being made the world over to focus on curriculum delivery modes that build on the recent technological developments and the enriched learning experiences they provide to foster learner autonomy. But the curriculum delivery modes of lecturers in higher education institutions, regarding learner autonomy is not known. This study therefore sought to find out whether the curriculum delivery mode of lecturers in the University of Uyo and their media utilization are such that can foster learner autonomy. Four hundred final year students from four out of the nine faculties were randomly selected and they responded to the questionnaire. Data were analyzed using frequencies, percentages, and one way ANOVA statistics. Results showed that lecturers’ delivery modes tended towards teacher-centredness and their media utilization was more of the low level type. Some of them were more of talk and chalk type. Among the recommendations made based on the findings of the study was the need for workshops and seminars to be organized for lecturers to acquaint them of the use of new technologies for effective curriculum delivery to achieve the goals of higher education in Nigeria. Also, lecturers should see themselves as facilitators of learning by adopting learner-centered strategies that would wean the students of their dependence to take charge of their learning and become effective learners that the nation desires.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».