Some factors influencing the academic performance of junior high school pupils in English Language: The case of Assin North Municipality, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Academic achievements, like any attainable goal in life, do not come by chance. Men, money and materials (resources) must be combined in an ideal manner to ensure its success. A total number of thirty (30) pupils; eighteen (18) boys and twelve (12) girls, with an average age of 12 years, sampled from the Junior High School two class of Amoakrom, Nyame-bekyere and Ningo basic schools, and eight (8) teachers from Basofi-Ningo circuit in the Assin North Municipality were used for the study. Questionnaires of thirty (30) items each were administered to both teachers and pupils. The study reviewed sex, age and form (class) for the pupils, and sex and age for the teachers. For the pupils, 60% were males; the majority (43.4%), were aged between 11 and 14 with 36.7% recording sibling size of between 7 and 9. Over seventy percent (73.3%) of the pupils responded yes to the availability of textbooks whereas more than half (60%) of the respondents answered yes to the speaking of Pidgin English with peers. Among the teachers, 50% were aged between 20 and 36 years and a minority 12.5% were aged between 37 and 40 years. 62.5% of the teachers answered no to the use of Teaching Learning Materials. 37.5% of the teachers held Senior Secondary School Certificate and Teachers’ certificate ‘A’ respectively while just about one quarter (25%) held a bachelor’s degree. The results revealed that two-thirds (75%) of the teachers found it difficult to understand and teach some concepts in English Language. Key words: Academic, certificate, municipality, Pidgin English, pupils, resources, sex ratio, teachers, textbooks, questionnaire.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».