Science Teacher Quality and Effectiveness: Gweru Urban Junior Secondary School Students’ Points of View
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the perceptions among junior secondary science students from Gweru Urban secondary schools in Zimbabwe towards science teachers' teaching quality and effectiveness. This qualitative study approached and interviewed Form 2 students from 10 different schools in Gweru urban. The results show that three key dimensions of science teacher quality and effectiveness emerged: teacher's scientific knowledge, teacher’s pedagogical skills and teacher's social competence. Findings suggest that the teachers can promote and enhance teaching effectiveness by applying a positive student approach, understanding students’ learning difficulties, acknowledging the individual student, being someone the students can trust, being able to organise and teach in interesting and flexible ways, using good teaching methods, their ability to plan and structure the content and the use of practical investigative science in the classroom. Student perspectives, however, retain a humanistic vision of teaching and learning. Students want teachers who care and respect them, who help them learn and make learning interesting and fun. This study adds value by unveiling the key antecedents and predictors of students perceptions thus confirm previous findings that teacher quality is an important educational issue. It is apparent from this study that quality teachers must embrace the vision of caring for students and their learning.The results of the research indicated that students highly value teachers who are both passionate about the subject taught and passionate about their students. Secondary school science students prefer teachers who teach science in a way that is both interesting and relevant to the student.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».