IMPROVING STUDENT TEACHING FOR QUALITY TEACHER PREPARATION: A KENYAN UNIVERSITY CASE
Notice bibliographique
Résumé
This study on teaching practice experience was conducted at a Kenyan University by researchers from both the USA and Kenya through a partnership project to build capacity through quality teacher preparation. The portion of this study presented here used survey techniques and specifically addressed the student teachers’ perspectives on the preparation processes, and ability to plan, instruct and use feedback to improve instruction in teaching practice. Stratified sampling of student teachers (n=360) and supervisor (n=240) was used. The student teacher questionnaire covered several educational components such, as professionalism, lesson material preparation, content knowledge, teaching performance skills, and reflection based on classroom observation feedback. The major findings were student teachers inability to integrate Information Communication Technology (ICT) in teaching, a gap in the teacher education curriculum on the role of ICT in teacher education, and lack of supportive supervisory feedback to the teacher candidates during teaching practice. The study recommends mapping of teacher education courses to ensure that ICT and expert feedback are covered before teaching practice by offering coursework on modern accessible ICT and facilitating rigorous microteaching experiences. Also, programs should train enough teaching practice supervisors, strategically plan school placements, and ensure timely posting of student teachers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».