Gender Dimension in the Development of Effective Teaching Skills among University of Cape Coast (Ucc) Distance Education Students
Notice bibliographique
Résumé
The study examined gender dimension in the development of effective teaching skills among distance education (DE)students. The conceptual framework for the study is gender mainstreaming which centres on pluralistic approach todiversity issues among both men and women. A longitudinal developmental research design was used for the study.A sample size of 376 distance education students made up of 173(46.01%) female and 203 (53.99%) male werepurposefully selected from 5 regional study centres of College of Distance Education, University of Cape Coast(UCC) across Ghana. Data was collected using the Teaching Practice (Practicum) Assessment Form ‘A’ of UCC.The two research questions sought to find out the performance of male and female DE students on On-CentreTeaching Practice (OCTP) and School-Based Teaching Practice (SBTP) respectively. Five hypotheses were alsoformulated to guide the study. Results of the study revealed that the teaching skills acquired by both male and femaleDE students during OCTP and SBTP were good. However, a statistically significant difference exists between theteaching skills acquired by male and female DE students. Similarly, gender was found to have effect on theacquisition of teaching skills. It is recommended that all policy makers in the area of teaching practice should bemindful of gender issues in the development of teaching skills. Institutions involved in training teachers usingdistance education mode should stress the four levels of effective teaching skills assessed in this paper formeaningful practical teaching during teaching practice.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».