Correlates of Effective Instructional Supervision in Bayelsa State Secondary Schools
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to examine the correlates of effective instructional supervision in secondary schools inBayelsa State. A critical examination of all the policies and personnel put in place by the government to achieve theaim of supervision of instruction in secondary school in Bayelsa State were elucidated. The study involved empiricaldesign with the stratified population of fifteen (15) secondary schools, comprising three hundred (300) teachers andsixty (60) supervisors (Principals) randomly selected from three geo-political zones (Sub divided into: Riverine,Upland and Midland). The research instrument used for the study was rating scale consisting of five (3) researchquestions. The analysis involved the use of mean and standard deviation, why the hypotheses were analyzed usingZ-test at 0.05 level of significance.The results of the analysis indicated that: demography, status/personality and perceptions are not a major factor thatinfluences supervision of instruction in schools, but quality and number of teachers, incentives and motivation,quality and number of supervisors, and school location are the correlates factors that influence supervision ofinstruction in schools. Conclusively, the researcher recommends that supervision is very important for effectiveinstruction in secondary schools and that government should provide all it takes to motivate teachers as to enhanceregulation of supervision of instruction.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».