Assessment of Experiential Learning and Teaching Approaches in Undergraduate Programmes at the School of Agricultural Sciences, Makerere University, Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Competent graduates are a critical input in enhancing the university’s role in agricultural transformation. How graduates play their role in contributing to development mirrors on how they trained. Low quality graduates are believed to be a product of a more subject-centered and instructive style of teaching. The Makerere University Kampala School of Agricultural Sciences (SAS) made effort to improve and enhance the competence of its lecturers to use a learner centered teaching approach in its programmes through training. This paper presents an assessment of how the training influenced the lecturers to use different teaching practices toward producing quality responsive graduates. Data was collected from 120 students and 20 lectures from the SAS using a semi-structured questionnaire. The findings show that Training lecturers in experiential learning influenced their awareness and use of experiential learning approaches in delivery of the courses they taught. Effective application of experiential learning approaches was constrained by challenges of varied understanding and appreciation of the concept among lecturers, short class periods, large class sizes and financial limitations. In effect, the traditional lecture method remained dominant. Above all, application of experiential learning approaches is not institutionalized at SAS thus limiting the attainment of critical and reflective thinking for the attainment of lifelong learning abilities among students. To strengthen application of experiential learning approaches, training of all lecturers and curriculum review to integrate experiential learning practices as part of the general teaching quality assurance measures is critical.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».