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Enregistrement W2797885222 · doi:10.21083/ajote.v7i2.4157

Accounting Teachers’ Quality of Use of Pre-Tertiary Accounting Curriculum in Ghana’s Secondary Schools

2018· article· en· W2797885222 sur OpenAlexvenueno aff
Joseph Tufuor Kwarteng

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Teacher Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting Education and Careers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMedical educationQuality (philosophy)PopulationPsychologyMathematics educationAccountingPedagogyMedicineBusinessEnvironmental healthPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to gauge the quality of use of pre-tertiary Accounting curriculum in Ghana’s secondary schools using Concerns-Based Adoption Model Level of Use as a proxy. Using an equivalent status sequential mixed methods design, 155 out of a population of 402 senior high school accounting teachers were selected at random to participate in the study. Both Levels of Use Questionnaire and Interview Guides were used to collect data. All the teachers responded to the questionnaire. Out of the 155, only 30 of them were selected on purpose to participate in the interview. Data was analysed with help of frequencies, percentages, and themes. The study found that even though most teachers implemented the accounting curriculum sustainably, others’ use of the curriculum was mediocre. The quality of use of the curriculum was shaped by teachers’ perceived relevance of the curriculum, level of difficulty of topics, availability of teaching aids, interest of the teacher, availability of curriculum materials, and freedom offered teachers to implement the curriculum.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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