Experiential Learning, Conditional Knowledge and Professional Development at University of Nairobi, Kenya—Focusing on Preparedness for Teaching Practice
Notice bibliographique
Résumé
Experiential learning requires teacher educators to equip trainee teachers with opportunities for effective preparedness in teaching and professional subjects, co-curricular activities and in micro-teaching vital for professional development. The experiential learning opportunities, conditional knowledge, preparedness and performance during teaching practice provide basis for predicting professional competence and success for effective teaching. Conditional knowledge entails application of critical thinking and problem solving skills that demonstrate mastery of theoretical knowledge and professional practice across, content, knowledge, skills and insights. This type of knowledge and skills are developed through experiential learning coupled with effective preparedness for real-class instructional management. However, inadequate preparation in educational courses coupled with improper supervision and feedback impede effective professional development in most universities. The study explored effectiveness of experiential learning and conditional knowledge in trainee teacher preparedness for teaching practice at the University of Nairobi. Experiential Learning Theory formed the framework for this study. A descriptive survey research design was adopted with a population of 78 trainee teachers selected using simple random sampling. Data were gathered through a questionnaire. Finding showed that trainee teachers are adequately prepared for teaching practice. The study recommends proper orientation for trainee teachers to be carried out with effective preparedness that aligns theory to 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».