Women in Adult Education Program for Sustainable Development: Challenges and Implications for Library and Information Services
Notice bibliographique
Résumé
Abstract
 Objective – Education offers advances in human and social development. It provides knowledge and resources that hold the potential for economic empowerment, resulting in a better livelihood. Hence, women need access to education with library services, if they are to have a voice, participate in sustainable development, and take care of their own health, as well as that of their children and members of their households. This paper examines the challenges women encounter in Onitsha metropolis, Anambra State, Nigeria. This study seeks to gain insight into the resources used to enhance learning, as well as the students’ perceptions and satisfaction with their learning experience.
 Methods – A descriptive survey research design was used. The study was carried out in five adult education centres in the city with a sample size of 120 women, randomly selected for collection of data. Questionnaire, interview, and observation methods were employed. The physical assessment of the centres was done for an evidence based report and to assess the real situations of the centres.
 Results – The findings show the challenges faced by Nigerian women in their pursuit of ongoing adult education included: time for the classes which are usually held in the evening, poor financial status, lack of encouragement from spouses and relations, poor learning environments, and stress. The data were analyzed using percentages and frequency counts. They are presented in tables and figures.
 Conclusions – It is recommended that education and library management should assess these centres for program improvements like providing more enabling environments and learning facilities. The implication of the study is that library and information services should be extended to these women to stimulate and support learning with the right attitude for active involvement in the educational activities and for enhancement of social inclusion.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,523 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».