Attitudes, Instructional Practices and Difficulties Faced by English Teachers While Teaching Through ‘Quality Drive’
Notice bibliographique
Résumé
Quality Education is the bedrock foundation of primary level of educational pyramid. It helps not only in the development of individuals but also improve their living standard at academic and professional domains. Government of Punjab has initiated a literacy and numeracy drive movement to enhance the literacy rate. English is the major focus of concern in Literacy and Numeracy drive (LND). Present study has been conducted to study the attitudes, instructional practices and difficulties faced by the English primary teachers while teaching English through quality drive. The study was descriptive in nature based on the mixed method i.e. quantitative and qualitative approach. It was conducted in the rural and urban schools of the elementary wing of tehsil Khanpur district Rahimyar Khan. The results reflected that teachers showed positive behavior towards teaching English through LND. But they faced many problems like unhealthy environment, lack of facilities, influence of mother tongue, non cooperative behavior of parents and lack of interest in learning English. The weak base of grammar, vocabulary, pronunciation, spellings and comprehension are also the basic problems. It showed that traditional method is in common practice for teaching English language. The study recommends improvement in the mechanism of literacy and numeracy drive to produce better outcomes of English teaching.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».