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Enregistrement W2949936979 · doi:10.21083/ajote.v8i0.4095

Preparing Namibian Student Teachers to Teach Literacy in Mother Tongue

2019· article· en· W2949936979 sur OpenAlexvenueno aff
Alina Kakunde Niipare

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Teacher Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentUniversity of Sussex
Mots-clésFirst languageLiteracySociocultural evolutionMathematics educationPedagogyPerspective (graphical)PsychologySociologyComputer scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scholars of language teaching agree that the development of initial literacy is best achieved when taught in the mother tongue. Namibia’s language policy for schools prescribes teaching using mother tongue or the predominant local language as a medium of instruction during the first three years of schooling. This study reports on a study of how Namibian lecturers prepare student teachers to teach literacy in mother tongue (Oshikwanyama and Oshindonga) dialects of Oshiwambo language. Data were collected through classroom observations, semi-structured interviews and document analysis. Content analysis was used to analyse the data. The main findings are that most of the lecturers were proficient in the languages in question and they fluently explained the literacy content in Oshikwanyama and Oshindonga. However, the preparation was constrained by a lack of prescribed books in the African languages. The study aims at filling a gap in the literature on how Namibian student teachers are prepared to teach literacy in mother tongue grounded within a sociocultural perspective.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,455
Écart entre enseignants0,430 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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