Teaching as Inquiry: Teachers Understanding and its Implication for Teaching and Learning
Notice bibliographique
Résumé
Teaching as inquiry (TAI) is described as a component of effective pedagogy that has significant impact on learning outcome. Based on this premises, the study sought to examine TAI and its implications for teaching and learning in the Cape Coast Metropolis, Ghana. The descriptive survey design was adopted for the study and a sample of 160 basic school teachers was selected from three circuits within the Cape Coast Metropolis. A questionnaire and an interview guide were used in collecting the data for the study. Data obtained from the questionnaire were analyzed using descriptive statistics (frequency count, percentages and means and standard deviations) whereas the interview data was transcribed and presented by doing thematic analysis. The study revealed that majority of the respondents had knowledge about TAI. In addition, the study showed that the teachers engaged in TAI practices such as reflecting and questioning their methods of teaching, identifying the academic needs of students before planning instruction and engaging in projects and research concerning the subject and content to be delivered. Findings from the study showed that teachers who participated in the study have embraced the concept of TAI very well and considering how they can mentor and lead others. It was recommended that the Cape Coast Metropolitan education office should organize intermittent workshops and training for teachers on TAI to help teachers build specific skills and refinements for reflection and action and planning strategies to support learners to learn specific things (content or skills) that teachers can specifically monitor in terms of student outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».