Process skills application and scientific attitudes of Biology students in colleges of education in southwestern Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
West African Examination Council results have continued to reveal Nigeria’s high school students’ poor performance in Science subjects, and especially, in practical science (WAEC 2014). The students’ demonstration of essential scientific attitudes is noted to be deficient. This is possibly caused by ineffective teaching and learning produced by the absence of necessary practical classes. This study, therefore, assessed the process skills application and scientific attitudes of Biology students in colleges of education in southwestern Nigeria as well as the relationship between the two variables. These groups of variables are central to students developing skills and knowledge in science and a determination of levels of competence in them would facilitate appropriate interventions to improve teaching and learning of science. The study adopted descriptive research survey design. The population for the study included all Biology students in colleges of education in southwestern Nigeria. From the four federal and seven state colleges of education in southwestern Nigeria, two federal colleges of education and three state colleges of education were randomly selected to ensure adequate representation of the two school categories. One hundred Biology students were randomly selected from each of the two school categories. Two instruments were used for the study. These were Biology Process Skill Application Rating Scale (BPSARS) and Biology Scientific Attitude Questionnaire (BSAQ). A reliability value of 0.72 for BPSARS and 0.76 for BSAQ was gotten using Cronbach alpha coefficient. The result revealed that there existed a moderate application of process skills and a moderate level of scientific attitude among the respondents as 67.3% and 84.8% having a moderate level of process skills application and scientific attitude respectively. It was shown that there was no significant relationship between the process skill application and scientific attitude (r=0.09, p>0.05) of respondents in the study area
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».