Prediction Skills, Reading Comprehension and Learning Achievement in Vihiga County Kenya. Addressing Constraints and Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Prediction skill may be used in reading comprehension passages as encapsulated in interactive approach instruction. Prediction skills assist learners to decode the meaning of comprehension passages by constructing guesses about the contents of texts to be read in comprehension passages. Learners in Vihiga County register low achievement in English language examinations than peers in neighbouring counties over the years. The performance is much weaker in comprehension passages than grammar sections. Although there are low grades, the nexus between use of prediction skills and learners’ achievement in reading comprehension passages has not been assessed. This study applied the Solomon Four Non-Equivalent Group Design to obtain primary data from 279 primary school learners and 8 teachers in 2017. Multiple linear regression used generated two models, one for the experimental group (Model 1) and one for the control group (Model 2). Findings indicate that the influence of prediction skills on learner achievement in reading comprehension passages was significant in experimental, but insignificant in the control groups. However, influence was stronger in the experimental than in the control groups, suggesting that training English language teachers on correct application of prediction skills improves learner achievement in reading comprehension passages. The study recommends need to: sensitise teachers on textbook usage, while supplementing with improvised materials; guide learners through titles; as well as update teacher training curriculum by integrating inter alia, emerging instructional methods embracing Information and Communication Technology and entrenching innovation in resource mobilization and use.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».