Prospects of Mother Tongue as a Medium of Instruction in Nigerian Primary Level Education
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the prospects in the use of mother tongue as a medium of instruction in Nigeria’s primary level of education. With the multilingual nature of Nigeria, many scholars have continued to clamour for the use of indigenous languages as a medium of instruction in Nigeria’s primary schools. This paper also seeks to justify the reasons why mother tongue education may not be feasible in the nearest future especially with the numerous roles that the English language plays in Nigeria, and the myriads of difficulties which constitute stumbling blocks to its realization. In doing this, two research questions were generated, and data collected from 150 primary school teachers, from both private and public primary schools in Gwagwalada Area Council of Federal Capital Territory (FCT) through purposive sampling technique. The instrument for data collection is a well-structured questionnaire. The questionnaire is made up of two sections, sections A and B. Section A sought for demographic data of respondents, while section B sought for information on the factors militating against mother tongue as a medium of instruction in primary schools in Nigeria. The data collected were analyzed using Crombatch Alpha, mean and standard deviation. The result of the analysis revealed that the multilingual nature of Nigeria, and lack of names of instructional materials and science equipment in the indigenous languages are impediments to the use of mother tongue as a medium of instruction in Nigerian primary level of education.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».