Inclusive Physical Education During the University Preparation Programme in Ghana: Bridging the Gap Between Theory and Practice.
Notice bibliographique
Résumé
Hands-on experience plays a key role in every teacher education programme as it helps the prospective teacher to experience a real world of teaching rather than in abstract. One of the most difficult aspects of inclusive teacher education programmes is capacitating pre-service teachers to practice inclusion in the classroom in real live conditions. This study aimed at evaluating student-teachers’ hands-on experiences in inclusive practical PE lessons during their university preparation programme using sequential mixed-method design. 152 PE student-teachers’ in level 300 from the two universities who train PE teachers in Ghana were purposively sampled for this study. Quantitative data was collected using questionnaires while qualitative data was collected through focus group discussion with 20 of the same participants. Quantitative data were analysed using means and standard deviation and presented in tables. Inferential statistics of independent t-test was used to ascertain the mean difference between student-teachers’ hands-on experiences. Qualitative data were transcribed verbatim with trustworthiness assured through peer debriefing and member checking. Both quantitative and qualitative results showed that the university preparation programme has no practical component for inclusion in PE. Student-teachers’ hands-on teaching experience in inclusive practical PE was found to be inadequate. However, a significant difference (t (-4.020) at df (32.9), p< .005) was found between the two institutions. The study concludes that the preparation programme in the universities does not give student-teachers’ adequate inclusive practical exposure. To make inclusion experience more viable to student-teachers’, it is recommended that inclusive experiences should be incorporated into student-teachers’ on-campus teaching practice and all practical courses to help bridge the gap between theory and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».