Interrogating the Teaching and Learning of Chemistry in Nigerian Private Universities: Matters Arising
Notice bibliographique
Résumé
The indispensability and vast career possibilities associated with Chemistry notwithstanding, there is a palpable growing decline enrollment in Chemistry in Nigerian universities, particularly the private universities. The paper interrogated the teaching and learning of Chemistry in Nigerian private universities with a view to re-awakening the students’ interest for effective mastery of the subject. It relied on secondary sources and critical analysis and found out that major inhibiting factors include: Students’ faulty foundation in Chemistry, syndrome of area of concentration, absence of competitiveness in the admission process, poor attitude of students and lecturers as well as the ambience for effective scholarship. The paper concluded that the current downturn in the students enrolment in Chemistry and the seemingly poor interest in the subject portend sufficient threat to the future of Chemistry, chemical-related industries and the replacement of ageing Chemistry lecturers in Nigeria. It recommended the following strategies to mitigate the vicious cycle: targeted tutorial system, adoption of digital modes of teaching and learning, problem-based learning, capacity building initiatives for Chemistry lecturers, quality assurance mechanism, overhauling science education at the primary and secondary school levels, need-based assessment and provision of quality materials as well as adequate funding.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».