Teachers’ Attitude in Implementation of the Competence-Based Curriculum in Primary Schools in Kericho County
Notice bibliographique
Résumé
Competence based curriculum have faced criticism from educationalist based on its tasking and resistivity to change. However, in Canada, Scotland and Finland its implementation has be stunning. The stakeholders in Kenya has raise concern about their preparedness coupled with criticism from section of the government complaining on lack of involvement of stakeholders. The objective of the study was to establish whether teachers’ attitude influences the implementation of the competence-based curriculum. Social constructivism theory was adopted. A descriptive survey design and correlation research design were adopted for the study. The target population of the study included 24 County support Officers (CSOs’), 52 headteachers, and 610 Grade 1 teachers. The sample size was 6 CSOs, 52 Headteachers, and 61 Grade 1 teachers. A saturated sampling technique was used to select all the 52 headteachers from 52 schools. Simple random sampling was used to select the schools and CSOs. A purposive sampling technique was used to select Grade 1 teachers in Kericho County. Data was collected using interview schedules, questionnaires, and an observation schedule. Quantitative data were analysed using descriptive statistics in the form of percentages, means, and standard deviation, while inferential statistics were correlated using Pearson product-moment correlation. Qualitative data were analysed thematically. The attitude of teachers had a positive impact on CBC implementation, with a correlation of 0.560 and a calculated value of 0.00 for the headteachers and 0.284 with a calculated value of 0.032 for Grade 1 teachers. The results of this study are important for the successful adoption of the competency-based program through the participation of education stakeholders.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».