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Enregistrement W3173119665 · doi:10.9734/jesbs/2021/v34i330316

Influence of Implementation of the Government Policies on Transition Rate of ECDE Children from Public Preschools to Public Primary School in Kapseret Sub County; Uasin Gishu County

2021· article· en· W3173119665 sur OpenAlexaff
Njuguna Mary Muthoni, Esther Bitok, Audrey Matere

Notice bibliographique

RevueJournal of Education Society and Behavioural Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Descriptive statisticsScheduleLocal governmentTransition (genetics)Public policyQualitative propertyPsychologyPrimary educationMedical educationMathematics educationPolitical scienceMedicineEconomic growthMathematicsEconomicsPublic administrationStatisticsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A child’s transition from public preschool to primary is not a single event of change that has only immediate consequences but has its effects on transition rate. The purpose of this study was to assess influence of implementation of the government policies on transition rate of ECDE children from public preschools to public primary school in Kapseret Sub County; Uasin Gishu County. The study was guided by Jean Piaget’s Construvist theory. The study adopted a descriptive survey design. The researcher sampled 171 respondents; including 86 Grade one; two; three teachers; 57 preschool teachers; and 29 headteachers. The research instruments used were questionnaires and interview schedule. The analysis of data was done using Statistical Package for Social Science (SPSS) software. Data from questionnaires was analyzed both quantitatively and qualitatively. Quantitative method involved descriptive and inferential analysis. Descriptive analysis such as frequencies; percentages were used to present quantitative data in form of tables. Qualitative data from interview schedules were analyzed thematically based on the content of qualitative data and then presented in prose form. The findings were presented in frequency distribution tables. The study findings indicated that implementation of government policies has a positive and significant influence on leaners transition. The study concluded that free primary education policy has improved learners’ transition rate to Grade one. Adoption of Early Years Education Policy has influenced transition to Grade one. Finally; free primary education policy has increased the number of learners in public pre-primary school. The study recommends that primary schools should implement all the government policies by preparing Early Child Development (ECD) children in terms of classrooms; toilets; furniture and adequate qualified teachers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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