Classroom Process and Causes of Worsening High School Students' Failure of Literature-in-English in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Current theories of teaching favour students-centred classrooms. In Literature-in-English lessons, active participation of students is essential for optimal learning. This study examined the level of students' active participation in Literature-in-English classrooms as the major reason for the high failure rates of Nigerian students who take this subject in the yearly senior secondary school examinations. The study was carried out in Ibadan metropolis, Oyo State. The mixed method research design was adopted. Class Observation Schedule (r=0.9) and Interview Guide for Teachers were used to gather the data. Random sampling technique was used to select three Local Government Areas (LGAs), 27 public senior secondary schools (9 from each LGA) and one Literature-in-English teacher from each school. All the teachers were observed twice during lessons while 12 of them were interviewed. Results from the quantitative data showed that the classroom process was teacher-dominated, and students' level of participation was very low. Students hardly asked questions and teachers did not use teaching techniques that encouraged active participation. Teachers identified students' inability to buy the prescribed literary texts, lack of interest in reading and poor language proficiency as some of the factors that contribute to students' failure. Several recommendations were made to enhance the teaching-learning process and maximize learning.
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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 | 0,001 | 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 ».