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Enregistrement W35062784 · doi:10.3390/vaccines10010123

Aetiology of instructional practices for reading in english in rural primary schools in Kisii central district, Kisii county Kenya

2014· dissertation· en· W35062784 sur OpenAlexfundno aff
George Morara Andima

Notice bibliographique

RevueVaccines · 2014
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNational Institute of Food and AgricultureInternational Development Research CentreU.S. Department of Agriculture
Mots-clésNonprobability samplingReading (process)Mathematics educationStratified samplingPedagogyPsychologySimple random sampleSociologyPopulationPolitical scienceMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Learning to read in a second language is a complex challenge for every child. Children require a range of skills and abilities to learn to read. The ability to read with understanding is one of the most important skills for learners, not only in English language but also in other school subjects. Kenyan primary school pupils‘ reading performance as indicated in the sources cited in this thesis has for a long time been generally poor. Perhaps, this may be due to the inappropriate instructional practices used by teachers during reading lessons. This study aimed at examining the aetiology of the instructional practices prevalent in the teaching of reading in standard 4 in selected rural primary schools in Kisii central district, Kisii County, Kenya. The study was guided by the following objectives: Explore the nature of instructional practices that characterize the teaching of reading in standard 4, investigate the factors that influence a teachers‘ choice of instructional practices in teaching reading, establish the level of parental involvement in promoting children‘s reading development, explore the instructional resources used in the teaching of reading, establish the challenges teachers face in the teaching of reading and find out how teachers cope with the challenges encountered. The researcher used a descriptive survey research design to establish the standard 4 reading instructional situation in rural primary schools in Kisii central district. Three sampling techniques were used to draw the samples for the study namely: proportional stratified sampling technique, criterion purposive sampling technique and simple random sampling technique. The study sample consisted of: 20 headteachers and 20 teachers teaching standard 4 English Language from the sampled schools. The research instruments used for data collection included: classroom observation schedule, interview schedule, questionnaires and instructional resource checklist. The instruments were pilot tested to ensure validity and reliability. Both qualitative as well as quantitative data were generated. Qualitative data were organized according to the study themes and presented descriptively on the basis of the study objectives and research questions. Descriptive statistics was used to analyse quantitative data, Chi square was used to test for association between independent and dependent variables. The Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) version 17 was used to process the data. The key findings of this study point to the fact that the reading instructional situation in the study location is wanting. The reading instructional environment in the classrooms lacked key literacy support materials, most teachers‘ instructional activities were course-book driven. If teachers are to make reasonable progress in reading instruction then, appropriate reading activities must be selected and applied in classroom instruction. The findings are to help Kenyan primary school teachers evaluate their instructional practices in the teaching of reading, help the curriculum developers in: selecting and sequencing appropriate content for primary English language education and English language education for teacher trainees and also aid in carrying out in-service training courses among others.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2014
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