Teachers’ Beliefs: Positive or Negative Indicators of Inquiry-Based Science Teaching?
Notice bibliographique
Résumé
Inquiry-based science teaching is an innovative pedagogy that is more effective than traditional instruction in promoting scientific literacy. However, teachers must develop strong favourable beliefs about inquiry teaching before they can successfully employ it to improve students’ learning outcomes. Despite its importance few studies have been done to examine teachers’ beliefs about inquiry teaching in places, like Africa, where there are serious inquiry curricula implementation challenges. This study investigated whether teachers’ beliefs are positive or negative indicators of inquiry-based science teaching. Convergent parallel mixed methods was used for the study. Purposive and stratified random sampling were used to select 308 and subsample of 18 integrated science teachers from public and private junior high schools (JHSs) from urban and rural areas. Administration of questionnaires and semi-structured interviews were used for the quantitative and qualitative data collection. The questionnaire has content and construct validities and is reliable. The interview schedule is credible and dependable. One finding suggests that most teachers in the research setting hold weak beliefs about inquiry teaching but strong beliefs about traditional instruction, that are negative indicators of inquiry-based science teaching. Other findings indicate that there are significant school type and academic qualification differences in teachers’ beliefs about inquiry-based science teaching. One implication of the findings is that currently most teachers in the study context do not hold strong positive beliefs necessary for the implementation of inquiry-based science curricula. It is recommended that regular inquiry-based in-service trainings be designed to improve teachers’ beliefs. It is also recommended that inquiry-based in-service trainings should be designed based on teachers’ school type and academic qualifications.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».