PERCEPTIONS AND STRATEGIES OF EARLY CHILDHOOD TEACHERS IN DEALING WITH PHYSICAL AGGRESSIVE BEHAVIOURS AMONG CHILDREN IN THE BOLGATANGA MUNICIPALITY
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study is to investigate teacher perceptions and strategies in dealing with physical aggressive behaviours among children in early childhood centres in the Bolgatanga Municipality. Methodology: A mixed-methods sequential exploratory design was chosen for this study. Data collection instruments included structured interview conducted for ten (10) headteachers from ten circuits and questionnaire for one hundred and twenty (120) for teachers, all purposively selected from sixty (60) early childhood centres. Findings: The findings confirmed positive and supportive relationship between teacher and children and their families is essential for dealing with physically aggressive behaviours. Unique contribution to Theory, Practice and Policy: The researcher recommended that there is the need to work collaboratively with school authorities and families of children to minimize the occurrence and impact of physically aggressive behaviours in their centers. The study would expand teachers’ understanding of the complexities of physical aggression and how critical it is to use proactive strategies to successfully manage it. It would help policy makers to formulate policy guidelines to addressing physical aggressive behaviours in early childhood centres. The researcher hopes that it will contribute significant insights as to ways in which teachers can be equipped with the necessary knowledge and skills to deal with various outburst of physical aggression in ways that will yield positive outcomes. It will also contribute to the body of literature both locally and globally by offering awareness as to the strategies that can be used effectively in managing physical aggression among our preschoolers. The study was underpinned by the Social Learning Theory; the Constructivist model; the Behaviour Model, and, the Ecological Model.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».