Effectiveness of Guided and Open Inquiry Instructional Strategies on Science Process Skills and Self-Efficacy of Biology Students in Osun State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The study determined the effectiveness of guided and open inquiry instructional strategies on the science process skills of students taught Biology in senior secondary schools in Osun State, Nigeria. It also compared the self-efficacy of students taught Biology using guided inquiry with those taught Biology using open inquiry instructional strategies in senior secondary school in Osun State. The goal was to provide empirical information on the effectiveness of guided and open inquiry strategies on students’ learning outcome in Biology. The study adopted the non-equivalent pretest posttest quasi-experimental research design. Two research instruments were used to collect data for the study namely, (i) Biology Process Skills Observation checklist (BPSOC) and (ii) Self-efficacy Rating Scale (SeRS). Data collected were analyzed using appropriate inferential statistics of analysis of Covariance. The results showed that there was no significant difference in the science process skills of Biology students exposed to Open Inquiry and those exposed to guided inquiry strategy (F= 0.785, p>0.05). The results also showed that a significant difference existed in the self-efficacy of students taught using Guided Inquiry and Open Inquiry strategies (F = 11.64, p < 0.05) as those exposed to Open Inquiry had the better self-efficacy score than the other groups as shown in the mean difference between open and guided inquiry strategies. The study concluded that Open inquiry strategy was more effective in improving the self-efficacy of the respondents but was not effective in improving the science process skills of respondents in the study area.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».