Rural Support Experience of Student-Teachers in South Africa: The Need for Supportive Infrastructures and Language Teaching
Notice bibliographique
Résumé
Rural communities in South Africa have various inadequacies and a lack of social support systems for the people and their inhabitants. Experiences and observations showed that the majority of the student-teachers in the Eastern Cape province of South Africa undergo their teaching practice activities in one or two rural locations, which led to many of them having to suffer from a lack of support and social amenities in their place of teaching practice. This study explores student-teachers experiences, ranging from the challenges and opportunities available for them during the program. Asset-Based Community Development (ABCD) approach was used to underpin the study. The study falls within the transformative paradigm, and participatory research was used to design the study. Convenient sampling was used to select ten student-teachers posted to rural locations for their teaching practice within the Eastern Cape province. Reflection was used to elicit data from the participants, and the data were analysed thematically. The study found that inadequate resources and social amenities, and language barriers are challenges encountered by the student-teachers. The study also found that the provision of supportive infrastructures and the intensification of Language teaching is imminent among rural learners. Hence, the study concludes with recommendations for the provision of supportive infrastructures and the intensification of language teaching as solutions to assist student teachers in rural teaching practice.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».