Pre-service Teachers’ Preparedness to Teach during Teaching Practice in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Teachers are vital to the success of any education system. However, concern continues to be raised about the quality of teachers’ preparation in the teachers’ colleges and about the quality of teachers in schools in Tanzania (Global Partnership for Educational Support in Tanzania Mainland, 2013; Mgaiwa, 2018; Makoro, 2020). In line with such concerns, this study explored Tanzania’s pre-service teachers’ demonstration of knowledge and skills of teaching during teaching practice. The study was conducted in three secondary schools located in Moshi rural District in Kilimanjaro region in Tanzania. It involved five pre-service teachers from one of the Diploma Teachers Colleges, five supervisors from the same Teachers’ College and mentor teachers from the three home schools where pre-service teachers were placed for teaching practice. The study is descriptive, employing qualitative methods of data collection. Interviews, focus group discussions and observations were used to collect data. Drawing on Shulman’s (1986) categories of knowledge, data were analyzed thematically. The findings revealed that the pre-service teachers had limited skill in lesson preparation and classroom management, which negatively impacted their learning during teaching practice. Based on these findings, the study recommends that teacher education colleges should take steps to better prepare pre-service teachers to effectively handle lesson planning, teaching, and classroom management.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».