Management of the Hatred of Schooling by Public Secondary School Pupils
Notice bibliographique
Résumé
This paper evaluates the cause of enmity and animosity displayed by pupils to their teachers through their hatred of schooling in myriad public educational institutions in South Africa. The paper was motivated by diverse discourses about pupil-animosity, most of which were based on the perspective of parents as members of the society. This paper is conceptual and empirical within the qualitative research paradigm. The question guiding this paper is: to what extent is the suppression of learner-desires and choices contribute to the snubbing of schooling? Narrative enquiry and interviewing techniques were used to collect data. Out of the population of 14 secondary schools in one of the circuits in Capricorn district in Limpopo Province, 6 were conveniently sampled. In each of the 6 sampled secondary schools, only Deputy Chairpersons of the School Governing Bodies became research participants. Findings revealed that hatred of schooling could be ascribed to pupils viewing schooling as an inconvenience. Secondly, failing to teach according to learners’ preferred teaching strategies. Thirdly, content delivery to pupils being alien. Fourthly, schooling that obstructs learner-hedonism. Fifthly, schooling that is naturally highly regimented. Lastly, schooling that suppresses learner-voice. The researcher recommends for schooling to close the generational gap between pupils and teachers. Furthermore, future schooling has to be conducted through virtual classrooms other than the tiresome face to face contact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».