Economics Teachers' Content Knowledge and Teaching Strategies Used to Teach Economics in Selected South African Schools
Notice bibliographique
Résumé
Economics is a subject offered at the Further Education and Training (FET) section in South Africa, the subject has recorded performance that is not impressive, and the low enrolment and statistics of pass rate are of major concern. Therefore this paper explores the teachers’ content knowledge and strategies used to teach Economics in some selected schools in South Africa. The paper adopts a qualitative approach to phenomenological research design. Purposive sampling techniques were used to select 12 teachers from six schools, two teachers from each school in Buffalo City Municipality in East London, South Africa. A semi-structured interview was used to elicit information from the respondents. The findings among others revealed that Economics is very useful to be a better citizen and to make rational life decisions, the use of the right pedagogy can improve performance, and the content knowledge with adequate on-the-job training will be a match in delivering the content of the subject. It is concluded that a low level of understanding of the basic Economics concepts could be attributed to less professional development training of Economics teachers in content knowledge and pedagogy. It is recommended among others that the Economics teacher have to strike a balance between theory and practice. Teachers should be innovative and improvise by using technological skills, they should move towards the use of technology as a tool to enable learners to become creative, empathetic and high-order thinkers in this digital world.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».