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Enregistrement W4391173699 · doi:10.21083/ajote.v13i1.7535

Tumu College of Education trainee teachers’ perceptions of mentors’ pedagogical knowledge

2024· article· en· W4391173699 sur OpenAlexvenueno aff
Shani Osman, Kassim File Dangor

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Teacher Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Technology Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionPsychologyMathematics educationMedical educationPedagogyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study accessed the perceptions of final year students in the Tumu College of Education towards the Pedagogic Knowledge (PK) of their mentors. It also investigated whether statistically significant differences existed in terms of mentees’ gender and programmes of study regarding the pedagogic knowledge of their mentors. The study used a census method to collect data from respondents for the study by distributing a closed-ended five-point Likert scale on Perceptions of Knowledge and Skills in Teaching (PKST) Questionnaires to all 215 students pursuing Early Grade and Primary Programmes, with an 84.2% (181) return rate. However, 175 respondents’ data were used, as six of the questionnaires contained incomplete data. Findings of the study revealed that participants perceived their mentors as having a high measure of PK, with an overall mean value for the student teachers ‘perceptions of their mentors PK of 3.62 (SD =.77). The study also revealed that there was no statistically significant difference in the perceptions of student teachers towards the PK of their mentors in terms of gender or programme of study. However, the study revealed that participants perceived their mentors to be less competent in effectively incorporating information and communication technology (ICT) in the classroom. It is recommended that the Ministry of Education and Ghana Education Service organise capacity building workshops for teachers to improve their competencies in integrating ICT in their classrooms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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