Benefits of Exposing Third-year English Language Student Teachers to Service Learning in One Rural-based University
Notice bibliographique
Résumé
The study explored the benefits of exposing third-year Bachelor of Education students to Service Learning at a rural-based South African University. Service Learning (SL) is a practice that links community service with learning activities to promote substantive learning. This study aimed to explore whether third-year student teachers could benefit from helping first-year student university students acquire literacy skills through SL. The study was underpinned by the Experiential learning theory (ELT). A qualitative research paradigm underpinned by an interpretative epistemology was used in this study. A non-random sampling technique was used to select participants from the Faculty of Education at the participating institution. Data were generated using observing classroom activities, semi-structured and focus group interviews. Data analysis emerged with themes and sub-themes. Overall, the results revealed that the third-year students gained self-confidence, enhanced self-esteem and enhanced academic skills. The study revealed that exposing students to SL made them gain academic knowledge, cognitive skills, interpersonal skills, and self-confidence as they endeavoured to put theoretical knowledge into practice. As a pedagogy, SL created an enabling environment for learners to express themselves freely – thereby creating space for the expression and consolidation of new experiences. Thus, the study suggested that SL be incorporated into pre-service teacher education programmes from the first year in a spiral curriculum modality up to the fourth (last) year of study. Incorporation of SL into teacher education programmes may be done by infusing it into School experience modules as proposed by the participants.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».