Teachers’ self-reported instructional practices for reading comprehension instruction to non-readers
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the instructional strategies employed by experienced teachers to teach reading comprehension to non-readers in the Namibian upper primary phase within mainstream classrooms. Existing literature suggests that the support provided by experienced teachers is critical for non-readers. However, little is known about the specific strategies used by primary school ESL (English as a Second Language) teachers in Namibia for this purpose. To address this gap, the study utilized a qualitative approach with an exploratory case study design. Data was gathered through class observations and two stimulated recall interviews conducted before and after the observations. Five Grade 5 teachers in the Oshana region of Namibia were purposefully selected as participants. The findings reveal that the teachers employed various strategies to enhance reading comprehension among non-readers. Pre-reading activities involved activating non-readers’ linguistic schema using manipulatives, dictionaries, and glossaries to define new words. Linguistic resources such as flashcards, wall posters, real objects, and pictures were used to expand non-readers’ vocabulary knowledge. Instructional reinforcement strategies, like motivation, activation of prior knowledge through oral discussions, games related to the text, and discussions of reading comprehension rules, were also utilized to support non-readers’ comprehension. The findings hold value for Grade 5 ESL teachers, providing them with effective teaching strategies and opportunities for self-reflection when teaching reading comprehension to non-readers. Additionally, ESL subject advisors can benefit from understanding the needs of primary school non-readers in the Ompundja circuit, Oshana region, to offer appropriate support to upper primary phase ESL teachers in mainstream classes.
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 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 | 0,019 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».