Theatre-in-Education packages and secondary students’ knowledge of Yoruba orature in Ibadan metropolis
Notice bibliographique
Résumé
This study was carried out to determine the effects of two Theatre-in-Education Packages (TiEPs) (Devised-for-students and Devised-by-students) on secondary students’ knowledge of Yoruba orature in the Ibadan metropolis, Nigeria. The moderating effects of Motivation for Yorùbá Orature (MYO) was also examined. The study adopted the Quasi experimental research design of the 3X2 factorial matrix. Three Local Government Areas (LGAs), out of the five existing in the Ibadan metropolis, were randomly selected. The simple random sampling technique was used to select six secondary schools (two from each LGA), while six intact classes of Senior Secondary II students (one per secondary school) were randomly assigned to TiEP Devised-for-students (87), TiEP Devised-by-students (115) and control (90) groups. The instruments used were Yoruba Orature Knowledge Test (r=0.81), Motivation for Yoruba Orature Questionniare (r=0.73) and instructional guides for implementing the TiEPs. Treatment lasted eight weeks. Data were analysed using descriptive statistics and Analysis of covariance at 0.05 level of significance. Results showed that treatment had significant main effect on students’ knowledge of Yoruba orature, in favour of students taught using the TiEP Devised-for-Students. The main effect of MYO and the interaction effect of treatment and MYO were not significant. Therefore, Yoruba language teachers should adopt the principles of TiEP Devised-for-Students in teaching Yoruba orature to their students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».