Pedagogical Strategies Employed by Teachers in Township Schools for Teaching Meiosis and Genetics with Improvised Resources
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the pedagogical strategies employed by grade 12, life-sciences teachers in township schools to teach complex concepts, such as genetics and meiosis, using improvised teaching resources. Resource constraints in South African township schools often limit learners’ access to traditional teaching materials and technologies. In response, this research examined how teachers adapt and innovate their methods to effectively convey abstract life-sciences concepts. An embedded mixed-methods design was utilized, with a purposive sample of four life-sciences teachers from diverse township schools, selected to reflect varied teaching experiences and resource availability. Data was collected through interviews and classroom observations, offering insights into their instructional practices. Thematic analysis of interview data and systematic observation of classroom activities revealed a range of creative and adaptive pedagogical approaches. Instructors commonly adopted collaborative, learner-centred, and inquiry-based teaching methods. They employed creative strategies, including designing hands-on activities, using analogies, and incorporating real-life examples to enhance learners’ understanding. Collaboration among teachers and the use of community resources also emerged as key strategies for enriching the learning experience. The findings underscore the resilience and ingenuity of grade 12, life-sciences teachers in overcoming resource constraints to create effective educational environments. This study contributes to the understanding of the interplay between pedagogy and resource availability in underserved educational settings, providing valuable insights for educators, policymakers, and curriculum developers aiming to enhance science education in resource-limited contexts.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle