Teachers’ pedagogical skills and student readiness and achievement in data processing in senior secondary schools in Ibadan, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the teachers’ pedagogical skills, students’ readiness, and achievement in data processing in senior secondary schools in the Ibadan metropolis, Oyo State. The correlational design was adopted in this study to establish the relationship among the variables of concern. We used a multi-stage sampling procedure to select samples. Data was gathered using the pedagogical skills rating scale, the student's readiness questionnaire and the data processing achievement test. Data collected from the respondents were analysed using frequency, percentage, graph, Pearson product-moment correlation, and multiple regression analysis. The study revealed the pattern of teachers’ pedagogical skills with regard to communication skills, evaluation skills, adaptability skills, inclusivity skills, and compassion skills, with compassionate skills having the greatest percentage of value. The results further show the composite contributions of teachers’ pedagogical skills and students’ readiness, having a significant contribution to achievement in data processing. Also, there was no significant relative contribution of teacher pedagogical skills, while there was a significant contribution of student readiness to achievement in data processing. It was recommended that the government should not relent in providing appropriate training and seminars to improve teacher pedagogical skills, while students should work hard to attain positive achievement in data processing.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».