Engaging student voice in Rwandan secondary schools: Understanding factors supporting learning in <scp>STEM</scp> and future aspirations
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
Abstract This study engages student voice in Rwandan secondary schools as a mechanism for understanding factors influencing learning in science, technology, engineering and mathematics (STEM) subjects, attitudes towards learning these disciplines and pupils' future aspirations. Data were collected from a cohort of 409 students enrolled in 12 secondary schools, via student booklets. Findings from this study highlight the profound impact of both intrinsic and extrinsic elements on students' acquisition of STEM knowledge and their motivational orientation. The establishment of positive teacher–student relationships emerged as a pivotal theme supporting learning, complemented by the significance of classroom resources and students' self‐discipline. Students also expressed a strong valuing of STEM education, correlating proficiency in these disciplines with personal success and contributions to the development of Rwanda. Additionally, the study elucidated students' suggestions for enhancing STEM education, underlining the imperative for improved resources and elevated teaching standards. Students further articulated aspirations spanning both professional and vocational trajectories, many related to STEM disciplines, aligning closely with a commitment to actively contribute to Rwanda's progress. The implications of this research encompass the need for enhanced teacher training in the affective dimension of pedagogy, greater investment in educational resources and facilities supporting both learning and well‐being, promotion of the value and relevance of STEM subjects and access to career guidance which considers students' varied future goals. Lastly, the research underscores the immense value that can be gained from engaging student voice in the context of Rwandan secondary schools in informing education policy and practice.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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