The Use of Mother Language Instruction in Enhancing Reading Skills to Public Pre-Primary Children in Rural Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Reading skills are a significant schooling issue in Tanzania and other developing nations.Tanzanian rural public primary school pupils to which pre-primary classes are attached have poor reading literacy.The present study investigated the use of the mother language to enhance reading skills in pre-primary children and primary teachers in rural areas.Specifically, the study examined public primary teacher perceptions of using mother language instructions to teach pre-primary classes.The study also assessed pre-primary teachers' perceptions of using the mother language in enhancing reading skills.Interdependence and sociocultural theories (Cummins, 1979;Vygotsky, 1978) guided the study.The study adopted a quantitative approach with a descriptive design.The study involved 226 out of 550 primary teachers who attended the December 2023 face-to-face Diploma in Primary Teacher Education at The Open University of Tanzania from five centres.In Tanzania, the primary teachers are the ones who teach pre-primary classes, and the information was collected using a structured questionnaire with four Likert scale intervals.Data analysis was done using SPSS version 23.Mean and standard deviation were computed.The findings revealed that primary teachers disagree with using the mother language when teaching pre-primary classes.However, the findings showed that most teachers felt that the mother language would easily improve pre-primary children's reading ability.In conclusion.Mother language is essential in enhancing reading skills in preprimary classes.The study recommends the establishment and implementation of a language policy that would mandate the use of both the mother tongue and Kiswahili in the instruction of pre-primary classes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».