Decline of Reading Culture among Students in Higher Education Institutions: A Survey of Juja and Thika Towns, Kenya
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
Primary school education is intended to inculcate in the learner basic literacy skills of reading, writing and simple arithmetic.The next level which is secondary education is aimed at identifying the career path the learner should pursue based on his/her ability and endowment.This ability is what informs the course the learner will pursue at the tertiary level of education.Higher education as contextualized in this paper is synonymous with tertiary education and refers to learning undertaken after secondary school be it in a college, TVET institution or university.The Study adopted the descriptive survey design.The location of the Study was Juja and Thika towns and their environs in Kenya for having a higher concentration of colleges and universities in Kenya when compared with other regions in the country.Triangulation of sampling techniques was used.The Study found out that less than 50% of students did not visit a library outside their institution to study or buy a personal book for the course they were undertaking.Further, over 50% of the students accessed the internet for non-academic content and went to the library only to study for examinations and not gain wide knowledge.The Study established causes for the decline of the reading culture that included poor foundation in high school and misuse of A.I. Finally, the Study recommended measures to redress the poor reading culture e.g policy changes on evaluation and regulating the use of A.I.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle