Cultivating Curiosity and Resilience: Exploring Teachers’ Perspectives in Integrating Instructional Innovation for Learners' Competency Development
Notice bibliographique
Résumé
This study explores primary school teachers' perspectives on integrating technology-enhanced instructional innovations to cultivate curiosity, resilience, and learner competencies in Nigerian classrooms. Utilising an interpretative phenomenological approach, seven purposively selected teachers from a high school in Port Harcourt participated in semi-structured interviews. The findings reveal that teachers actively employ diverse strategies, such as inquiry-based learning, role-play, and digital tools, to foster cognitive, socio-emotional, and ethical growth. However, systemic barriers, including inadequate resources, infrastructural deficiencies, and limited professional development opportunities, impede the full realisation of instructional innovations. Despite these challenges, teacher agency plays a pivotal role in adapting and personalising practices to meet diverse learner needs. The study underscores the importance of differentiated instruction, collaborative learning environments, and targeted policy interventions to bridge the gap between policy aspirations and classroom realities. Sustainable integration of instructional innovation requires robust professional development, collaborative teacher networks, and infrastructural improvements, transforming classrooms into dynamic spaces that equip learners with the competencies needed for 21st-century success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».