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Enregistrement W4416595986 · doi:10.5539/jel.v15n1p467

Do Male and Female Teachers Teach Differently in Hohoe, Ghana? Exploring Gendered Perceptions of Learner-Centred Pedagogy

2025· article· W4416595986 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher Yao Dewodo

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scalePerceptionIntrospectionScale (ratio)Multivariate analysis of varianceDescriptive statisticsMultivariate analysisProfessional developmentVariance (accounting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated gender-based differences in teachers’ perceptions of learner-centred pedagogical strategies in basic schools in Hohoe, Ghana. Five pedagogical approaches, constructivist, collaborative, inquiry-based, integrative, and reflective, formed the analytical focus. Guided by a positivist paradigm, the study employed a descriptive survey design and collected data from 364 teachers across 28 basic schools through a structured five-point Likert scale questionnaire. A one-way multivariate analysis of variance (MANOVA) was conducted to examine differences across gender. The results indicate no significant gender differences for constructivist, collaborative, inquiry-based, and integrative pedagogies. However, female teachers demonstrated significantly more positive perceptions of reflective pedagogy compared to their male counterparts, suggesting greater alignment of female teachers with self-evaluative and introspective teaching practices. The study highlights the need for professional learning programmes that encourage male teachers to engage more deeply with reflective teaching techniques. Strengthening reflective practice across gender groups may enhance the overall implementation of learner-centred teaching in Ghanaian basic schools.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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