Effectiveness of Teachers' Training and Academic Performance of Learners
Notice bibliographique
Résumé
Training equips teachers with pedagogical techniques, knowledge, classroom management skills, and new perspectives in facilitating and supporting pupils in the teaching-learning process. This study focused on the effectiveness of teachers' training and learners' academic performance in Libona District II public schools. The gender, age, and years of experience among the respondents were determined. The type and effectiveness of teachers’ training and the overall academic performance of learners in the second quarter were assessed, and significant differences were explored. One hundred three (103) regular permanent elementary teachers were respondents to the study through a purposive sampling. A descriptive method, with content analysis, was applied utilizing a survey to gather information and data. The study yielded the following findings: the majority of teachers were females with an age range of 36 to 45 years old and more than 10 years of experience; the teachers’ training was very high; and there was a very satisfactory academic performance of grades 4 to 6 learners. Significant differences between teachers’ years of experience, ages, training, and learners' academic performance were found. When teachers grow older, they become more efficient and supported with effective training. Teachers’ age, years of experience, and training were found to influence learners' academic performance. This study recommends having sustained training that enhances pedagogical skills which are tailored to the needs and interests of teachers for the learners.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».