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Enregistrement W7029089608

Investigation of the effect of the low learner pass rate in mathematics on unemployment in KwaZulu-Natal Schools.

2018· dissertation· en· W7029089608 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueResearchSpace (University of KwaZulu-Natal) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematics Education and Programs
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnemploymentUnemployment rateQuarter (Canadian coin)ScarcityQualitative research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unemployment is very high in South Africa. During the last quarter of 2016, unemployment was more than 25%. At the same time, the failure rate in mathematics in the Grade 12 examinations in South Africa is also very high. The aim of the study is to establish if there is any relationship between the high unemployment rate and the low rate of learner achievement in mathematics. Hence, the topic of the research is “Investigation of the effect of low learner pass rate in mathematics on unemployment in the KwaZulu-Natal schools”. In this study, the researcher employed both quantitative and qualitative analysis to uncover the facts about the problem at hand. In this research, the samples were taken at random and consisted of participants from the Amajuba District, to represent the province. The participants consisted of circuit managers, high school principals, deputy principals, subject heads of departments, teachers of mathematics and commerce and mathematics lecturers at Amajuba Technical College. A total of 156 questionnaires were distributed and 112 were completed and returned. Based on the questionnaire responses and the literature review, unemployment is caused by the lack of skills and the scarcity of mathematics qualifications among the workforce. Accordingly, many students fail mathematics and leave school early. Such students do not possess the skills that are required by the labour market. Hence, they constitute a considerable component of the unemployment rate.It was concluded that the low learner pass rate in mathematics actually contributes to the high unemployment rate in KwaZulu-Natal and in the whole country. The researcher recommends the establishment of a special school that would teach entrepreneurship and simultaneously re-teach mathematics to the out-of-school youth who obtained low symbols in mathematics at the Grade 12 level. The researcher further recommends the founding of an in-service centre for the newly-appointed mathematics teachers and for the teachers whose learner pass rate in mathematics is low.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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