TEACHER PERCEPTIONS AS A PREDICTOR OF CBE IMPLEMENTATION IN KENYA: A CASE OF PRE-PRIMARY SCHOOLS IN MIGORI COUNTY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Teacher perceptions significantly influence implementation of curricula. Competency-Based Education (CBE), in Kenyacould not be any different. teacher ‘s positive perceptions that could stem, from adequate training, limited resources, and a clearunderstanding of the curriculum, can be associated with the successful or failure in CBE implementation. Conversely, negativeperceptions, often linked to perceived inadequacies in training or resources, can hinder the process. This study explores the perceptions of pre-primary educators regarding the implementation of the Competency-Based Curriculum (CBC) in Kenya. With the CBC now making a paradigm shift from sheer nurturing of talent to the actual learning outcomes(use of the talents), understanding the views of early childhood educators of the same remains critical, as they serve as the foundation for lifelong learning. The research examines the extent to which pre-primary school teachers understand CBE principles, their preparedness, the resources available, and the opportunities and challenges they encounter during implementation. A qualitative research design was adopted, using interviews and focus group discussions with pre-primary teachers across selected public and private schools. Findings reveal a mixture of optimism and concern among educators -while many appreciate the learner-centered and skills-oriented approach of the CBE, they also report challenges related to limited training, insufficient instructional materials, and high teacher-pupil ratios. The study recommends targeted professional development, improved resource allocation, and supportive policy frameworks to enhance effective CBC implementation at the foundational level.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».