The Influence of Teaching Experience, School Location and Academic Background on Teachers’ Beliefs in Teaching Grammar
Notice bibliographique
Résumé
The beliefs that teachers hold regarding teaching will have a strong impact on the kinds of decisions that theymake in their classrooms. The type of materials, activities and instruction they will use in their lessons will beguided by these beliefs. At the same time, without having conviction in their beliefs about how students learn, itis difficult to imagine teachers being enthusiastic and effective in their teaching regardless of the approach theytake. In teaching English grammar to second language learners, teachers often subscribe to their own set ofpersonal beliefs that have been formed, most likely through their experience as well training. This applies as wellto the teaching of grammar which has had various competing points of view in terms of how it should be taught.This paper examines teachers’ beliefs using data collected from a survey administered to 345 English languageteachers in secondary schools in two states in Malaysia. A self-developed instrument was used to investigate fourdifferent emphases in the teaching of grammar in the classroom – input, explicit L2 knowledge, student outputand error correction – as proposed by Ellis (1998). The data was analysed according to how teaching experience,school location, and academic background can influence teachers’ views towards the importance of each of theseemphasis in teaching grammar. The results indicate a number of interesting points which can be of helpespecially in teacher training and professional development.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».