The Factors Affecting the Sociolinguistic and Strategic Competencies in English among Teachers in Higher Education Teachers in Lipa City
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The study attempted to describe the factors affecting the sociolinguistic andstrategic competencies in English among teachers in Higher Education Institutionsin Lipa City and determine the relationship between the demographic characteristicsand their assessments. The study was done during the school year 2010-2011. ThreeHigher Education Institutions in Lipa City were selected as the research locale. Totalenumeration was used as sampling for the study. Both quantitative and qualitativeresearch methods were employed. The respondents agreed that the factors of contextof acquisition, accommodating speech norms and code switching, degree of contactwith second language users and level of confidence affect their sociolinguisticcompetence. Likewise, they also agreed that the factors of questioning skills and useof non-verbal communication affect their strategic competencies. Variations in termsof the relationships of different demographic characteristics and their sociolinguisticand strategic competencies were also established. A general sense, the teachers' diverse characteristics generated different points of view on how the factors affecttheir competencies. This led to the conclusion that they are the ones responsible why the factors influence their competencies. They should be the ones responsible for affecting culture and not culture to affect their language competencies. It is of greatimportance that teachers should take the initiative to study and systematically use thecompetencies which they can work on. HEI administrators should offer professionaldevelopment seminars as these are necessary for the effective use of the teachers' competencies.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle