MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1994042905 · doi:10.5539/ies.v6n7p18

The Multilayered Peer Coaching Model and the In-Service Professional Development of Tertiary EFL Teachers

2013· article· en· W1994042905 sur OpenAlexvenueno aff
Junyi Meng, Songphorn Tajaroensuk, Sirinthorn Seepho

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGuiyang University
Mots-clésProfessional developmentCoachingFaculty developmentPsychologyTertiary levelMathematics educationService (business)English as a foreign languagePedagogyMedical educationMedicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing need to learn English worldwide leads to the rapid development in the field of Teaching English as a Foreign Language (TEFL). Teachers in this profession are required to reach a much higher level of professionalism now, and their in-service professional development can be an effective approach to updating their professional learning and practice. However, many existing programs for in-service professional development could not always reach their goals as expected. Therefore, this study aimed at developing and evaluating the Multilayered Peer Coaching Model (the MPC Model) for the tertiary EFL teachers to have their in-service professional development. Five phases based on the instructional system design theories were followed for developing this model, and the data for its efficiency were collected from such instruments as tests, observations, teacher’s logs, researcher’s field notes, and questionnaires which were responded by the EFL teachers and the students at Guiyang University in China. The results from this study showed that the MPC Model had positive impacts on the tertiary EFL teachers’ in-service professional development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,393 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Education StudiesMême sujetReflective Practices in EducationTravaux en français237 207