Developing a Framework for Classroom Lesson Delivery to Improve English Teachers’ Performance in the Foundation Year Programme at a Saudi University
Notice bibliographique
Résumé
The current English programme provided to foundation year students at King Abdulaziz University is failing to equip learners with the desired level of English language. This paper assesses the teaching materials and proposes a teaching framework to improve teachers’ lesson delivery. The framework was designed to overcome some of the shortfalls in the mandatory course book series (Headway Plus). The framework adopted Kumaravadivelu’s (2010) principles for lesson delivery: diagnosis, treatment and assessment, and advocates the development of cognitive ability, encourages collaborative learning, problem solving, emphasizes process rather than product, communication skills, and self-inquiry. Fifteen English teachers participated in a pilot study by implementing the new lesson delivery framework over a 14-week course. A peer observation strategy was used to help the teachers reflect on their teaching methods and improve the quality of their teaching. Also, during the last two weeks of the course the head of the English unit and an external observer conducted observations to monitor and assess teachers’ development. The findings of the study revealed the new framework helped teachers improve their lesson delivery and encouraged them to use new teaching techniques such as problem solving and a student-centred approach. However, the results also indicated there was a need for teacher training courses to help teachers understand the principles behind the different teaching methodology. In addition, a cultural factor was found to be influential, as some teachers were reserved about criticizing other teachers’ performance.
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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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».