Teacher and Learner Views on Effective English Teaching in the Thai Context: The Case of Engineering Students
Notice bibliographique
Résumé
<p>This study aimed at investigating the characteristics of effective English teachers and students as perceived by 35 teachers and 613 students, as well as according to the surveys regarding the English-teaching problems in Thailand. The instruments included two questionnaires on the characteristics of effective teachers and students as perceived by teachers and students, based on five categories: rapport, delivery, fairness, knowledge and creditability, organization and preparation. The questionnaire responses were analyzed both quantitatively and qualitatively.</p> <p>The quantitative data revealed that for the teachers the most important attribute was organization and preparation attributes such as teaching preparation and the use of effective teaching methodology. The qualitative data revealed that the rapport items were important, especially that the teacher should be patient, not insult the students, and give clear advice. However, the students gave more weight to such rapport items as, for example, the teacher having a positive attitude toward to the students and being helpful, generous and caring about them. The qualitative data also revealed that well-prepared lessons and providing fun activities were mostly required for effective teachers. English teaching problems involve four aspects: teachers, learners, English learning content, and other factors. Discussion and the recommendations of the study are included.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».