Changing Practice and Enabling Development: The Impact of Technology on Teaching and Language Teacher Education in UAE Federal Institutions
Notice bibliographique
Résumé
The global trend of increased technology use for information access, communication and entertainment is extending into educational settings, prompting educators to consider the role of technology and review more traditional teaching and learning methodologies. Whether or not we agree with the growing opinion that “Traditional teaching and learning methods are becoming less effective at engaging students and motivating them to achieve” (Gitsaki et al., 2013: 1), the use of technology in English language teaching and learning is increasing. Technology is moving from being a supplementary resource (e.g. language labs, Computer Assisted Language Learning) to a means of language instruction and practice, made increasingly easier by personal and mobile devices. However, it is well recognized that the successful integration of new technologies in education is dependent on teachers (Mumtaz, 2000; Albrini, 2004; Judson, 2006; Keengwe et al., 2008; Rossing et al., 2012). Their personal beliefs, assumptions and attitudes to technology will influence the acceptance, use, effectiveness and success of new initiatives; therefore, teachers who are required to implement change need sufficient time, support and training, without which they are unlikely to see the value and affordances of new technology. It is important, then, that teachers in this environment are effectively prepared for potential changes in classroom practice (Ess, 2009) and supported in ongoing learning (Abadiano & Turner, 2004; Borko, 2004).
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».