Brain Dominance Quadrants and Reflective Teaching among ELT Teachers: A Relationship Study
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated the relationship between Iranian English language teachers’ reflectivity and their brain dominant quadrants. To this end, 102 Iranian EFL teachers at several language institutes and universities (i.e., Bojnord, Ghochan, Gonabad, Kashmar, Shandiz, Neyshaboor, & Mashhad) in Iran participated in this study. The Brain Dominance Survey which was developed by Ashraf, Tabatabaee Yazdi, & Kafi was employed to categorize participants as right and left brain dominant, and English Language Teaching Reflection Inventory developed by Akbari, Behzadpoor, & Dadvand was administered to measure teacher reflectivity. Then the data was analyzed using hierarchical multiple regression analysis to investigate the extent to which teachers’ brain dominant quadrants might have predictive power in their reflective teaching practices. Results indicated a statistically positive significant correlation with teachers who used their A quadrant and teaching reflectiveness whilst teachers with C quadrant dominance had a negative significant correlation with being reflective. Moreover, regression analyses revealed that there is no significant relationship between reflectivity and teachers’ B and D brain quadrants dominance. To teach more reflectively, teachers need to better understand their brain differences and how it can affect the teaching strategies. All teachers should find ways to combine teaching activities that involve both left and right of their brain, and not only practice six underlying factors of reflection in their teaching but also employ reflective procedures in order to develop their reflective practices.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».