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Enregistrement W2609701575 · doi:10.5539/elt.v10n5p234

Language Practitioners’ Reflections on Method-based and Post-method Pedagogies

2017· article· en· W2609701575 sur OpenAlexvenueno aff
Abdul Fattah Soomro, Mansoor S. Almalki

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeaching methodContext (archaeology)PedagogyMathematics educationPsychologyEnglish as a foreign languageSkepticismSociologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Method-based pedagogies are commonly applied in teaching English as a foreign language all over the world. However, in the last quarter of the 20th century, the concept of such pedagogies based on the application of a single best method in EFL started to be viewed with concerns by some scholars. In response to the growing concern against the concept of a method, some scholars started to offer alternatives to a method in different forms. Kumaravadivelu is one of the scholars who offers his post-method macro-strategic framework as an alternative to method-based pedagogies. This small-scale study explores English language practitioners’ experience and their views about applying method-based and post-method pedagogies. Semi-structured pre- and post-interviews were conducted from eight participants. The pre-interviews investigated the teacher-participants’ views about the method-based pedagogies in practice and the post-interviews aimed at knowing the prospects and concerns in the application of post-method pedagogies in their context. Although participants were skeptical of the concept of methods, they considered them useful in making contribution towards learning and teaching English. They found post-method pedagogies as more preferable option to method-based pedagogies in ELT on the ground; the post-method pedagogies, according to them, give broad directions while specific methods make teachers to work within narrow guidelines. However, they showed certain concerns in the application of such pedagogies in their context.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,152
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,805

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1520,138
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0190,040
Communication savante0,0190,020
Science ouverte0,0050,015
Intégrité de la recherche0,0100,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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