Factors Affecting the Quality of English Language Teaching in Preparatory Year, University of Jeddah
Notice bibliographique
Résumé
Several Universities in Saudi Arabia have recently made it their priority to pursuit excellence in effective EFL teaching-learning starting from the Preparatory Year Program (PYP). That is due to the rapid expansion of English as a lingua franca in tertiary education especially in science and technology, scientific and educational publication, technology, internet communication, etc. The present study will examine the current situation in EFL teaching and learning to identify the factors affecting the quality of English language teaching in the PYP at Jeddah University. When studying quality in EFL teaching, the concentration is usually put on the teacher where in fact the success of the operation is collaboration between three major constituents of the program triangle, the learners, the teachers and the institution. Therefore, these three constituents were asked to first identify what they think is important in regards to the quality of the EFL program, and what impedes achieving its goals. In order to identify and analyze the factors, this study applied the following survey: Quality in Language Teaching for Adults developed by Grundtvig Learning Partnership (2009-2011), on teachers, learners, and administrators. Slight variations in wording of the survey statements was implemented in order to suit each group. For data analysis, SPSS software was used. Recommendations and further fields of study presented were based on the findings.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».