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Enregistrement W2619048902 · doi:10.5539/elt.v10n6p12

Saudi Female Teachers’ Perceptions of the Use of L1 in EFL Classrooms

2017· article· en· W2619048902 sur OpenAlexvenueno aff
Bayan Al-Hashemi Al-Amir

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPerceptionMathematics educationLanguage proficiencyLanguage assessmentEnglish as a foreign languageForeign languageLanguage educationTest (biology)English languageFirst languageIBMPedagogyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the literature of second language teaching and learning, the use of students’ first language (L1) has been an issue of debate for many years. Despite the changing state of teaching and learning aspects over the years, the belief that L1 should not be used in English as a Foreign Language (EFL) classrooms has stood the test of time. Nevertheless, many studies have recently started to put this belief under question and to give the effectiveness of L1 use, the benefit of doubt. This paper investigates EFL teachers’ perceptions of the use of students’ first language at one of the universities in Jeddah, Saudi Arabia, given the fact that those teachers speak students’ native language and have different English language proficiency levels. The data gathered through a questionnaire were analyzed using the IBM Statistical Package for Social Science (SPSS)® to find frequencies, percentages and mean scores. The overall results of the study show that the majority of teachers agree to the use of students’ first language in their EFL classrooms. Moreover, when investigating the relationship between teachers’ English language proficiency level and their perceptions of L1 use, the results suggest that there is no correlation between the two. Furthermore, the results of the study conclude that EFL teachers are selective when it comes to the areas of language teaching where L1 is used.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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