Achieving Flex in the Inflexible: Dealing with Individual Differences in Highly Structured EFL Preparatory College Courses
Notice bibliographique
Résumé
This study explores a field-motivated concern among English as a Foregin Language (EFL) teachers at a college preparatory English language program. The course syllabus for this program is fixed and systematically paced over four, seven-week modules. Despite formal assessment measures that result in placing the learners into four levels of English language proficiency, it has been reported by teachers, that inside the classrooms, the learners are of varying degrees of language proficiencies and attitudes. This study utilized a focus group approach and case-study classroom observations to explore the extent to which teachers take any measures to address these variations in proficiency and affect in the classroom. Focus-group participant teachers showed a great deal of awareness of variations amongst students and expressed tendencies towards using teaching strategies that would address these variations. However, limitations of time and material, they reported, tend to hinder such efforts. Likewise, when observing two classrooms within the same context, the researchers identified some individual differences among teachers in terms of strategies that account for student individual differences in the classroom, but these strategies were limited in number and variation. It was concluded that in highly-structured courses, with fixed material and unified learning outcomes, there remains room for creating dynamic classroom practices that are sensitive and reactive to students’ needs and interests. The study calls for a larger scale investigation of this topic and advocates teaching approaches that have the potential to compensate for the unified syllabus and structured pacing of the courses.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».