Challenges of Teaching English Language in a Multilingual Setting: An Investigation at Government Girls Secondary Schools of Quetta, Baluchistan, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Baluchistan is a multi-linguistic and multi-ethnic province of Pakistan. In this region, the inhabitants for communication purpose speak a number of local languages such as Baluchi, Brahvi, Pashto, Saraiki, Punjabi, Urdu, Sindhi and Persian. Students who attend the government schools speak these languages. This study aimed to explore the challenges faced by the secondary school female teachers while teaching the English language in their multilingual classrooms. The purposive sampling was used and 10 government secondary school female teachers participated in the study. The data was collected through a semi-structured interview protocol and classroom observation checklist. The data was analyzed by using thematic analyses technique. The findings of the study revealed a number of challenges. Teaching English language in a multilingual context is an enormous challenge for the English teachers due to linguistic diversity in the classrooms. The students in the multilingual classrooms lack confidence to use English language because they hesitate to commit mistakes. The curriculum may be inappropriate for helping students to improve their English proficiency. In the multilingual classrooms code-switching is commonly used by the teachers to instruct the students. The study suggests that; the teachers may be trained to cope with the challenges they face in their multilingual classrooms.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».