Native and Non-native English Speaking Teachers’ Teaching Styles and Their Effect on Their EFL Saudi Students’ Achievement and Enjoyment of Learning English at Taif University
Notice bibliographique
Résumé
The present research is going to assess the discrepancies between native and non-native instructors working at Taif University. The subjects have been 609 Saudi men and women EFL learners presenting themselves in a great English language plan at the preparatory year Science, Humanities and Health at Taif University. Moreover, 51 teachers (20) males and (31) females who are teaching staff members of the Taif University English Language Centre (TUELC) participated during the research. The research followed a descriptive analytical method. The Conti (1990) Principles of Adult Learning Scales (PALS) was used. Learning English Enjoyment questionnaire (LEEQ) that was developed by the researcher was used, too. Primary areas of investigation were teaching styles, students’ achievement and students’ enjoyment of learning English. Collectively, results provide some strong evidence that show a positive connection between native English speaking teachers’ styles and the students’ achievement and enjoyment. The effect of instruction experience, like the periods of instructing was considered in the present research. In addition, native and nonnative instructors who speak English are regarded also various in such domains as instruction strategies in the classes, levels of teaching tactical effectiveness.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».