Transforming Foreign Language Grammar Classes through Teacher Training: An Experience from Nepal
Notice bibliographique
Résumé
reflection of the teacher training output in the real classroom situation. English teachers commonly blame on theunfavourable environment as the main obstacle to the successful classroom application of their knowledge and skillsneeded for teaching English as a foreign language (EFL) gained from professional development programmes. Thepre-training observations of a secondary level EFL teacher's four classes made the basis of a case study for thisresearch. Stemming from the case study, three techniques were used as a process of action research: i) theneed-based refresher training (along with other participants) as an intervention ii) the post-training class observations(in a demonstration class), and iii) informal post-class talks. Thus, this study was an attempt to examine throughaction research germinating from a case study, whether (and to what degree), the output of the Teachers' ProfessionalDevelopment refresher training (TPD refresher) would be transferred to the actual classroom situation. Thepre-training and post-training observations were compared and contrasted to reach the conclusion. The resultssuggest that the output would be reflected to a large degree in the classroom provided that the training is need-based.Thus, it was concluded that if (foreign) (Note 1) language teachers are properly equipped with professionalknowledge and skills through need-based training, (foreign) language classes are very likely to be transformed asdesired.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».