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Enregistrement W2803441738 · doi:10.1002/tesj.377

Experienced teachers’ beliefs and practices toward communicative approaches in teaching English as a foreign language in rural Ukraine

2018· article· en· W2803441738 sur OpenAlexaff
Andrea Mason, Caroline Payant

Notice bibliographique

RevueTESOL Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommunicative language teachingContext (archaeology)PsychologyPedagogyCurriculumLanguage educationForeign languageMathematics educationPrivilege (computing)Teaching methodLanguage assessmentEnglish as a foreign languagePolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communicative language teaching (CLT) in an English as a foreign language (EFL) context is a dynamic process involving teachers’ perspectives and practices. Although CLT is a widely accepted approach to second language instruction, scholars in the field continue to have a narrow understanding of how teachers conceptualize and implement this approach in various international contexts. The present multiple case study focuses on the interrelationships between in‐service teachers’ beliefs and practices with CLT in an EFL context: rural Ukraine. Ukraine only recently adopted a national CLT curriculum, and how experienced teachers integrate this approach into their current teaching has not been closely examined. To uncover mediating factors that influence their practices, the researchers drew on the approach of language ecology to analyze three experienced teachers’ beliefs and practices. Drawing on multiple data sources (surveys, interviews, and classroom observations), they identified two primary mitigating factors: access and privilege. The study's overall rich description in an asset for the EFL or English as a second language (ESL) professional, but the authors also integrated the findings into two reflective tools to guide teachers in self‐evaluation of their own communicative‐based teaching, their teaching situation, and supplementary training opportunities to enhance their teaching practices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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