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Enregistrement W2895921875 · doi:10.5539/elt.v11n11p65

A Critical Review of Grammar Teaching Methodologies in the Saudi Context

2018· review· en· W2895921875 sur OpenAlexvenueno aff
Abeer Sultan Althaqafi

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2018
Typereview
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrammarLinguisticsTraditional grammarSentenceLanguage educationContext (archaeology)Teaching methodPsychologySociologyMathematics educationHistoryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

‘Grammar is the business of taking a language to pieces, to see how it works’ (Crystal, 1996, p. 6). The study of grammar has fascinated people for many years, especially in the field of second language acquisition (SLA). However, in recent years people became uncertain about its value. Consequently, some educational institutions ceased to teach it, others teach it very selectively (Crystal, 1996; Ellis, 2002). To know grammar means to know more about how to manipulate the parts of a sentence in order to provide a meaningful expression. Teaching grammar has been subjected to a tremendous change, particularly throughout the twentieth century. There has always been a development in thinking about the nature of language which has enabled people to see the point of the study and teaching of grammar. Also, there have been quite a number of adaptations of various methodologies of teaching grammar. This language component (grammar) has been always the centre of pedagogical attention. The aim of this project is to discuss the changing role of teaching grammar from a Saudi teacher’s perspective, and to explore why some Saudi EFL teachers might wish to change their approach to teaching grammar and how they might do so. In addition, the following section will try to shed light on some of the salient grammar methods throughout the field of English language teaching (ELT) and provide some implications for EFL teachers and learners.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,005
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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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