A Critical Review of Grammar Teaching Methodologies in the Saudi Context
Notice bibliographique
Résumé
‘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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».