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Enregistrement W2911826425 · doi:10.5539/elt.v12n3p57

A Qualitative Study on the Best Motivational Teaching Strategies in the Context of Oman: Perspectives of EFL Teachers

2019· article· en· W2911826425 sur OpenAlexvenueno aff
Mohamad Yahya Abdullah, Hawa Mubarak Harib Al Ghafri, Khadija Saleem Hamdan Al Yahyai

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyEnthusiasmThematic analysisMathematics educationQualitative researchContext (archaeology)FeelingSet (abstract data type)Data collectionPedagogyTeaching methodSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the pedagogical process, lack of motivation becomes a controversial issue. In this qualitative study, the researcher intended to explore the best motivational teaching strategies from the perspectives of the EFL teachers at Buraimi University College (henceforth BUC) in Oman. Purposeful sampling was used in the selection of five EFL teachers in English language department at BUC. The protocol of interview (semi-structured interviews) was conducted for data collection. The obtained data provided by the participants was analysed using qualitative thematic analysis to answer the questions and accomplish the objective of the present study. The findings revealed that motivational strategies would not be applicable in any classroom without creating a helpful, interactive, engaging, and enjoyable environment. The participants of the current study believe in the vital role of playing games in stimulating the interest and enthusiasm of learners as well as giving fun and energetic environment. Besides, it is essential to inspire students with the feelings of a sense of accomplishment through helping them to set realistic goals according to their learning abilities and observe their progress once in a while. However, in any learning environment developing motivation is a difficult task for the teachers because students learn differently and every student is diverse in her way.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,358 · 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.

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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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