“Who Bothers!” A Common Ailment in Higher Education ELT Classrooms in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Critics of higher education in Nepal, even the concerned agencies, are much worried about the decreased quality resulting in low employability of higher education. The most common adjectives used by them to describe this state are ‘theoretical’ and/or ‘impractical’. The present case study was instigated when two college students of third year Bachelor’s degree majoring in English, one from Bachelor of Arts (B. A.) and the other from Bachelor of Education (B. Ed.), remarked that the excessive lecture-based classes at college were not worth attending regularly. Stemming from this problem, each of the classes was observed once to see if the students’ remark would be verified. As a triangulation process, the observation was then followed by an informal post-class interaction with the faculties whose classes were observed. This article, thus, basically assesses the efficacy of the excessive lecture (EL) within the limitation of teaching English to adult learners of higher education in Nepal. Considering the inefficacious nature of EL to cause learning, and the faculties’ (Note 1) perceptions towards, and an over-attachment with, this method as the unique one, some alternative strategies applicable to English language teaching (ELT) classes have been recommended with the hope that they would be properly used to keep the burdened use of EL reasonably low. The article also recommends some changing roles of faculties involved in ELT in the higher education sector.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».