The Reality of Malaysian ESL Teachers’ ICT Pedagogical Practices: Challenges and Suggestions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Teachers of English as a second language (ESL) are nowadays exploring the integration of Information and Communications Technology (ICT) tools into their Higher Order Thinking (HOT) pedagogical practices. However, there are various challenges in using ICT to teach Higher Order Thinking Skills (HOTS), as it is only explored superficially. This study investigates the challenges encountered by ESL teachers when using ICT to promote HOTS. Meanwhile it aims to provide a set of guidelines to help teachers in teaching HOTS through utilising ICT. The framework of the research is grounded on Bloom’s Revised Taxonomy (2011). 30 ESL teachers from 5 schools selected by the ESL Master Teachers’ affiliation, participated in answering to the questionnaires. Meanwhile, 5 ESL teachers from each school were involved in focus group discussions (which were used to triangulate the data obtained from the questionnaires. The FGDs lasted for 20 minutes per session, and they were conducted based on the availability of the ESL teachers. The collected data were analysed in the form of tables and direct excerpts. The findings support that ESL teachers face multiple challenges such as time constraint, poor internet connection, and lack of ICT tools while using ICT to promote HOTS in schools. The findings of the present study are in-line with Malaysia’s vision in shifting the focus of education into the acquisition of HOTS. ESL teachers benefit from this research as they can improve on their teaching pedagogies based on the suggestions presented in this study.
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.
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 | 0,010 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle