Chinese University Students’ Perceptions of teacher Code-switching in EFL Speaking Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
While research on students’ perceptions of code-switching in EFL classrooms has proliferated over the past several decades, limited research has been conducted to understand students’ perceptions with different levels of language proficiency in English. Drawing on both quantitative and qualitative data collected from students with different English proficiency levels, the present research reports students’ perceptions of teacher code-switching in EFL speaking classrooms in Chinese tertiary context. The quantitative data collected from questionnaires show that students do not favor total immersion. Students believe that English should be the medium of instruction for activities and their opinions show mixed results under the circumstances of teaching grammar and usage of English. Mixed opinions are also found in terms of teacher switching to Chinese to give administrative information and test information. The qualitative data in the questionnaire suggest that students prefer Chinese teacher of English owning to better understanding, and they attribute their levels of English as the deciding factor of their preferences. No statistical differences achieved regarding the perceptions from Level One and Level Two students. Findings suggest that the systematic and effective use of learner’s L1 is beneficial for language teaching in speaking classrooms, and L1 can be regarded as a powerful tool to develop effective teaching approaches for English language teachers.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».