What Makes an Effective English Language Teacher? The Life Histories of 13 Mexican University Students
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the educational life histories of 13 students at a Mexican university in order to gather their perspectives of effective language teaching. Most previous studies on students’ perspectives of language teaching have used quantitative and deductive methods, whereas this study employed qualitative and inductive methods. The main methodological approach was the ‘life history’ approach, and the specific methods were two extended interviews and an innovative ‘timeline’ activity. In total, 77 examples of effective (and ineffective) teachers emerged from the 13 students’ life histories. The study revealed three major findings. Firstly, teachers’ language knowledge and proficiency were not mentioned as important characteristics of effective language teaching, although several students did make reference to teachers’ command of language when it was perceived to be missing. Secondly, students generally favoured more ‘modern’ approaches (engaging, active, real-life skills, immersion in the target language), as opposed to more ‘conservative’ approaches (unappealing, passive, overly theoretical, lack of immersion in the target language). Thirdly, students emphasised the importance of a positive student-teacher relationship, and greatly appreciated the teacher being there to provide them with personalised attention. Notably, the students tended not to value autonomous learning, preferring teachers to be close to them to help them with their problems in class. Two main implications for practice were suggested. Firstly, a general consensus has been reached regarding several key characteristics of effective language teaching, strengthening the argument that these characteristics should be listened to, and acted upon, by teachers and educational decision-makers. Secondly, the study makes a strong case for future research to utilise more qualitative, inductive methods when investigating students’ perspectives.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».