Not <i>More</i> Technology but <i>More</i> Effective Technology: Examining the State of Technology Integration in EAP Programmes
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
Technology use in English for Academic Purposes (EAP) programmes is seen as a strategy to support pedagogical innovation and intensifying growth in post-secondary international student enrolments. This article discusses government-funded research documenting the largely undefined use of technologies in post-secondary North American EAP programmes. This study surveyed EAP teachers and administrators in over 40 universities and colleges across North America using qualitative and quantitative approaches. Site visits involving classroom observations, interviews with teachers and administrators, student focus groups and student surveys were then conducted to deepen understanding of the affordances of technology-mediated EAP approaches from stakeholder perspectives in situated post-secondary contexts. Findings reveal widespread enthusiasm about emerging technologies to engage learners, develop autonomous learning, instructional pathways and transferable 21st century skills. However, despite this enthusiasm, many participating teachers, administrators and students also expressed critical views towards technology integration. Instructors noted time, lack of pedagogical guidance and vision, inadequate support, and training impacting their actual use and visions of technology use. Participants also revealed a ‘visioning’ dilemma where they had difficulty identifying the potential of emerging technologies that they had no concrete experience with. Findings suggest the need for sound theoretically informed techno-pedagogy in order to support technology integration in EAP. Implications for teacher education, further research and EAP teaching and curriculum design in today’s digital era conclude the article.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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