MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3046703985 · doi:10.5539/ijel.v10n5p250

Analysing the Situation of ESL Teaching and Learning in Large University Classes in Pakistan

2020· article· en· W3046703985 sur OpenAlexvenueno aff
Shah Nawaz Barich, Syed Khuram Shahzad

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationTask (project management)PsychologyClass (philosophy)English languagePedagogyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study is based on a chapter of the PhD project conducted by the main researcher. It aims to explore the ESL teaching and learning practices in a Pakistani university by focusing on difficulties perceived and confronted by learners and teachers, and solutions suggested by them. One of the most significant issues at the university is large classes-exceeding to 100 and more students on average. The main researcher, being an ESL teacher at the target university, faced the same problem of large size and found it difficult to teach these classes. He embarked on analysing the situation so that he might come across some solutions through the suggestions and experiences of the ESL teachers and students of the same university. The design of the study is descriptive and the results of the present study come from the quantitative data collected through student and teacher questionnaires. The Student-participants were 300 undergraduate students from various major subjects attending English language support classes and 22 ESL teachers teaching these English language support classes at different institutes of the university. The data were analysed descriptively and presented with help of the boxplots. The views, commonly held by teachers are supported by the study’s findings i.e., large classes are likely to endorse teacher-centred approaches of teaching; very little significant student-student and teacher-student interaction is practised because of the inadequate physical environment; majority of learners remain off-task and appear to be unruly and they are given little, if any, feedback on their in-class and home tasks. Conversely, many teachers and learners reported that the adoption of group/pair work is likely to be an effective technique to use in these classes. Albeit a few teachers revealed having adopted group work infrequently, none used it all the time.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of English LinguisticsMême sujetSecond Language Learning and TeachingTravaux en français237 207