Towards A Model to Improve English Language Standards in Schools: Impact of Socio-Economic Factors of Stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
There is a dire need to enhance the English language standards in schools of developing countries using English as a second or Foreign language, due to its importance in employability and high-earning ability in the job market. Enhancing English language standards in schools is vital to improving the English language competence of school leavers and undergraduates to achieve an English language quality level as a nation, to produce diversified graduates of global quality, to address the unemployability problem in developing countries. Sri Lanka, with a rich history of a colonial era, is no exception. Studies on the influence of Socio-Economic factors of stakeholders on improving the English language standards in schools had received poor attention from past researchers, especially in the Sri Lankan education context. Hence, the overall purpose of this study is to develop a theoretical model, to explore the impact of socio-economic factors of stakeholders on English Language Standards in Sri Lankan schools. The study reviewed reliable secondary data published in scholarly extant literature, government Policy Documents, Research Reports of reputed institutions, etc., relevant to the above primary relationship and key concepts of the study. Six main stakeholders in the socio-economic context of the school English Language education were identified: (i) Education Policy Makers, (ii) School Management, (iii) School Principals, (iv) English Language Teachers, (v) Students, and (vi) Parents. An integrated, seven-construct conceptual model, labeled ‘ELS Model’ (English Language Standard Model), was developed, to examine the impact of socio-economic factors of the six stakeholders on improving English Language Standards in schools. This ELS Model presents original insights and future directions to scholars/researchers and significant implications for policymakers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».