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Enregistrement W3107358467 · doi:10.5539/elt.v13n12p43

Towards A Model to Improve English Language Standards in Schools: Impact of Socio-Economic Factors of Stakeholders

2020· article· en· W3107358467 sur OpenAlexvenueno aff
Viruli A. De Silva, Hemamali Palihakkara

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Choice and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Bank Group
Mots-clésEmployabilityForeign languagePedagogyContext (archaeology)Language assessmentCompetence (human resources)Language policyGovernment (linguistics)Political sciencePsychologyPublic relationsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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