Analysis of EFL Teaching in Pakistan: Method and Strategies in the Postmethod Era
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the teaching methods and strategies practised in Pakistan to teach English as a foreign language in the Post-method Era. English language pedagogy in Pakistan has taken a new turn since the establishment of higher education commission and applied linguistic departments in many universities in Pakistan. It focuses on classroom teaching analysis to see what teaching methods and strategies that English language educators in private and public institutes apply. The study applied qualitative methods with five English teachers as Foreign Language (EFL) of the public and private sectors' intermediate level. The participating teachers were given nine open-ended survey questions about the nature of language, language teaching methods, classroom strategies and techniques, and their roles as teachers in the classroom. Findings revealed that EFL teachers in both public and private sectors employ multiple teaching methods and techniques in their classroom practice, rather than holding to one particular method. The data also differentiates teaching methods and strategies of the teachers in the both sectors. Interestingly, it appears that EFL teachers in the private sectors seem to aim at communicative teaching approaches. In contrast, teachers in the public sectors are more inclined to use Grammar Translation Methods (GTM).
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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 | 0,035 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».