The Needs Analysis of English Preparatory School Instructors Towards Professional Skills in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
Many factors affect providing high-quality English education and rendering it sustainable. One of these factors is undoubtedly ensuring the professional development of the English language instructors. An important way to guarantee professional development is through needs analysis. Needs analysis is of utmost significance in determining the professional skills that English preparatory instructors require to develop and taking the necessary steps. In this regard, the aim of the study is to determine the professional skills that these instructors need to develop in higher education. Qualitative research method was used in the research to unearth the opinions, thoughts, views and feelings of instructors on professional skills to be improved. Since the research covered only one unit of a higher education institution, a holistic single case design was preferred. Participants included English preparatory school instructors, administrators, students, and senior members of the Faculty of Education. Convenience and criterion sampling techniques were used in the selection of the participants. In the study in which interview technique was used, an interview form was implemented in order to ascertain the professional skills. The data collection process was carried out over the course of eight weeks. Descriptive analysis and content analysis techniques were used in data analysis. While the opinions of the English preparatory school stakeholders were shared via verbatim quotation technique during the descriptive analysis process, the professional skills that English preparatory instructors require to improve were determined via the content analysis of the participants’ relevant opinions. As a result of the research, professional skills that these instructors need to enhance were identified.
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».