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Enregistrement W3160141853 · doi:10.5539/ijel.v11n3p74

ELT Assessment Patterns Dictate Teaching-Learning Approaches: A Hindrance to Map out Employability and Life Skills

2021· article· en· W3160141853 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Khan Abdul Malik

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmployabilitySyllabusLife skillsMathematics educationPsychologyEnglish languagePoint (geometry)NinthSoft skillsMedical educationPedagogyMedicineMathematicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a plethora of research on the multifarious dialogues on English Language as (EFL and ESL), its teaching-learning approaches, assessment patterns, the learners’ employ ability and their life skills. How all these aspects affect and influence one another, need further exploration. The most important and vital point is that English Language and Literature syllabus may be different in different colleges and universities but the assessment patterns are approximately the same. The alarming situation is that maximum questions are responded through cramming and rote learning where there is no reflection of creative skills and competency in English Language. However, exceptions are always there. The focus and significance of the present study is “how can the ELT approaches and assessment patterns be adapted and transformed specifically to meet the demand of the labor market, employability and life skills. (i) the researcher collected and analyzed 75 Question Papers of English from the Kingdom of Saudi Arabia, India, Bangladesh and Pakistan, and (ii) developed questionnaires cum opinionnaires for the 50 ELT teachers and the students in Jazan University, Jazan (KSA), and administered online. To determine findings and conclusion, the collected data have been analyzed in the employability, life, and soft skills perspectives that confirmed the validity and reliability of the present research hypothesis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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