The Implementation of Sheltered Instructional Observation Protocol (SIOP) Model in Saudi Schools: A Study of EFL Teachers’ Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The Sheltered Instructional Observation Protocol SIOP is a model designed to assist teachers in organizing and planning the lessons delivery through different stages. This model is also useful in enhancing the students’ achievement and minimizing any chance of educational failure. However, EFL teachers need to be trained in order to guarantee successful implementation of this model. This study examined the implementation of the SIOP model from teachers’ perspectives after they attended an introductory workshop in a private school in Riyadh city, Saudi Arabia. The study adopted the qualitative approach for collecting and analyzing the data. The sample of the study consisted of seven English language teachers (4 females & 3 males). Two data collection instruments were used, namely, observational sessions and a semi-structured interview. Most of the researcher interaction with the sample was done online due to the outbreak of Covid-19 pandemic. The workshop and the interviews were done through Zoom video communication. The central findings of this study reveal that the majority of the teachers have covered all SIOP components during their lessons. Moreover, it was found that there is a relationship between the implementation of the SIOP model and the students' learning motivation. Furthermore, the results showed that the SIOP implementation might help in enhancing the teachers’ proficiency. Besides, it was revealed that most of the teachers had a positive attitude towards the implementation of the SIOP model. However, they claimed that time and place might hinder any future implementation of the SIOP model. This study recommends a larger sample size, longtime study application and a life sample workshop to guarantee better results. It also provides significant implications which might be useful for EFL teachers, policy makers and interested researchers. 
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».