“COVID-19 Challenged Me to Re-Create My Teaching Entirely”: Adaptation Challenges of Four Novice EFL Teachers of Moving from ‘Face-to-Face’ To ‘Face-to-Screen’ Teaching
Notice bibliographique
Résumé
Language teaching is noted to be a stressful profession at the best of times, but in 2020 it became even more difficult for all teachers because of the spread of COVID-19 pandemic worldwide. Teachers were required to switch suddenly to deliver their lessons on online platforms, with many having little or no prior training. This has certainly been the case for language teachers, language students and language schools because most language courses, initially designed for face-to-face instruction, were suddenly ‘forced’ to move to online platforms. This sudden move meant that language schools, language teachers and their students needed to adapt fast to a new virtual world that for many was an unknown teaching world. For language teachers the main challenge was how to adapt their courses and lessons to make them suitable for this new online delivery mode. This paper reports on the reflections of the adaptation challenges of four English as a foreign language (EFL) teachers at a prominent English language institution in Costa Rica, Central America, as they suddenly had to shift to online lesson delivery due to the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».