Revisiting Effects of Native Speakerism on Thai Teachers and Students in the Age of English as a Lingua Franca
Notice bibliographique
Résumé
Currently, the role of English language has changed from being a language used among native English speakers (NESs) to being a language spoken by people of various backgrounds or known as English as a lingua franca (ELF). This phenomenon has affected different aspects of global English usage and users across the world. However, in Thailand, this issue does not seem to be taken into account with regard to English language teaching (ELT) and learning practices as different ELT stakeholders continue to conform to traditional teaching methods related to NESs. This action is reflected in an English language ideology called ‘native speakerism’ which has long been entrenched in Thai society. It has repeatedly caused different problems for both Thai teachers and students of English language until the present day. This review article aims to demonstrate the impacts of the native speakerism ideology on Thai teachers and students of English language in the period of English as a global lingua franca. The article begins with an explanation of how the changes of role and status of English challenge traditional perspectives of English language and how the ELT industry around the world, including in Thailand, should adapt to such changes. Then, the article gives brief conceptualizations of native speakerism and its effects on English teachers and students. Finally, it moves on to discuss the native speakerism ideology in Thailand and reports different negative effects of native speakerism on Thai teachers and students of English language.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».