The Development of Strategies to Teach Listening and Speaking Skills to English Second Language (ESL) Learners in African Society: Insight from the Pinetown District, KwaZulu Natal
Notice bibliographique
Résumé
Listening and speaking proficiently in English Second Language teaching is a perennial problem in South Africa. While scholars in the domain of ESL acknowledge that there is a severe challenge with teaching listening and speaking skills, there is a shortage of literature in this sphere. Although English is not the home language for most Black learners in South Africa, they are compelled to use English as the Language of Learning and Teaching (LoLT). This serves as a hindrance in developing learner’s proficiency in listening and speaking, which is further exacerbated by poor ESL teaching performed by teachers whose own ESL proficiency is limited. This paper seeks to explore the strategies used by teachers to teach listening and speaking skills to ESL Grade eleven learners’ in selected township schools in the Pinetown District, KwaZulu Natal. Township, in South Africa, refers to racially segregated and often underdeveloped urban areas created for people of color during the apartheid regime. Data was generated using individual semi-structured interviews with eight participating teachers and observation of classroom lessons and document analysis. A significant finding revealed that the claims made by the ESL teachers about their pedagogical practices tallied with the requirements of the Continuous Assessment Policy Statement (CAPS) and their lesson plans but contradicted the ESL teachers’ actual practice in the classroom.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».