A Study of Communicative Strategies of Thai and Filipino Teachers of English
Notice bibliographique
Résumé
There are many non-native English language teachers communicating with each other on a daily basis in English. The communicative strategies of non-native English language teachers can be easily identified. This study investigated the communicative strategies used by Thai and Filipino teachers. This research focused on the teacher’s interaction, the framework of communicative strategies of ASEAN English as a Lingua Franca (ELF) speaker, and the lack of studies in communicative strategies. In addition, the study aimed to investigate the significant relationship and communicative strategies between intercultural teaching personnel. The population sample consisted of Thai and Filipinos teachers who provide classroom instruction in English. The research tools used to collect data included a questionnaire, observations during two pair speaking tasks, and a Jigsaw task. A stimulated recall interview was performed after the tasks. All conversations and interactions were recorded and then transcribed. The results revealed that as listeners, “Listen to the message” was ranked the highest among the communicative strategies used by both the Thai and Filipino teachers. “Non-verbal language” was ranked the highest for the Thai teachers; while, “Persuasion” was most frequently used by the Filipino teachers. A Chi-square test showed that there was a statistically significant relationship between communicative strategies used by the Thai and Filipino teachers. Based on the findings of the study, communicative strategies identified in this study should be incorporated into English curriculums and English language teaching in Thailand. Educators, teachers, and non-native English learners should adopt these communicative strategies to promote mutual understandings in the ELF context.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».