Exploring a Rural English Teacher’s Lived Experiences of Assessment Practices in a Blended Learning Enactment: A Narrative Inquiry
Notice bibliographique
Résumé
Although a large number of studies have put a focus on the enactment of blended learning in English as a foreign language (EFL) classroom, there is a paucity of research into the teacher’s lived experiences of how they enact assessment in the blended learning activities. To fill such a gap, this paper reports on a narrative inquiry of an EFL teacher’s lived experiences of conducting assessment during blended learning in the pandemic era. The finding of the study shed light on the ineffectiveness of the assessment practice during the blended learning enactment, particularly in the context of rural schools. Albeit the participating teacher in this study was fully engaged to conduct assessment from his past experiences, two major problems hinder such a practice: students’ unsubmitted assignments and poor Internet connection. Based on these findings, teachers are encouraged to find an alternative assessment practice during the blended learning, portfolio assessment can be an option. This suggestion is anchored by the fact that the assessment practice was not technically supported during the blended learning activities.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».