An Exploratory Study of a Korean EFL Teacher’s Identity Shift during the Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Since the outbreak of COVID-19, language teachers have been asked to rapidly react and adapt to constantly changing teaching environments in order to understand their students’ needs in L2 learning and make judgments in conditions of uncertainty. The COVID-19 outbreak has highlighted the need to understand how teachers’ identities evolve during such difficult times and situations. In response to this need, this study reports the findings from my qualitative case study on a Korean English teacher’s identity shift. Drawing upon Foucault’s (1983) notion of ethical self-formation, I examined how the Korean English teacher negotiated and developed her identity to adjust to drastically changing working environments as she weighted the benefits and challenges of online and offline education, particularly for novice Korean EFL learners. Data were collected through various sources from an experienced Korean English teacher, called Anna, at a regional foreign language center in South Korea over the course of two years. Due to the pandemic, she had to make the transition from offline to online teaching. Further, her center closed one year after the outbreak of the pandemic, and she was reassigned as a travelling teacher in a multi-school program for underachieving English students. The findings reveal that Anna became more agentive in searching for and utilizing multiple resources for teaching, showing her reflective and action-oriented practices to involve in ethical, practiced, and productive identity work (Miller, Morgan, & Medina, 2017). The findings contribute to expanding our understanding of the transformative potentials of language teachers’ identity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,013 |
| 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 | 0,020 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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 ».