College Instructors’ Focus in the EFL Writing Classrooms: An Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
EFL is one of the two most liberally funded academic streams in Saudi Arabia after science and technology. Universities across the country are replete with faculty that boast of enviable national and global exposure. Even so, learner standards, especially in writing skills, are way below those expected which highlights the need for rigorous research into what it is that drives the EFL teachers’ choices in the classrooms. This study carried out a systematic evaluation of teachers’ focus in the writing classes at Qassim University, with four parameters isolated for data collection: (i) writing approaches; (ii) writing performance; (iii) writing strategies, and (iv) writing skills. The study tool is a survey with 46 teachers engaged from undergraduate to research studies at the University. The findings showed that writing approaches were the highest focused variable among the EFL faculty followed by writing performance, writing strategies and lastly, writing skills. The findings showed the tendency of EFL teachers to focus on areas that do not directly help in developing their learners' ability in writing and hence, EFL teachers/ instructors’ need to focus on the practical side of the writing skills and providing adequate exposure to their learners in group, pair and individual tasks to master the writing skills. Finally, assessment needs to focus on measuring the practical side of the learners’ knowledge rather than blindly testing them on their ability to reproduce their learning.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».