Exploring Female Saudi EFL Teachers’ Instructional Practices in Using Authentic Texts for Teaching Reading Comprehension
Notice bibliographique
Résumé
This research study explored EFL teachers’ instructional practices (e.g., adaptation, selection, elaboration, and simplification) in using authentic texts for teaching reading comprehension. In fact, a considerable amount of research has been devoted to investigate the use of authentic texts in teaching reading comprehension. However, there is an academic and professional need to explore how teachers exploit authentic texts while teaching reading comprehension. The study employed a mixed method research design. Teachers’ instructional practices were explored through a self-reported questionnaire. Also, the study examined teachers’ perspectives on these practices and how their Personal Practical Knowledge (PPK) affects their practices by conducting semi-structured interviews. From two Saudi universities, 50 female EFL teachers responded to the questionnaire, while additional five teachers were interviewed. The questionnaire results revealed that EFL teachers adapt authentic texts for advanced students more than beginners. In contrast, most of the teachers in the interviews highlighted that authentic texts are applicable in teaching beginners with the use of technology. The quantitative and qualitative results showed that teachers select authentic texts that match students’ language level, their cultural background, and course book objectives. It was also found that the aspects of PPK knowledge affected teachers’ instructional practices in using authentic texts. Based on the research findings, several suggestions and recommendations were presented to enhance the effectiveness of authentic texts in the EFL classrooms.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».