To Teach or Not to Teach: An International Study of Language Teachers’ Experiences of Online Teaching During the COVID-19 Pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Schools have been switching to online learning to ensure students' learning continuity during the COVID-19 pandemic. However, there is a paucity of studies examining language teachers' motivations and decisions for continuing online teaching in the future. This study aims at investigating the significant factors influencing language teachers' motivations and decisions on online teaching. Based on the aim of this study, three research questions guided this study: (1) What was language teachers' experience of online teaching? (2) What motivates language teachers to teach online after the COVID-19 pandemic? (3) What demotivates language teachers to teach online after the COVID-19 pandemic? Eight language teachers coming from six countries and regions, namely, Australia, Canada, Hong Kong, New Zealand, Russia, and Taiwan, were selected to have two one-on-one semi-structured interviews. The researcher used Social Cognitive Career Theory as a theoretical framework and Interpretative Phenomenological Analysis as the methodology to examine language teachers' experiences in-depth. This study found that better time management and a positive learning environment are the reasons for continuing online language teaching, while personal beliefs on education and negative teaching outcome expectations are the reasons for stopping online language teaching. The findings can provide insights for the education institutions, school management and policy-makers to devise appropriate strategies to boost language teachers' motivations to incorporate online teaching in the post-pandemic era.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle