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Enregistrement W4306868340 · doi:10.5430/wjel.v12n8p296

Exploring the Perspectives of EFL Instructors toward the Employment of L1 in EFL Reading Classes

2022· article· en· W4306868340 sur OpenAlexvenueno aff
Abdulfattah Omar, Bader Deraan Aldawsari, Yasser Muhammad Naguib Sabtan

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArabic Language Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArabicPerspective (graphical)Reading (process)PsychologyArgument (complex analysis)Mathematics educationRealization (probability)Computer scienceLinguisticsArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, numerous studies have been concerned with evaluating the effectiveness of using L1 in EFL contexts. Nevertheless, there is no consensus so far on the usefulness of the use of L1 in EFL contexts. More specifically, there is a wide disagreement between scholars and researchers regarding the use of Arabic as an L1 in EFL contexts given the significant linguistic differences between Arabic and English. In light of this argument, this study is concerned with evaluating the effectiveness and usefulness of the use of L1 in EFL classes in the Saudi universities of the instructors’ perspective. Semi- structured interviews were conducted with twelve EFL instructors in four Saudi universities. Results indicated that the majority of the participants indicated that the integration of L1 in EFL classes can be usefully used to achieve a proper classroom discipline and keep the structure of the classroom activities in a way that makes the realization of the target outcomes possible. They also stressed that L1 can be used to help EFL learners develop their English language skills. They also indicated that the use of Arabic in EFL classes helps establish a good relationship with the instructor and reduces students’ stress and anxiety. It can be finally concluded that the use of Arabic serves as a useful teaching and learning tool in EFL contexts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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