Did they Manage to Meet Students’ Needs? English Language Instructors’ Experiences of Remote Instruction Differentiation
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has impacted English language teaching (ELT) in many ways, and it has pushed language educators to the limit. Due to the shift to virtual education, the non-mediated in-person support that many instructors used to acknowledge their students’ needs, is no longer available. A question of significant relevance to this ongoing emergency shift is: How do English language instructors differentiate remote instruction? Differentiated Remote Instruction (DRI) is the pedagogical approach that is needed for successful e-learning and remote teaching. Guided by three main research questions, this study examines the adoption and challenges of differentiated remote instruction (DRI) in online classrooms by English language college instructors during COVID-19 in the Saudi context. The study adopted a mixed-methods approach, and the examination is based on online surveys filled out by 172 English language instructors and a thematic analysis of six semi-structured interviews. Analysis has yielded interesting findings on the differentiation practices and challenges among virtual language instructors. Findings show that there are some factors related to 1) students; 2) instructors; and 3) technological issues that affect and challenge the implementation of DRI in EFL virtual classrooms. Moreover, despite the DRI challenges faced by the EFL instructors, they did attempt to find methods to deal with them. These methods were related to effective teaching through online platforms (LMS), early diagnosis and interventions for problem and weak learners, specific tailoring of lessons and activities, and dedicating one-on-one online sessions for students in need.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».