Teach Smarter, not Harder: A Call for Empowering EFL Teachers with Strategies to Activate Learner-Centeredness
Notice bibliographique
Résumé
Learner empowerment entails making them autonomous in both learning and living and this is also the fulcrum on which the post-pandemic educational paradigm rests. Teachers in the contemporary times are required to train their students on the strategies of lifelong learning and become self-learners. Therefore, this study aims to gauge the perceptions of 110 EFL teachers at Qassim University on their level of motivation and empowerment for their B.A students. The study also establishes correlation between motivation and student empowerment. A quantitative research design is applied here to achieve the goals of the study. A reliable and validated 20-close ended questionnaire items is administrated to the participants using Google Forms and precise data sought. The study results show that EFL teachers at Qassim University have a high positive perception in motivating their students to English learning with a total average of (M=4.11). Furthermore, the study also reported a high level of student empowerment with strategies of self-learning reaching (M=3.90, STD=.708). Finally, a strong and direct correlation was found between motivation and empowerment of Saudi EFL students, in which Pearson coefficient was computed at (.841) and the probability value (Sig.=.000). Accordingly, it is recommended that EFL teachers use active strategies which motive and empower their students to be centered in the learning process.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».