University English Teachers’ Teaching Competencies in China: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
University English teachers in China comprise English as a Foreign Language (EFL) teachers for English-major students and College English (CE) teachers for non-English-major students in China. Teaching competencies of university English teachers have powerful effects on student learning and generally have several dimensions. However, there exist different taxonomies for the dimensions of teaching competencies. The purposes of this literature review are to first explore how researchers have defined teaching competency, secondly explore core dimensions of teaching competencies for the three teacher categories: university teachers, EFL teachers, and CE teachers, and finally investigate the differences in the core dimensions of teaching competencies between EFL teachers and CE teachers. Based on the core dimensions of each teacher category in the literature, the study concluded different three-dimension models of teaching competencies for university teachers, EFL teachers, and CE teachers. It found that CE teachers need to have an additional teaching competency in content knowledge related to their students’ disciplines besides all the required competencies for EFL teachers. EFL teachers are recommended to develop their competency in English language knowledge to meet English majors’ higher and intensive language needs. However, for CE teachers, although they don’t have to be as knowledgeable as EFL teachers in the English language, it would be more challenging for them since they are supposed to gain knowledge of students’ discipline which they might not have learned before.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».