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Enregistrement W4321499418 · doi:10.5430/wjel.v13n2p340

Filipino Neophyte ESL Teachers amidst Covid-19 Pandemic: A Phenomenological Inquiry

2023· article· en· W4321499418 sur OpenAlexvenueno aff
Russel J. Aporbo

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPronunciationGrammarPsychologyCommunicative competenceMathematics educationCompetence (human resources)Communicative language teachingThematic analysisAnxietyComputer scienceLanguage educationLinguisticsPedagogyQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This phenomenological study investigated the lived experiences of Filipino neophyte ESL teachers amidst Covid-19 pandemic. Data were collected from seven (7) ESL teachers who already have three (3) months to one (1) year teaching experience in handling non-native speakers of English language. Based from the thematic analysis, the experiences of the identified participants were anxiety as initial reaction, fear of committing grammatical and pronunciation errors, difficulty of motivating students, students’ lack of knowledge on the target language, difficulty on students’ pronunciation and grammar, improves teachers; communicative competence and evaluating students’ four macro skills. Moreover, the different teaching strategies used were using reinforcement, various teaching methodologies, utilizing interactive materials, building rapport, tracking students’ performance and scaffolding. The findings of this study are valuable in the field of language teaching and applied linguistics to understand the various strategies that can be employed to address the needs of non-native speakers of English language. Further, this can be used by future ESL teachers in improving their pedagogical competence in handling ESL synchronous classes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,315 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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