Nurturing Sociolinguistic Competence in Pakistani ELT Context through Teachers: Practices, Perspectives, and Practicalities
Notice bibliographique
Résumé
Sociolinguistic competence or the appropriate use of language in different social scenarios is a construct that depends on such social variables as age, gender, class, and ethnicity as well as on different socioeconomic categories too. Teachers have a vital role to play in developing both receptive as well as productive sociolinguistic competence in any society, especially where English is a second language. The present research aimed at investigating public sector school teachers’ perceptions and practices regarding sociolinguistic competence in Pakistan. In terms of sociolinguistic competence, the study has a special focus on context-appropriate grammar and vocabulary usage. The study consisted of two phases, in the first phase perceptions and practices of school teachers were analyzed using the works of Jianda (2006), Abedi (2016), and Blum-Kulka & Olshtain (1981). In the second phase, building upon the findings, various training sessions were conducted in the Twin Cities of Pakistan to identify the hurdles and suggest practical solutions for the development of sociolinguistic competence among English language learners. The findings indicated that the unawareness of English culture is the major reason for cultural instruction failure in English language learning lessons. Also, by using feasible and cost-effective measures we can develop the sociolinguistic competence of English language learners at public sector schools.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».