Using the CEFR for Improving Pre-service Teachers’ Communicative Competence
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated the effects of implementing "the Common European Framework of Reference for Languages" "CEFR" in the English courses in a teacher education program at one Iraqi public university. An intensive 288-hour CEFR-informed program focusing on communicative language competence was designed. The data collection consists of two phases: pre-CEFR and post-CEFR implementations. A total of 150 fourth-year pre-service teachers participated in the study. The questionnaire was the only instrument used for the data collection, which consisted of two parts: the CEFR Self-Assessment Grid and Bachman and Palmer’s linguistic test. The CEFR Self-Assessment Grid was used to access participants self-assessments of their English proficiency. In addition, the linguistic test examines 13 criteria of language knowledge: language vocabulary, syntax, phonology/graphology (grammatical knowledge), knowledge of cohesion, rhetorical organization, conversational organization (textual knowledge), ideational knowledge, manipulative knowledge, instrumental knowledge, imaginative knowledge (functional knowledge), knowledge of dialects, registers, and idiomatic expressions. It was hypothesized that there would be an improvement in pre-service teachers' performance after the implementation of the CEFR as a teaching framework. All the participants took the pre-CEFR and post-CEFR tests to examine their English language competency. The questionnaire was used in pre- and post-tests. The pre-CEFR test results showed that a significant percentage of the participants did not have adequate proficiency to be an English teacher (CEFR A2 and B1). Consequently, a course was designed to enhance pre-service teachers' communicative competence level required for them to be effective teachers, which is considered the main goal of teaching and learning English in the Iraqi colleges of education. The results were estimated according to the CEFR self-assessment grid and Bachman and Plamer’s (1996) checklist. The results of the post-test proved that the pre-service teachers had made more progress in their language proficiency as a result of implementing the CEFR compared to their levels before.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| 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 ».