Examining Language Assessment Literacy for Saudi Pre-service EFL Teachers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Teacher assessment skills include knowledge of assessment methods and techniques, the ability to interpret assessment results, and the ability to use assessment to tailor teaching strategies to student needs. The present study examines non-native Teaching English as a Foreign Language (TEFL) pre-service teachers' awareness of students’ assessment. The study also investigates whether studying a course in assessment significantly impacts pre-service teachers' assessment literacy. To answer the research questions, an online test was administered to 52 pre-service teachers who are seniors at Majmaah University. The collected data were analyzed descriptively and inferentially with the aid of IBM SPSS version 22. The results revealed that non-native pre-service TEFL teachers have a low level of assessment literacy. Despite the overall weak performance in the test, the participants showed strength in some of the standards for teachers’ competence. They revealed a high capability of choosing and developing appropriate assessment methods. On the other hand, pre-service teachers possessed little awareness about their ability to implement students’ test results to adjust the curriculum or make better instructional decisions. Based on the study results, institutions may consider adding more assessment courses to the TEFL study plan or adopting some of the existing curricula and extending it to include all the assessment skills needed for creating qualified teachers. Designing a careful professional development training program for EFL faculty members is another important recommendation of the present study. Finally, future research in the field is needed for planning and implementing training programs to improve teachers’ assessment skills.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle