A Teacher Training Platform of Content and Language Integrated Learning for Elementary English Education in China
Notice bibliographique
Résumé
Despite a plethora of studies on practice of Content and Language Integrated Learning in most European countries, few have examined Content and Language Integrated Learning teacher training in China. This study aimed to examine the effectiveness of a Content and Language Integrated Learning teacher training platform for elementary English education in China. It sought to answer the following main research questions: What are the contents differences in Content and Language Integrated Learning teacher training in China? What are in-service English teachers’ perceptions of Content and Language Integrated Learning after the training? And What are the factors which affect the training effect? The qualitative evidence showed that the training content of the teacher platform in China has been flexibly designed following the Chinese elementary English education context, but it also reflected the lack of consideration of teachers’ individual needs in the design of the platform’s training content and the lack of practical sessions and the long-term follow-up support. The statistical evidence showed that teaching experience significantly determines Content and Language Integrated Learning efficacy, and the educational background has little bearing on Content and Language Integrated Learning perceptions. Furthermore, all teachers from different educational backgrounds had a positive perception of their Content and Language Integrated Learning competence. However, Participants believed that their theoretical knowledge and teaching abilities are not equal, which suggests that instructors in this field urgently need help. Further research examining the cultivation of pre-service Content and Language Integrated Learning teachers would be worthy of investigation.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».