The Perspective of Pre-Service Teachers through Synchronous Learning According to Coaching and Mentoring: SAIFON Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to enhance pre-service teachers' English language teaching ability in the 21st Century toward SAIFON guidelines. The population consists of 40 Rajabhat University pre-service teachers, and the sample group consists of 25 students of fifth-year pre-service teachers. They studied in the second semester of the 2020 academic year. The tools used in the research are 1) Need analysis, 2) In-depth interview, and 3) Field notes. Mixed Method research includes Qualitative Research, In-depth interviews, Field notes, using content analysis and coding techniques for grounded theory, and quantitative research consists of a Need analysis. The results revealed that: Pre-service teachers enhance teaching English ability in the 21st Century toward SAIFON guidelines that consisted of eight aspects: 1) S = Survey the teachers' needs, 2) A= Associating with a plan, 3) I = Instructing teaching strategies, 4) F = Feedback on teaching demonstration, 5) O = Observing teaching in the actual context, and 6) N = Notifying problems and solutions. Furthermore, it included pre-service teachers' perspectives on Synchronous Learning in three aspects: impressions, problems, and solutions.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».