Incorporating Teachers’ Views on Different Techniques for Teaching Foreign Languages in the Classroom
Notice bibliographique
Résumé
Attempts have been made to understand how teachers see different methods of teaching foreign languages. Also, numerous approaches and techniques have been used to improve the process of teaching foreign languages. These techniques have always been scrutinized for their perceived effectiveness and frequency of usage by the teachers. On the one hand, each approach is time-specific and may solve the issues of language instruction and learning at that point sufficiently; on the other, its flaws are revealed, making way for a new approach. This article aims at presenting an assessment of the frequency of usage of different teaching methods and techniques in foreign language learning, explicating the views of the foreign language teachers and evaluating the level of effectiveness. The study community include 200 foreign languages teachers drawn across various locations. There was no target on a particular foreign language, and the teachers participated through responding to questionnaires inputs. The 200 teachers polled for the study presented their views on the viability of six different teaching methods and strategies, including the direct or natural method, the hybrid method, the simulated experiment approach, the communicative strategy, the computer-Assisted Language Learning (CALL), and the Content and Language Integrated Learning (CLIL). Data was collected using structured questionnaire, and analysis was conducted using relevant statistical measures, including the calculation of the frequencies and percentile values of the views of the respondents. The survey result indicated that the direct or natural method, and the communicative method are not frequently used by the teachers. The participated teachers further affirm that hybrid method is the most current effective method, followed by the CALL, CLIL and Simulated learning method. In terms of effectiveness of method, the result indicated that hybrid method and simulated method are the most effective teaching method. It was further shown in the analysis that foreign languages teachers in high schools must pay attention to the impacts of digital tools in facilitating language learning and improve learner’s communication ability. School leaders must incorporate the views of teachers on best methods for foreign language learning.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».