Kazakhstani In-Service Schoolteachers’ Perceptions of Differentiated Learning in Heterogeneous EFL Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
In the era of the fourth industrial revolution, it is necessary to create a new model of a teacher and learner to provide global competitiveness. This study aims to explore Kazakhstani in-service English as a foreign language teachers’ perception of awareness, implementation, and managing differentiated learning, lesson planning, and designing in heterogeneous English as a second language classrooms. The present study was done during the academic year 2020-2021 among the in-service English as a foreign language teacher from three regions of Kazakhstan, namely, Astana City, Kokshetau City, and Akmola Oblast (district). The participants’ work experience ranged from 2 to 20 years and included 82 female (79.6%) and 21 male (20.4%). The data were collected via a Google Form questionnaire and interviews. The data were analyzed descriptively using frequency and percentage gained from the questionnaire and interpretation of interview results. All results were analyzed qualitatively and quantitatively. The result has confirmed that the Kazakhstani in-service English as a foreign language teacher is aware of differentiated learning as an effective strategy in catering to students’ differences in the classroom. The results of the study have shown that 90% of Kazakhstani English as a foreign language teachers who participated in this study support the idea of using the differentiated learning approach in heterogeneous classrooms, as they agree that differentiated learning contributes to an increase in motivation and quality knowledge and make the English language learning enjoyable and accessible; however, lesson planning and preparation of study materials for differentiated learning in heterogeneous class is troublesome. The study discovered that a considerable number of English as foreign language teachers still struggle in applying the differentiated learning approach due to some factors such as large workload, lack of knowledge, insufficient training, large class sizes in the class, shortage of funding, and shortage of facilities for differentiated instruction.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».