Overcoming Low Teaching Self-efficacy of English as a Foreign Language Teachers in Secondary Vocational Schools
Notice bibliographique
Résumé
The new English curriculum stand (MOE, 2020) has put forward high requirements for China secondary vocational school English as a Foreign Language (EFL) teachers’ qualities. As part of teachers’ qualities, teaching self-efficacy determines their teaching practices and students’ general achievements. Research has found China secondary vocational school EFL teachers lack confidence in teaching processes (Liu, 2018). Therefore, this study reports on a qualitative study exploring factors contributing to the enhancement of EFL teachers’ teaching self-efficacy in China secondary vocational education context. It is based on the views of 12 experts from Higher Education Institutions, Teacher Training Colleges and the Academy of Educational Sciences, and Secondary Vocational Schools in China to learn more about what factors can enhance EFL teachers’ teaching self-efficacy in China secondary vocational schools. The interview data were examined using thematic analysis which allows for a detailed exploration of the data, and 12 themes emerged from that analysis in terms of experiences, knowledge, and school culture. These themes encompassed various aspects, including enactive mastery experiences, vicarious learning experiences, interactive experiences, physical and emotional states, learners and learning, the pedagogy and curriculum, the English language, the self, vocational background, school spiritual culture, school material culture, and school system culture. The article concludes by considering the implications of the results for those designing policies and professional learning activities for secondary vocational EFL teachers and suggesting potential avenues for future research.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».