Challenges to Effective English Teaching in Primary Schools in Buraydah, Saudi Arabia: Perspectives of English Teachers
Notice bibliographique
Résumé
Despite extensive efforts to improve the quality of English language teaching, Saudi students in the local primary schools have a poor level of proficiency in English. Hence, this study aims to examine the barriers to effective English teaching from the perspectives of teachers in the primary schools in Burydah primary schools in Saudi Arabia. 50 teachers in primary schools in Saudi Arabia were recruited through convenience sampling. The study recruited teachers from Buryadah, a city in Saudi Arabia. Self-reported questionnaires with close- and open-ended questions were used to collect rich data. Several teacher-related, student-related, classroom-related, and school-related challenges were reported. Teachers believed that the key barriers to effective English teaching in descending order were the limited ability to use technology, limited technical support to use technology, irrelevant curriculum, lack of training in immersive learning, lack of student motivation, cultural differences among students, overcrowded curriculum, malfunctioning air conditioners, limited engagement at the class, impaired communication skills, limited use of interactive teaching methods, limited teacher training, dull curriculum or unengaging content, limited students’ ability to use technology, large class size, and limited flexibility in adapting the curriculum to the interests and needs of students. There is a need for cooperation among teachers, school headmasters, students, policymakers, and parents to address these barriers.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».