From Needs Analysis to Programme Design: Online Speaking Skills Upskilling Programme for ESL Teachers
Notice bibliographique
Résumé
This study observed that many teacher professional development programmes are designed without considering teacher’s voice. The present study addresses this gap by designing an online speaking skills upskilling programme that is based on a group of ESL teachers’ needs. The study employed the mixed methods research approach. Using the convenience sampling, 104 ESL teachers answered an online needs analysis survey. In the qualitative phase, an online interview was carried out with seven teachers who took part in the upskilling programme. Based on the findings, two conclusions can be made. First, for an upskilling programme that focuses on the enhancement of the speaking skills to be successful, psychological constructs such as self-esteem and anxiety need to be considered at the design stage. Second, as the programme was conducted fully online, having synchronous sessions is an important design feature. There are two implications. Firstly, it underscores the importance of integrating psychological considerations into the design of online speaking skills programs for ESL teachers. Secondly, it emphasizes the value of striking a balance between online and synchronous components While the study contributes valuable insights, it is important to acknowledge its limitations. Specifically, it does not explore the impact of improved speaking skills on teachers' classroom practices, and it solely focuses on speaking skills development. Future research could delve into the relationship between teachers' speaking proficiency and their instructional practices. Additionally, exploring the broader benefits of such online upskilling programs on other language skills would be a promising avenue for further investigation.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».