Foreign Language Teacher's Attitudes Towards a Pre-designed Language Learning System
Notice bibliographique
Résumé
Once the pandemic concluded, the Foreign Languages Department of a Chilean state university hired a Canadian company to implement a pre-designed language learning system (PLLS). This platform was to be used by all teachers and students, as it contained various activities to develop all four language skills, including pronunciation practice through AI-based voice recognition. This study explores the attitudes of 17 university teachers towards using these pre-elaborated resources, activities, and assessments in their communicative English and German courses. A mixed-method approach was used, involving a survey based on the Technology Adoption Model (TAM) and individual interviews. Descriptive statistics were obtained from the survey responses, and qualitative data were analysed using content analysis techniques. The results indicate that teachers' attitudes towards the PLLS were generally neutral to negative. Instructors expressed their concerns about the system's pre-designed content and perceived functionality. Perceived ease of use and usefulness were rated low, reporting difficulties in navigation and alignment with their teaching styles. Perceived enjoyment received the lowest rating, mentioning issues such as disconnected content and lack of progressive structure. Qualitative data revealed technical problems, increased workload, and concerns about the system's impact on student motivation and learning outcomes. While some positive aspects were noted, the overall attitude towards the PLLS was predominantly negative, highlighting the need for better alignment with pedagogical goals and improved implementation strategies.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».