Enhancing Pre-Service Teacher Education Curriculum for English Language Instruction in South African Classrooms: Navigating Technological Advancements and Cultural Diversity
Notice bibliographique
Résumé
The educational environment in South Africa is characterised by linguistic diversity and technological advancements, which present particular difficulties and opportunities for pre-service teacher education programmes. This systematic literature review explores the effectiveness of current pre-service teacher training programmes in addressing the demands of teaching the English language in South African classrooms. Drawing upon a synthesis of empirical studies, theoretical frameworks, and policy documents, this review critically examines how existing teacher education curricula prepare educators to navigate the complexities of English language instruction within diverse cultural and linguistic contexts. The review follows the PRISMA guidelines, systematically searching and synthesising relevant literature published between 2000 and 2022. The findings reveal a range of insights into the strengths and limitations of current pre-service teacher education programmes in South Africa concerning English language instruction. Key themes emerge around the integration of technology in language teaching, strategies for addressing linguistic diversity, and the alignment of curriculum with the needs of diverse learners. The review highlights the importance of incorporating pedagogical approaches that leverage technology to enhance English language learning outcomes while fostering intercultural competence among pre-service teachers. Furthermore, it underscores the need for a culturally responsive pedagogy that acknowledges and respects the linguistic diversity present in South African classrooms.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».