Investigating the Functions of Code-Switching among EFL Lecturers and Undergraduate Students in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Many researchers have noticed that instructors who teach English as a foreign language (EFL) in language-learning institutions worldwide frequently implement code-switching (CS). Through this study, we investigate the functions of CS, specifically topic-switching, affective, and repetitive functions, as a pedagogical tool in an English for Specific Purposes classroom. The study is based on the perceptions of lecturers and students from two higher education institutions, Digital Colleges and Yanbu Industrial College, in Saudi Arabia. A quantitative research design was employed, with data collected through a questionnaire. The study incorporated a sample of 24 female EFL lecturers and 193 Saudi female students. The results indicate that both groups acknowledge using CS for topic shifting, with students displaying slightly higher acceptance. Additionally, both lecturers and students recognize the affective aspects of code-switching, with the students exhibiting greater agreement. Furthermore, lecturers and students agree regarding clearly identifying all repetitive functions. The study highlights the potential of CS functions as an educational tool to enhance interaction between EFL lecturers and students, encouraging engagement, cooperation, and academic achievements. It also underscores the significance of determining appropriate functions for various circumstances and shows that although acceptance may differ, there is general agreement on the various purposes for which CS is utilized in the EFL context.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».