Factors affecting the effectiveness of novice EFL teachers’ transition in Niger
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to understand the factors that cause obstacles to an effective transition for novice EFL teachers in Niger. It draws from socio-cultural perspectives to demonstrate the relationship between those factors and teachers’ previous education. Participants in this study consisted of 10 novice EFL teachers with a maximum of five years of teaching experience. Using a qualitative framework, semi-structured interview strategies were used to collect verbal data. The recorded data were coded to unravel the factors that negatively affect the transition of the 10 participants. Analyzed data showed that novice EFL teachers face multiple challenges, such as heavy workload, lack of teaching resources, constraints due to large classes, lack of skills or knowledge for managing certain classroom issues, and poor support from host institutions. While some of the factors reflect the economic status of the country, most of the remaining others are indicative of a poor teacher education system. Solutions to these reside in a sustainable reform of the teacher education system by integrating innovative approaches to professional development and by initiating trainees into procedures that foster teacher autonomy. Procedures such as lesson study, action research, and reflective practice could provide avenues to novice EFL teachers in terms of working collaboratively to establish ways for understanding their learners, developing materials that work, and making collaborative decisions on how to tackle classroom issues.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».