Educational Environment and the Quality of Foreign Language Teaching: Perspectives of Kazakhstani Urban and Rural EFL Teachers
Notice bibliographique
Résumé
The disparity in the quality of foreign language education between urban and rural secondary schools in Kazakhstan has become increasingly prominent in recent years. Despite the national goal of achieving B2-level proficiency, students in rural areas often encounter obstacles that impede their language learning progress. These challenges stem from factors such as limited access to qualified teachers, inadequate resources, socioeconomic disadvantages, and geographic isolation. Although previous researchers have recognized these factors, there remains a gap in understanding the perspectives of English as a foreign language (EFL) teachers regarding the quality of language education. To fill this gap, this study’s authors aim to explore the perspectives of EFL teachers in both urban and rural schools. Employing a mixed-method research design, the researchers integrate quantitative and qualitative approaches through surveys and semi-structured interviews. They administer a quantitative survey online with 524 participants, comprising 313 urban teachers and 211 rural teachers. Additionally, they conduct 20 individual semi-structured interviews with EFL teachers from secondary schools in Kazakhstan. The authors investigate six key components of the language educational environment that influence EFL teaching quality: 1) linguistic (teachers’ language proficiency), 2) sociopsychological (teacher–student interaction), 3) methodical (teachers’ professional development), 4) information and communication (ICT knowledge), 5) intercultural (teachers’ intercultural competence), and 6) managerial (teachers’ involvement in school administration). By conducting qualitative analysis of interviews and quantitative analysis of survey data, the researchers elaborate on characteristics of these components of the educational environment that may underlie the observed disparities in language learning outcomes.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».