A Supervision Model for Enhancing Communicative English Teaching and Learning Management for Teachers in Educational Opportunity Expansion Schools
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to develop and evaluate a supervision model to enhance communicative English teaching and learning management for teachers in educational opportunity expansion schools under the Office of the Basic Education Commission. The research was conducted in two phases. Phase 1 involved the development of the supervision model through case studies of three exemplary schools with best practices and expert panel discussions with nine purposively selected specialists to assess the model. Phase 2 focused on implementing the developed supervision model. Research instruments included assessment, interview, and seminar recording forms, with data analyzed using mean and standard deviation. The research findings revealed that: 1) The supervision model designed to enhance communicative English teaching and learning management for teachers in educational opportunity expansion schools under the Office of the Basic Education Commission comprised four developmental aspects: 1) planning supervision; 2) implementing supervision; 3) evaluating supervision; and 4) applying supervision. The development process required 120 hours. Experts rated the model’s appropriateness, feasibility, and utility at the highest level. 2) The evaluation of the model’s implementation showed that supervisors acquired greater knowledge and understanding, enabling them to effectively guide target teachers in teaching English for communication. Teachers who received supervision demonstrated improved use of technological tools in their teaching, leading to enhanced communicative English skills among students. Furthermore, supervisors expressed high satisfaction with the model. Overall, the evaluation of the supervision model was rated at the highest level.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».