Enhancing Language Skills and Literacy: A Project-Based Approach for English Teachers in Multimodal Pedagogy
Notice bibliographique
Résumé
To address the gap in English teachers’ ability to effectively integrate multimodal literacy in language teaching, especially in socio-culturally diverse and resource-limited contexts such as East Java, this study developed and implemented a project-based mentoring program. The aim was to enhance teachers’ competencies in creating and utilizing multimodal texts to improve students’ language skills and digital literacy. Grounded in a Research and Development (R&D) approach, the study began with a needs analysis involving 147 English teachers across various school types and regions in East Java. Findings revealed that while over 80% of teachers already employed multiple modes such as text, image, audio, and gesture in classroom practice, formal training on multimodal literacy was limited. The project-based mentoring program incorporated a sequence of stages, including conceptual workshops, exploration of digital tools, mentoring on lesson planning, classroom trials, and reflective sessions. Participants demonstrated improved confidence and capability in integrating multimodal elements, even when constrained by limited digital access. Teachers reported increased student engagement and participation, particularly when combining familiar digital applications with contextually relevant teaching materials. This study highlights the importance of capacity-building initiatives that support teachers in leveraging both digital and non-digital multimodal resources, contributing to more inclusive and effective language learning environments aligned with the evolving demands of 21st-century education.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».