Nurturing Leadership in Language Teachers: Exploring the Why, What, and How in Pre-Service Education Programs
Notice bibliographique
Résumé
Research in language teacher leadership has increased significantly over the past decade resulting in the emergence of various conceptualizations of what leadership entails at both the organizational and classroom levels. Although there is growing acknowledgment of the importance of language teachers being leaders inside and outside of the classroom, little empirical attention has been paid to how leadership qualities and characteristics can be integrated into and fostered through language teacher education programs. Thus, this qualitative exploratory study investigates stakeholders’ perspectives on the essential features of leadership in language teacher education in the South Korean context and how these features may be nurtured in teacher-learners in pre-service teacher education programs. Data were collected in two stages: first through semi-structured life-world interviews with 15 Korean public in-service secondary school English teachers and 15 English teacher educators in South Korea and then through follow-up interviews with the in-service teacher participant group. Findings suggest that essential language teacher leadership features include an integrated combination of possessing strong interpersonal skills, being contextually aware and situationally adaptive, and acting as a good language and learner model for students. Furthermore, in-service teachers felt that these essential features of leadership can be nurtured through interaction with knowledgeable peers, lesson observation and feedback, practicum and teaching experiences, and reflection. Based on these findings, we propose a conceptual model for nurturing essential leadership features in pre-service language teacher education programs that can be used as a point of reference when planning and designing language teacher leadership–focused seminars, workshops, courses, and programs in South Korea and wider global contexts.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».