Developing Students’ 21st-century Skills: Are EFL Teachers in Cyprus Up for the Task?
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the perceived readiness and competence of teachers of English as a Foreign Language in Cyprus to develop students' 21st-century skills within the framework of the Theory of Planned Behavior. These skills, e.g., critical thinking, creativity, communication, collaboration, and digital literacy, are essential for navigating the modern world. This study has shown that despite the fact that all teachers support the claim that language teachers are particularly well-suited to help students develop these skills, only 65% of the surveyed teachers claim to fully understand what these skills are. The study further reveals that teachers consider the 4Cs (critical thinking, creativity, communication, and collaboration) along with problem-solving, decision-making and autonomy of learning as the most important skills. They also feel confident about developing their students’ communication and collaboration skills but feel less confident about developing other skills. The set of skills they feel the least confident about is digital literacies. This is arguably concerning given the importance of these skills in today’s world and the fact that students today, the so-called digital natives, are not as technologically-savvy as previously thought. This study has also revealed that there is a positive correlation between the importance ascribed to each skill and teachers' perceived ability to teach it. This indicates that targeted training emphasizing the relevance and application of these skills can enhance teachers' confidence and competence. By equipping teachers with the necessary skills and knowledge, students can be better prepared for the challenges of the 21st century.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».