Phenomenological Exploration of the COVID-Time English Language Education in Universities: A Thematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Phenomenology is applied when a researcher intends to go deep into the research participants' opinions, feelings, and lived experiences to understand a phenomenon's universal nature. This paper, through an inclusion criterion, selected and explored sixteen articles (published between 2020 and 2023) that adopted phenomenology to discover the pedagogical strategies applied in English language education (ELE) in universities during the COVID emergency (2020 – 2021). It conducted thematic data analysis through the 5W1H reporting framework. It highlighted the types of phenomenology that explored English language teachers' and learners' perspectives about educational technologies (EdTechs) and related techno-pedagogies in universities. The findings categorized into six major themes highlighted that the old legacy of teaching-learning in universities was in question during the COVID time due to many new challenges the teachers and the learners faced, and the lack of infrastructural settings of educational institutes. However, the vacuum was gradually filled with the rise of new techno-pedagogies and this crisis somewhat equipped the educational stakeholders (through both synchronous and asynchronous ELE) to face any future catastrophe. The insights from this paper will help pedagogues, students, curriculum specialists, policymakers and university authorities realize the significance of the New-normal techno-pedagogies in ELE for the upcoming days or in any future emergency.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».