Bridging the theory and practice divide in pre-service language teacher education: A focus on teacher educators’ expertise from in-service teachers' vantage point
Notice bibliographique
Résumé
The longstanding divide between theory and practice in language teacher education persists globally, resulting in many novice teachers feeling underprepared when they enter the field. Yet, few studies to date have examined how teacher educators may contribute to widening or bridging the gap; especially from the vantage point of in-service teachers. Unlike previous studies, this study uniquely explores 15 Korean in-service English teachers' perspectives on the expertise they feel pre-service English teacher educators should possess to help bridge the theory-practice divide. Data were collected through in-depth semi-structured interviews and were thematically coded using NVivo 14 software. Participants commonly mentioned that language teacher educators in South Korea often lack current classroom experience, leading to an emphasis on outdated theories irrelevant to contemporary teaching needs. They felt that this has led to a significant theory-practice divide in their teacher education, resulting in a disconnect between what is being taught and what teachers require when they enter the field. Participants suggest restructuring teacher education faculties to include educators who are knowledgeable in relevant research and theory, and also possess extensive up-to-date teaching experience in the types of classrooms their teacher-learners are likely to encounter. This study underscores the need to carefully consider language teacher educators’ qualifications and compositions in English teacher education programs to effectively bridge the theory-practice divide and better equip teacher-learners for their future teaching roles in South Korea and beyond.
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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 | 0,018 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».