Exploring EFL Teachers’ Perceptions of Blended Onsite and Online Teaching at Saudi Universities: Benefits and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Blended teaching has become increasingly popular since the COVID-19 pandemic because of how it combines online and in-person learning. However, few studies have examined blended teaching in Saudi Arabia, with limited data on how best to incorporate it into that cultural context. To address that gap, this study investigated how English as a foreign language (EFL) Saudi university teachers perceived this approach. The sample consisted of 123 male and female respondents (out of a target population of roughly all 4720 EFL teachers in the country). The participating teachers were typically in their 30s and in the first few years of their teaching career. Quantitative and qualitative data were collected from a structured questionnaire (including open-ended, closed-ended, and Likert-scale questions) to determine the perceived advantages and disadvantages of this approach. The majority of respondents found blended teaching to be advantageous due to its flexibility in terms of time and location. Over half also believed it helped meet the different teaching modality needs of students. The biggest problems reported with this approach were workload and time management. Another issue was lack of technological infrastructure and support for this teaching model. The ANOVA results indicated that the predictors (perceived benefits, perceived challenges, and technical support) were correlated with teachers’ attitudes toward blended teaching, validating the perceived importance of these factors. Such concerns could be alleviated by better technology, training, and guidance on navigating the dual modalities of face-to-face and online learning. Institutions and policymakers are recommended to consider these issues in order to improve the implementation of blended teaching.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».