Resilience and Persistence: Unveiling the Journey of Arabic-Speaking Female Muslim Teachers in Adult ESL Education
Notice bibliographique
Résumé
Teacher attrition is a global challenge, particularly in English as a Second Language (ESL) education for adults in Ontario, Canada, where diverse educators face systemic barriers undermining retention. Arabic-speaking female Muslim (ASFM) ESL teachers represent a critical yet underexplored group confronting specific challenges linked to complex interrelationships among race, language, religion, and gender. This study examines how the intersectional identities of ASFM ESL teachers shape and are shaped by their professional experiences, career trajectories, and decisions to remain in or leave the profession. Using a qualitative narrative case-study methodology, the research explores the experiences of five ASFM ESL teachers, purposively selected based on several criteria, including their completion of a Teaching English as a Second Language (TESL) program within the last seven years and age (30–50 years). Data collection included two semi-structured interviews and a checking-in session, addressing micro (personal experiences), meso (workplace interactions), and macro (sociopolitical contexts) levels. Analysis followed a four-phase process: transcription review, in vivo coding, thematic coding, and restorying and métissage. This study conceives teacher identity as multifaceted, dynamic, and socially constructed. Situating teacher identity within a critical hermeneutic framework provides nuanced insights into how intersecting identities and systemic barriers influence ASFM ESL teachers’ professional experiences, trajectories, and retention decisions. Emerging insights highlight four themes: persistent stereotypes and Islamophobia tied to visible markers like the veil; struggles for recognition and belonging; structural inequities perpetuated by native-speaker ideologies; and the burden of proving competency amidst accent and appearance-based discrimination. Despite systemic barriers, participants demonstrated resilience and agency, advocating for equity in their professional spaces. The findings of this study highlight the urgent need for institutional reforms to affirm ASFM ESL teachers’ identities, enhance retention, and foster inclusivity in educational spaces. In response, this study proposes the RRAAV model (Representation, Recognition, Acceptance, Acknowledgment, and Value) as a diagnostic framework for promoting equity in TESL programs and workplaces. Key recommendations include implementing structured mentorship, integrating cultural awareness training, and ensuring equitable hiring practices to better support marginalized educators. Looking ahead, future research should examine additional intersectional factors and assess the long-term impact of these interventions on teacher retention and professional growth.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».