Teaching Beyond the Text: How Gender, Experience, and Grade Level Shape Reading Comprehension Instruction among EFL Teachers in Qatar
Notice bibliographique
Résumé
Persistent gaps in reading achievement among students of English as a Foreign Language (EFL) in Qatar have raised concerns about the effectiveness of reading comprehension instruction. This quantitative, descriptive study investigates the ways in which EFL teachers’ reading comprehension instruction in Qatar government schools varies according to each teacher’s gender, length of teaching experience, and grade level. Data were collected from 754 EFL teachers via an online questionnaire distributed through the Ministry of Education and Higher Education. The survey measured teachers’ use of reading comprehension strategies and explicit instruction. Descriptive statistics and multivariate analyses of variance (MANOVA) were used to analyze the data. Findings revealed significant trends and variations across these variables. Female teachers scored higher in both the implementation of reading strategies (M = 50.68) and explicit strategy instruction (M = 24.68) compared to male teachers (M = 48.46; M = 23.8). Conversely, no significant multivariate effect was found for teaching experience or grade level, although novice (0–5 years) and secondary-level teachers consistently reported lower strategy use than their peers. The implications of these findings suggest the need for targeted professional development to enhance strategy use, particularly among male and secondary-level teachers, and tailored programs to support novice teachers’ transition from explicit to flexible instruction. The study contributes to a better understanding of the demographic influences on reading comprehension instruction in EFL contexts and informs efforts to improve literacy outcomes through teacher development.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».