Exploring the factors driving L1 use in Jordanian secondary EFL classrooms
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative study investigated factors contributing to the use of the first language (L1) in English as a Foreign Language (EFL) classrooms in Jordanian public secondary schools. Using convenience sampling, 25 participants were recruited: four EFL supervisors from an education directorate, 10 EFL teachers, and 11 students from Grades 11 and 12 across multiple public secondary schools. Data were collected through individual semi-structured interviews. Thematic analysis was employed, following open, axial, and selective coding to extract key themes. The findings reveal that L1 use is shaped by a constellation of interrelated factors: teacher-related (e.g. limited L2 proficiency and underuse of listening and speaking activities), student-related (e.g. low L2 proficiency and exam-oriented learning), institutional (e.g. overcrowded classrooms, lack of resources), and systemic (e.g. the high-stakes Tawjihi exam that sidelines communicative competence). A notable policy-practice gap emerged, where supervisors emphasized idealistic expectations for L2 use, while teachers and students described L1 reliance as a pragmatic response to contextual constraints. The findings underscore the need for policy reforms, targeted professional development, and assessment redesign that acknowledge on-the-ground realities and promote meaningful L2 engagement.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».