Hiring Criteria and Employability of ESL/EFL Instructors in the TESOL Job Market in Canada and the United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the hiring criteria and employability of ESL/EFL instructors in Canada and the United Arab Emirates (UAE) in higher education. It also explored challenges facing instructors and program administrators in today’s global TESOL job market, and how they both tackled these challenges. The study drew on intersectionality and Critical Race Theory and a qualitative methodological approach to answer the research questions. The research methods included an online questionnaire, analyses of online job advertisements and instructors’ journal reflections, and interviews with instructors and program administrators.\nThe findings indicate that educational qualifications, and teaching experience and certification constituted the primary hiring criteria in both countries. Also, changes in the job markets were identified including changes related to Covid-19, hiring dynamics, the use of the term “native-speaker”, and degree inflation. In addition, instructors underscored challenges they faced in the job market (i.e., limited job opportunities, job precarity, and instances of discrimination), and how they countered them by highlighting their “non-native” status and being agentive and critical of discriminatory practices. Program administrators’ voices crystalized in supporting instructors by being proactive and critical of these discriminatory acts.\nThis study underscored instructors’ and program administrators’ voices in the TESOL field by offering them the opportunity to tell their stories. The findings suggest instructors and program administrators hold comparable views, which can lay the foundation for future discussions of professional certification, and equivalency requirements, and the value of international experience and education. These findings highlight several research gaps that merit future exploration.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».