English Language Education in a Global World: Practices, Issues and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
With English becoming the world’s foremost lingua franca, the pressure to improve English language education (ELE) has been steadily increasing. Consequently, the nature of ELE has changed drastically in the last decade. This has not only brought about a number of changes in the way English is taught and learnt, but it has also led to various innovative practices around the world. As a result, this edited book aims to shed light on the new theoretical and methodological developments in the field of ELE as well as the major issues and difficulties faced by practitioners in different parts of the globe. One very important variable that the book takes into account is the role that English already plays in a particular society since this may affect the views that teachers and students hold of the language. This in turn can significantly influence the way English is taught and learnt in given political, economic and socio-cultural settings. The purpose of this book is therefore to provide a comprehensive overview of the pedagogical methods, policies and problems that underlie English language education in ten different regions across the world, including: the USA, Canada, the UK, Australia, New Zealand, India, Singapore, Japan, China and Hong Kong. In doing so, the different chapters in the book emphasize the importance of responding to linguistic and other forms of diversity in order to develop English language education in a globalized world. This book will be useful for teachers and students of English language, for English language curriculum and materials developers, and for those involved in educational policy-making and language acquisition research. Written by experts in the field, the range of content covered in the book’s chapters will also help policy-makers, researchers and practitioners develop effective English language education practices and policies, and propose solutions to emerging issues in English language teaching and learning in different environments around the world. The newly-developed arguments and concerns pertaining to English language education will serve as future reference for professionals interested in this area of expertise.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,028 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».