EFL Teachers’ Individual Development Planning Model: A Data-Driven Approach
محل انتشار: فصلنامه آموزش مهارتهای زبان، دوره: 42، شماره: 1
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 161
فایل این مقاله در 28 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JTLS-42-1_001
تاریخ نمایه سازی: 10 اسفند 1401
چکیده مقاله:
Despite a strong background in education and human resources, teachers’ Individual Development Planning (IDP), as a reflective tool for further learning, has remained untouched in the domain of ELT. Therefore, the current study is an attempt to investigate EFL teachers’ IDP in light of the grounded theory approach in an Iranian context. To do so, a semi-structured interview was conducted with ۱۷ expert participants selected through purposive sampling in the field of IDP from all over Iran. Interviews were transcribed and labeled as open, axial, and selective codes. The results led to ۹ main categories of EFL teachers’ IDP: identifying EFL teachers’ current status, identifying EFL teachers’ duties, tasks, and educational needs, school and teachers’ mutual agreement, setting goals, providing resources, planning for an IDP, implementing an IDP, self-evaluation, and reformative acts. Data also unveiled the causal, contextual, and intervening conditions in the way of developing and implementing an IDP. The findings of the study can have theoretical and practical implications for EFL teachers, school principals, and educational policymakers.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Sara Haghi
Department of English language and literature, faculty of humanities, Ilam University, Ilam, Iran
Mohammad Aliakbari
Department of English language and literature, faculty of humanities, Ilam University, Ilam, Iran
Ali Yasini
Department of Administrational Management, Faculty of literature and human sciences, Ilam University, Ilam, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :