Scrutinizing the Affective Predictors of Teacher Immunity in Foreign Language Classrooms
محل انتشار: دوفصلنامه آموزش زبان انگلیسی، دوره: 16، شماره: 1
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 238
فایل این مقاله در 24 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_TELJ-16-1_003
تاریخ نمایه سازی: 1 مرداد 1401
چکیده مقاله:
This study tried to specify the extent to which Iranian EFL instructors’ teacher immunity was influenced by their affective factors. To this end, first, the researchers selected ۱۲۹ (۶۱ male & ۶۸ female) EFL teachers from among the teachers at diverse language institutes, high schools, and universities in Urmia as the participants of the study. Second, they used an emotional intelligence questionnaire, a personality scale, and a teacher immunity questionnaire in order to determine the participants’ emotional intelligence, personality traits, and teacher immunity, respectively, during a three-week period of time. The results of the study accentuated that the participants’ emotional intelligence, along with their neuroticism, openness to experience, and conscientiousness personality traits made unique contributions to explaining their teacher immunity in descending order of statistical significance. The researchers ascribed the obtained results to the close affinity between the aforementioned affective factors and the sub-components of teacher immunity. The results may assist the teacher education course developers to overhaul the pre-service and in-service teacher education courses in foreign language contexts.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Leila Dobakhti
Associate Professor, Tabriz Islamic Art University, Tabriz, Iran
Mohammad Zohrabi
Department of English, Faculty of English Language and Literature, University of Tabriz, Tabriz, Iran
Sevda Masoudi
Department of English, Faculty of English Language and Literature, University of Tabriz, Tabriz, 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 :