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데이터 분석에는 Braun과 Clarke( 2006 ) 가 제공한 귀납적 주제 분석 접근법이 사용되었습니다. 데이터의 핵심을 이해하고 포착하기 위해 두 주기의 라인별 코딩이 수행되었습니다(Saldana, 2015 ). 이후, 제1저자는 코드 패턴을 바탕으로 의미상 관련 있는 카테고리에 따라 코드를 분류했습니다. Saldana( 2015 ) 의 방법에 따라 반복 프로세스는 범주를 개선하고 코드를 잠재적인 주제로 그룹화하여 구체적인 그룹에서 추상 그룹으로 이동했습니다. 그런 다음 두 번째 저자는 첫 번째 저자의 주제를 무시한 채 녹취록을 코딩했고, 연구자 간의 토론을 통해 아이디어가 발전했습니다. 저자는 데이터 분석 중 자신의 신념과 편견, 특히 WAC 개념을 통해 얻은 견해의 영향을 고려했습니다. 참가자들 두 개의 서로 다른 사우디 대학(표 1 참조)에서 근무하는 총 5명의 교수진( 여성 3명, 남성 작문 강사 2명)이 인터뷰를 했습니다. 그들의 직책은 영어 정교수부터 영어학과의 조교까지 다양했습니다. 이러한 변수는 연구 참가자의 독특한 경험과 풍부한 데이터를 묘사하는 데 도움이 되었습니다. 더욱이, 우리 연구의 교수진은 언어학, 교육학, 전문 교육 배경이 무수히 많습니다. 참가자들의 맥락, 제도적 환경, 국적, 글쓰기 교육 경험은 모두 사우디 두 대학의 글쓰기 관행에 대한 깊이와 풍부한 데이터, 다차원적인 측면을 낳을 수 있는 요소입니다. 윤리적 고려사항 면접관은 처음에 면접의 목적, 비밀유지 조건, 면접 형식, 예상 면접 시간 등을 명시했다. 모든 참가자는 인터뷰 내용을 녹음하고 연구자가 인터뷰 전반에 걸쳐 간단한 메모를 하는 것을 허락했습니다. 사실상 모든 인터뷰는 Zoom을 통해 진행되었습니다. 인터뷰(“부록” 참조)는 연구의 주요 목적에 대한 소개와 참가자들과의 WAC 아이디어에 대한 토론으로 시작되었습니다(예: "커리큘럼 전반에 걸친 글쓰기"가 귀하에게 무엇을 의미합니까?). 인터뷰 동안 면접관은 참가자들에게 가장 편안한 언어로 말할 수 있는 선택권을 주었습니다. 제외 기준(즉, 대학 수준에서 1년 미만을 가르치는 것)이 연구에 사용되었으며, 참여하기로 자원한 모든 교수진은 이름이나 응답과 관련된 식별 정보 없이 인터뷰에 참여했습니다. 그들은 본 연구에 알려진 위험이 없다는 것을 통보받았습니다. 무료스포츠중계 소액결제 정책 롤 토토 안전놀이터 LCK토토 나인에이전시 성인용품 성인용품 백링크 11