Developing and Piloting a Literature Course Learnable Via Blackboard for EFL Literature Instruction
Notice bibliographique
Résumé
The underlying purpose for this study was to describe how technology was used to teach a literature course developed by the researchers in an EFL context and to explore the effects of the online course on students’ achievement via piloting the new course and to further gain information about the skills and reactions of students who used this new literature course while employing technology in their learning. The researchers, therefore, set to employ a qualitative/quantitative approach to describe how technology was harnessed to deliver the newly piloted literature in an EFL class and explore students’ reactions to the use of technology in the EFL context. Purposeful sampling was used in selecting 30 participants for the study from Saudi students studying English as a foreign language. The features and facilities of Blackboard were fully used in the course of the study. Two semi-structured surveys were conducted with each participant, among teachers and students, during initial and final instruction weeks. As such, students’ perceptions of the use of technology in the teaching of literature in the EFL classroom were assessed. Findings of the study showed the effectiveness of the Modern Literary Movements course delivered online, called the online Literature course hence forth. Qualitative and quantitative findings also showed that learning outcomes are in alignment with the course requirements, and that course assessments are in agreement with the course content and learning objectives, assignments and evaluation procedures, and the professional presentation of the e-course on the part of the course instructors. Results also proved that the course could prove effective in enhancing the participants’ performance on pretesting compared to post testing results. The study ends on notes of recommendation and implications for further research.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».