Learning business English in virtual worlds : effectiveness and acceptance in a Malaysian context : a thesis submitted in partial fulfilment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in Management Information Systems at Massey University, Palmerston North
Notice bibliographique
Résumé
Motivated by the need to provide better opportunities for Malays in Malaysia to improve their oral business English communication skills, the research focused on the use of multiuser virtual environment (MUVE) for learning English and pursued the following research questions: (1) Is MUVE based learning effective in facilitating situated scenario-based learning of oral business English communication skills by Malay learners? (2) Which factors influence the acceptance of MUVE based learning of oral business English communication skills by Malay learners? To address the first research question, a controlled experiment was conducted to compare the learning gains in traditional classroom and in MUVE environment. To address the second research question, an acceptance model based on the social cognitive theory and the technology acceptance model was tested by fitting it to the data obtained by using a questionnaire. The experiment involved 152 Malay tertiary learners, who also filled in the questionnaire. Findings indicated that MUVE was effective in facilitating scenario-based learning of business English by Malay learners. Learners‘ oral skills showed statistically significant improvement following learning in MUVE. However, the difference between the improvement in the classroom environment and in MUVE was not statistically significant. As for MUVE acceptance, Video Games Affect, English Class Anxiety, and Perceived Usefulness affected the learners' Intention to Use MUVE for e-Learning, although the effect size for Video Games Affect and English Class Anxiety was small. The results of the study suggest that MUVE based learning is an effective environment for learning oral business English communication skills. MUVE is particularly suitable for distance learning, when traditional classroom learning is not available. The study confirmed the claims in the literature that MUVE is particularly suitable for anxious learners and for learners who like to play video games. The study involved Malay university students as participants, and the results are not necessarily generalizable to other types of learners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».