The Effect of CALL on Iranian Beginner EFL Learners’ Grammar Learning
Notice bibliographique
Résumé
Using computer programs has recently caused language teaching and learning to undergo influential changes. Computer proved to be an instrument for those who are willing to learn a foreign language. It should be pointed out that CALL programs certainly have helped to educators to develop different types of learning which is based upon these technologies. Computer-Assisted Language Learning (CALL) is among those programs, which has caused this great change. The present study had a quasiexperimental design and involved quantitative data collection procedures. Participants were males and were selected from second grade students of a guidance school in Guilan. The purpose of the present research was to investigate the effect of CALL on improving beginner EFLs' grammar learning. To this aim, a multiple-choice test of grammar namely KET, of which the reliability was 0.79, was administered to 127 EFL beginners out of whom sixty-four of the students were selected as homogeneous and randomly divided into two groups of thirty-two participants. Assigned groups were the control group that were taught with traditional grammar learning methods and an experimental group who underwent the CALL instruction. The results of the study through a posttest revealed that the experimental group outperformed the control group. Therefore, CALL appeared to be useful in developing English grammar of the EFL students. The researcher concluded that integrating technology to curriculum is beneficial for beginners and that the application of computer and its related technologies can facilitate grammar learning both inside and outside the classroom.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».