The Impact of Cooperative Learning in Comparison to Traditional Learning (Small Groups) on EFL Learners’ Outcomes When Learning English as a Foreign Language
Notice bibliographique
Résumé
To identify the effect of cooperative learning (CL) on the achievement’s of EFL learners, a 12-week study was conducted in four secondary schools in Saudi Arabia. This study aims to examine the effectiveness of cooperative learning (CL) in developing English as a Foreign Language (EFL) students’ grammatical competence in a relatively under-researched context (i.e., Arabia). In particular, this this study aims to investigate the impact of cooperative learning in comparison to traditional instruction in learning English grammar on the achievement of students. This study contributed to the knowledge about how students learn English grammar as a foreign language when they work cooperatively together in cooperative learning groups in comparison to peers who work in traditional classrooms (small groups). The participants in this study were 139 tenth grade male students, aged 14-15 years, in four boys’ secondary schools in Al-Baha city.The results showed that there are statistically significant differences between the mean scores of the students who were taught English in the cooperative learning environment (the experimental group), and those who were taught the English by using the traditional small group method (the control group) in the post-test. This difference was in favour of the experimental group. However, the results showed that are not statistically significant differences between the students in the experimental classes and the students in the control groups in their English achievement test score at the pre-test.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».