The Effect of Length of Exposure to CALL Technology on Young Iranian EFL Learners’ Grammar Gain
Notice bibliographique
Résumé
In the twenty-first century, integration of technology into education is a force worthy of contemplation. Among all the possible technological tools that can be integrated into EFL classes, computers seem to have achieved a more dominant position. One of the outstanding features of computers is their potential to present educational games and to add fun to grammar learning. This study investigated the possible effects of the integration of CALL technology on young Iranian elementary EFL learners' grammar gain. Moreover, it examined the role of length of exposure to find an optimum balance for the proper amount of CALL integration to language activities. One control and two experimental groups, each consisted of 15 participants, were engaged. One of the experimental groups used CALL technology for twice as long as the other group. 'Family and Friends 2' with its accompanying MultiRom was utilized in the experimental groups. This software presented computer-based grammar activities. All the participants tried their answers in separate immediate as well as delayed post-tests. The results of one way ANOVA demonstrated significant differences between control and experimental groups in the immediate post-test. The findings of the delayed post-test showed that a significant difference did exist between the control group and the second experimental group. Furthermore, the length of exposure was found to be influential. The results of this study provide some insights for teachers and administrators to review their curricula, approaches, and educational tools, and to consider the possibility of incorporating CALL technology into their teaching environments.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».