The Effect of Instruction Based on Multiple Intelligences Theory on the Attitude and Learning of General English
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the present study is investigating the effect of instruction based on Multiple intelligence (MI) theory on attitude and learning of General English course among students of Islamic Azad University, Kermanshah Branch in the second semester of educational year of 2010-2011. 61 male and female students in two different classes participated in the present study that were assigned to experimental (32 students) and control (29students) groups based on random cluster sampling. A quasi experimental method of research with a pre- and post test was used. The experimental group was taught according to the theory of MI and the control group was instructed based on the traditional method of teaching General English in eight weeks time. In order to determine the effect of MI-based instruction compared with traditional method, a researcher constructed test including 30 items were utilized. In order to assess the attitude of the learners toward English, a 15 items scale of attitude toward English Language was also employed. For analyzing data we used ANCOVA and independent sample t-test. The results of the study indicated that there was a significant difference between improving in General English course between experimental and control groups. In other words, students taught based on MI theory exceeded the traditionally instructed students both in general and in each sub-skill of learning English (vocabulary, reading comprehension, and structure). The results also indicated that attitude of students towards learning English in experimental group improved significantly.
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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 | 0,004 |
| 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 ».