Factors Affecting Pre-service TESOL Teachers’ Attitudes towards Using CD-ROM Dictionary
Notice bibliographique
Résumé
Rapid technological advances in communication technologies and computational power are altering the nature ofknowledge, skills, talents and the know-how of individuals. A CD-ROM dictionary is an interesting and effectiveteaching tool, which captures pre-service teachers’ interest and does much more than just translates especially withthe availability of a variety of resources to support language learning and teaching. This research reports on thestudy undertaken to determine whether some factors (gender and year of study) affect pre-service TESOL teachers’attitudes towards using CD-ROM dictionaries. The theoretical framework for the study is drawn from Diffusion ofinnovations’ theory by Rogers (1995) and TAM model by Davis (1986; 1989). A modified questionnaire isemployed to obtain the necessary information on pre-service TESOL teachers’ backgrounds, their attitudes towardsusing CD-ROM dictionaries, and certain factors. A total of (80) pre-service TESOL teacher at a Malaysian highereducational institution was purposively selected for the quantitative data. The findings exhibit that the respondents’gender does not affect their attitudes towards using CD-ROM dictionaries. However, a significant difference isrevealed, through employing one-way analysis of group variance (ANOVA), in the mean scores of pre-serviceTESOL teachers’ attitudes among the first, second and third year. Finally, it is concluded that the CD-ROMdictionary is a way of encoding all relevant information associated with lexical entries in a manner easily accessibleto users.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».