Successful Learning of Academic Word List via MALL: Mobile Assisted Language Learning
Notice bibliographique
Résumé
Mobile phones as new addition to information and communication technologies have created new ways to help learners in the process of foreign language learning. Given the importance of academic vocabularies for university students, this study tried to investigate the effectiveness of SMS on Iranian university students’ vocabulary learning and retention. To this end forty five university freshman students with upper intermediate proficiency level were chosen to take part in this study. During 16 weeks of experiment, the participants of the experimental group (N = 28) were taught 320 head words from the Academic Word List (Coxhead, 2000) via SMS. During the same period of time the participants of the control group (N=17) were taught the same words by using dictionary. At the end, both groups were given a vocabulary test from Academic Word List, to see the effect of SMS on their vocabulary learning and the scores of each group were compared employing an independent t-test. The result of the t-test showed both groups had improved in the post- test. Although there was not any significant difference between the groups in the post- test, the result of the delayed post- test showed that SMS had more significant effect on vocabulary retention compared to using dictionary, and the experimental group outperformed the control group. The result of this study can have pedagogical implication for language teachers, in that they can use SMS as a useful way to help their students to retain vocabularies in their long term memory.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».