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Enregistrement W2114526031 · doi:10.5539/jel.v4n4p64

The Effect of Smartphone Video Camera as a Tool to Create Gigital Stories for English Learning Purposes

2015· article· en· W2114526031 sur OpenAlexvenueno aff
Nicolas Gromik

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorytellingDigital videoMultimediaDigital storytellingTheme (computing)Task (project management)PsychologyFeature (linguistics)Language acquisitionForeign languageMobile deviceComputer scienceMathematics educationLinguisticsWorld Wide WebNarrative

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The integration of smartphones in the language learning environment is gaining research interest. However, using a smartphone to learn to speak spontaneously has received little attention. The emergence of smartphone technology and its video recording feature are recognised as suitable learning tools. This paper reports on a case study conducted with 67 English as Foreign Language undergraduate students at Tohoku University, Japan. Students were encouraged to use their smartphone video recording feature to produce one 30-second video per week over a 12-week period addressing a teacher-selected theme. The results indicate that students were able to produce video digital stories to express their opinion regarding the teacher-selected themes, in the target language. The implications for teaching and learning clearly indicate that smartphone-based video storytelling is a relevant task for language learners who will have to become conversant with this medium of learning.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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