The Effect of Asynchronous/Synchronous Approaches on English Vocabulary Achievement: A Study of Iranian EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
The contribution of computer-assisted instructional programs to language learning process has been the focus of researchers for about two decades. However, the effect of synchronous and asynchronous computer-assisted approaches of language teaching on improving L2 vocabulary has been scarcely investigated. This study explored whether synchronous, asynchronous, and integrated approaches had any significant impact on vocabulary achievement of Iranian EFL learners in an intensive reading program. The participants were 120 students, majoring in English Teaching and Translation Studies at Islamic Azad University of Abadan. The participants were at intermediate level of language proficiency. They took a vocabulary pretest and posttest before and after the treatment. The results showed that there was a significant difference between the traditional approach and the other three approaches. That is, computer-assisted teaching approaches significantly influenced EFL learners’ vocabulary learning. The findings also manifested that integrated approach exerted significant influence on improving L2 vocabulary achievement of language learners. The findings implied that language learners, who were thought under computer-assisted approaches, had more autonomy and self-efficacy and showed more intrinsic motivation to learn the target language than the learners who were taught under traditional approach. Thus, computer-assisted approaches can help language teachers create more fruitful learning atmosphere to reduce distressful factors and accelerate learning process.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».