Investigating the Effect of Using Multiple Sensory Modes of Glossing Vocabulary Items in a Reading Text with Multimedia Annotations
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, improvements in technology have enhanced the possibilities of teaching and learning various subjects. This is specially the case in foreign language instruction. The use of technology and multimedia brings new opportunities for learning different areas of language. In this regard, the present study attempts to find out if the use of multimedia, images and movies, helps learners in learning vocabulary items included in a reading comprehension text. For this purpose, 70 students studying English at pre-intermediate level have been selected. These participants are then divided into three groups, each of which receives a different kind of instruction. The members of the first group were required to read some texts in which certain vocabulary items were included as the target of teaching. Those in the second group received the same texts with some pictures added so that the grasp of the unknown words would become facilitated. The students in the third group were exposed to the same material along with some movie strips. The strips were selected in a way to include the specific vocabulary items. The course duration was about 45 days. At the end of the course, all the students in the three aforementioned groups were sat for taking a vocabulary test. The test format was multiple-choice. The results of the ANOVA indicated that annotating reading comprehension passages with movie clips contributes to better learning and recall of vocabulary through reading texts.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».