The Effect of CALL on the Vocabulary Learning of Iranian EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
The present study was intended to investigate the effectiveness of CALL on Iranian EFL learners' vocabulary learning in two institutes in Tehran, Iran, as compared to those students receiving traditional instruction using the printed text materials. CALL (Computer Assisted Language Learning) has given man versatility in many areas, and seems the paramount representation of technology for today. The goal of the study was to examine the effects of the application of CALL on students،attitudes towards CALL before and after the instruction. To carry out the study, 60 homogeneous male and female participants were selected from among students and randomly assigned into two groups, the traditional group and CALL group. A vocabulary achievement test as pre-test was administered to participants of both groups. The results of t-test confirmed that there is no significant difference between the participants regarding their vocabulary knowledge. The Computer Assisted Instruction group experienced 16 sessions of instruction using the CALL. The traditional instruction group received the same hours of instruction and materials but on paper with no audio-visual features. The result of paired sample t-test between pre-test and post-test of both groups of study revealed that there is a significant difference between experimental and control group regarding their vocabulary knowledge. CALL instruction improved EFL learners' knowledge of vocabulary. Besides, the results of descriptive statistics showed that the group who received Computer Assisted Language Learning was outperformed in this study.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».