The Role of Traditional and Virtual Scaffolding in Developing Speaking Ability of Iranian EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
The present study attempted to investigate the effect of the four scaffolding techniques, namely Hard, Soft (Saye & Brush, 2002), Reciprocal (Holton & Clarke, 2006), and Virtual (Yelland & Masters, 2007), on the speaking ability of the Iranian EFL language learners and their fluency, lexicon, grammar and pronunciation. To this end, the four scaffolding techniques were classified into the two groups of Traditional (Hard, Soft and Reciprocal) and technology-mediated (Virtual). 120 Maritime students at Kharg Azad University (IAU-Kharg) were selected as participants based on convenience sampling. At the onset, an Oxford Placement Test was given to the students to place them in the same proficiency level, Intermediate. 10 students were found as outliers who remained as intact members of the groups throughout the study. Eventually, the 110 homogeneous students were randomly assigned to the four scaffolding groups. A pretest of speaking ability was run to the students prior to the scaffolding treatments lasting for 8 weeks (16 sessions). After the treatments, the students completed a posttest of speaking. Having analyzed the data through SPSS software, it was found that under the influence of the four scaffoldings, not only did the Iranian EFL students outperformed in the posttest of speaking, but they also showed a significant improvement in their fluency, grammar, lexicon, and pronunciation. Thus, the findings of this current study extended earlier understandings of scaffolding in an EFL environment and will contribute to the advancement of future courses in terms of their scaffolding pedagogical aspects.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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 ».