Perceptions of Using Social Media as an ELT Tool among EFL Teachers in the Saudi Context
Notice bibliographique
Résumé
Social media technologies have undeniably become an integral part of people’s lives and they have been widely used amonsgest the new genrations, particularly, university students. This widespread of social media technologies has certainly made a huge impact on the way people learn and interact with each other resulting in the emergence of communities of learning that are supported by collective intelligence. This study is based on quantitative methods using a survey instrument to gather descriptive data regarding the perceptions of seventy-five (n=75) randomly chosen male and female English as a Foreign Language (EFL) teachers at two Saudi tertiary institutions. The study utilized a 14 Likert scale statements where each statement had five Likert-type items for the participants to choose from. Analysis of the gathered data indicated that the majority of the participants believe strongly in the pedagoocal values and benefits of using social media as an ELT tool in the EFL classes in the Saudi context. Nevertheless, the majority expressed reservations with regards to the extent to which social media can be freely allowed to be used in the EFL classroom where they perceive it as having a double edged sword effect and that is mainly due to some undesired distractions that some students may resort to which may occasionaly result in the opposite of the intended effect of their usage. The study recommends more research studies in this area so as to closely understand how experienced EFL teachers utilize social media in their classes in order to develop best practices for implementing social media in teaching and learning in EFL in the Saudi contexts
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».