The Effects of Audio- visual Recorded and Audio Recorded Listening Tasks on the Accuracy of Iranian EFL Learners’ Oral Production
Notice bibliographique
Résumé
The ways in which task in classrooms has developed and proceeded have receive great attention in the field of language teaching and learning in the sense that they draw attention of learners to the competing features such as accuracy, fluency, and complexity. English audiovisual and audio recorded materials have been widely used by teachers and students, and have been the important resources of teaching and self-study. Nowadays, the environment we are living in is abundant with audio visual input and we as teachers ,thus, should be aware of the fact that environment can change students’ behavior towards language and language learning .What effects do these materials have on English speaking ability? The objective of this study is to find out whether there is difference in Iranian EFL learners’ accuracy in both audiovisual recorded (videos, movies ,etc.) and audio recorded tasks. For this purpose, 40 students of intermediate level were chosen and then were randomly assigned into two experimental and control groups each of which was under different listening tasks. (Audio visual- and audio only). Data analysis showed that the group which was trained under AV listening tasks showed different effects on students’ accuracy, compared to the other group positioned using audio recorded. Based on the results of this study, it is imperative that teachers consider the types of activities and methods that can have influence over language learners’ speaking ability.
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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 | 0,008 |
| 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) | 0,002 | 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 ».