Video Self-Modeling Technique that Can Be Used in Improving the Abilities of Fluent Reading and Fluent Speaking
Notice bibliographique
Résumé
<p class="apa">The use of technology in the field of education makes the educational process more efficient and motivating. Technological tools are used for developing the communication skills of students and teachers in the learning process increasing the participation, supporting the peer, the realization of collaborative learning. The use of technology is increasingly widespread in the language teaching as well as in all areas of the education. The use of technology in the classroom language teaching activities allows students to be more active in the learning process than other techniques, learn at their own pace and give them a chance to repeat the activities they want to do. Computers, videos, tablets and other technological products such as mobile phones are increasingly feel the importance in language teaching and learning in recent years. In fact teaching methods and techniques built on the use of technology have been developed. Video self-modeling is one of these methods. Video self-modeling is an application with evidence basis, defined as watching and taking as a model the target behavior exhibited by the person on the videotape. The aim of this study is to draw attention of researchers and practitioners to the video self-modeling method which is determined to be ignored and provides information about the use of methods of language teaching in fluent reading and fluent speaking. These are thought as the contribution of this study to the field of teaching Turkish.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».