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Enregistrement W2558885199 · doi:10.5539/ells.v6n4p25

The Value of Songs and Rhymes in Teaching English to Young Learners in Saudi Arabia

2016· article· en· W2558885199 sur OpenAlexvenueno aff
Manahel Abudolmohsen Al-Afar

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Acquisition and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumPsychologyMathematics educationValue (mathematics)Teaching englishPedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aimed to show the impact of using songs and rhymes in teaching English to young female learners in Saudi Arabia. It involved 20 Saudi teachers who were randomly selected from public and private schools in Riyadh city. The age of the female students ranged from 6 to 10 years. Forty parents volunteered to participate, Parents were asked to answer an online survey comprising ten different questions. Interview questionnaire and online survey were the tools used for data collection. About 9 of all teachers don’t use songs and rhymes activities in teaching English. 15 of teachers out of 20 said that it is not a mandatory part of the curriculum. 13 of the teachers believe that it is very important and 2 teachers believed in using songs and rhymes to facilitate remembering. 16 of teachers out of 20 noticed that their students are actually using the songs or their vocabularies outside the classroom and 17 of all teachers stated that songs and rhymes helped their young learners’ English language development. 82.50% of parents in Saudi Arabia support teaching English to their children, 47.50% of parents stated that their child is using English only in the classroom. Only 7.50% of the parents were not aware of this classroom activity while 92.50% of them are aware. 2.50% of parents expressed their disagreement. The study found out that songs and rhymes are rarely used in teaching English to young learners in the Saudi Arabia and curriculum was not rich enough with activities like songs and rhymes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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