Status Quo and Prospective of WeChat in Improving Chinese English Learners’ Pronunciation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the ubiquitous usage of wireless, portable, and handheld devices gaining popularity in 21st century, the revolutionary mobile technology introduces digital new media to educational settings, which has changed the way of traditional teaching and learning. WeChat is one of the most popular social networking applications in China featured by its interactivity and real-time communication that has attracted attention of educators to its pedagogical value. This study evaluates the utilization of WeChat in mobile learning and, in particular, its potential for improving English pronunciation among English learners in China. It probes into the perennial problems of Chinese students in English pronunciation acquisition and oral practice, discusses WeChat’s support functions in mobile learning, demonstrates the relevant empirical studies of WeChat in teaching and learning, and analyses the potential value of using WeChat in improving English pronunciation. Examinations in this paper enable one to reflect on the strengths of mobile learning by WeChat and to explore how this social media tool is likely to solve the pronunciation difficulties of Chinese English learners. It is found that applying WeChat to English pronunciation teaching and practicing helps create better self-directed learning environment, enhance learning flexibility and improve oral learning effectiveness. It is hopefully that insights gained from examining how WeChat helps improve English pronunciation learning will shed light on further innovations of teaching designs in this area.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle