Collaborative and Self-directed Learning Strategies to Promote Fluent EFL Speakers
Notice bibliographique
Résumé
Speaking English with fluency is one of the most demanding challenges students and teachers face in many educational communities, and it has been claimed that fluency problems can derive from lack of practice during independent study. This research article reports on a mixed-methods study that analyzed the effects of using collaborative and self-directed learning strategies through speaking tasks aimed at developing oral fluency. This study was carried out with a group of 10 students with a pre-intermediate level (CEFR A2) in English at a Colombian university. Qualitative data from students’ reflections, compiled through a survey, and the teacher’s classroom observations was analyzed through the grounded theory approach. Quantitative analysis was aided by a protocol in which frequency counts of words and hesitations per minute for each speaking task were registered. The results suggest that fluency can be acquired collaboratively when learning from others and by making mistakes. Additionally, working collaboratively increases learners’ confidence not only because they feel they are not being judged but because they learn to see that their mistakes are not just theirs. Thus, collaboration is positively influenced by self-directed learning, in that it encourages students to make personal reflections on their weaknesses and strengths, thereby involving them in decision-making processes that identify what is not working properly and what they should do to succeed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».