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Enregistrement W2626467555 · doi:10.5539/elt.v10n7p247

Benefits and Difficulties of Learning in Group Work in EFL Classes in Saudi Arabia

2017· article· en· W2626467555 sur OpenAlexvenueno aff
Nurah Alfares

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPerceptionMathematics educationQualitative researchForeign languageQualitative propertyCognitionSample (material)English as a foreign languagePedagogyMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates learners’ perceptions of the benefits and the difficulties of group work (GW) in EFL (English as a foreign language) classes. The purpose of this study is to explore the possible effects of GW, in order to better understand learners’ attitudes towards GW, and to inform language teachers of students’ views of using GW. A mixed-methods approach (quantitative and qualitative methods) was used to collect the required data for the study. Questionnaires were collected from 188 students in five private language institutions. These institutions specialise in teaching EFL to adult students studying in intermediate and secondary schools. From this sample, 20 students were interviewed in more detail in follow-up telephone interviews. The questionnaire examined learners’ general perceptions, and the telephone interviews further explored the questionnaire findings. The findings revealed that many language learners consider the advantages of GW to be mainly related to (1) cognitive aspects, i.e. benefits that help learners in the learning process; and (2) emotional aspects, which are benefits that enhance motivation for learners. However, some learners identified difficulties, mostly related to learners’ behaviours, which can result in uncooperative work in groups. These findings revealed that Saudi learners regard GW as effective in learning, but that some students’ negative behaviours may prevent them from obtaining the benefits of GW.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations57
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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