Blackboard as a Motivator for Saudi EFL Students: A Psycholinguistic Study
Notice bibliographique
Résumé
Blackboard is a learning management system (LMS) that provides students with an opportunity to access the course at their convenience. Blackboard makes it possible for students to do online activities, interact with other students and their teachers, review instructional materials, and listen to the recorded classes. Students can also attend live lectures and discussion via virtual classes (collaborative blackboard) from homes, cafés, or from anywhere they choose. All of these features can be accessed by students anytime and anywhere. This facility might motivate English as a Foreign Language (EFL) students to study effectively and efficiently. The purpose of this research is to investigate the use of Blackboard system in teaching and learning and evaluate its influence on motivating Saudi English students. It looks at the role of Blackboard on English students’ motivation from their own point of view and tries to determine whether or not students encounter issues that affect their motivation. El-Seoud et al. (2014, p. 2) believe that “the success or failure of online instruction is perhaps related to student motivation”. This study is conducted at the University of Bisha in Saudi Arabia. The sample consisted of 80 students from the English Department. This is a mixed method study of the students who use Blackboard for online learning. The study found that using Blackboard motivated students to work harder and learn better than traditional methods of learning. It also found that students believe that Blackboard is a motivating factor. Some demotivating factors have also been identified in this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».