Improving EFL Learners’ Pronunciation of English through Quiz-Demonstration-Practice-Revision (QDPR)
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the effectiveness of Quiz-Demonstration-Practice-Revision (QDPR) in improving EFL learners’ pronunciation of English. To achieve the goal, the present researcher conducted a one-group pretest-posttest design. The experimental group was selected using a random sampling technique with consideration of the inclusion criteria. Through the treatment process, the group was taught using QDPR in which the student participants were explained how to pronounce the target English phonemes in their first language (L1). The student participants were given an oral test and a written test related to the target English phonemes and a questionnaire on QDPR. The collected data were analyzed using paired-sample t-tests to examine the significant difference in the means scores of their knowledge of pronunciation and their ability to pronounce the target English phonemes, and simple regression tests to investigate the effectiveness of QDPR learning model to their knowledge of pronunciation and their ability to produce the target phonemes. The results of data analysis have revealed that (1) QDPR was significantly effective in improving EFL learners’ pronunciation, and (2) QDPR significantly helped the students improve their pronunciation. Thus, QDPR can be an alternative model to English pronunciation instruction in EFL classrooms.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».