Improving EFL Learners’ Pronunciation of English through Quiz-Demonstration-Practice-Revision (QDPR)
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
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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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 | 0,004 | 0,050 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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