A Study on the Mobile Learning of English and American Literature Based on Wechat Public Account
Notice bibliographique
Résumé
This paper uses Edgar Dale’s Audio-visual Learning Theory and Jean Piaget’s Constructionist Learning Theory as the theoretical framework to conduct two control experimental tests and a questionnaire research to investigate students’ impression and expectations toward Wechat public account based mobile learning mode as well as its validity, advantages and shortcomings. The findings of the research are as follows: (1) students who use the WeChat public account based mobile learning mode can perform better in acquiring knowledge and passing examinations than non-users; (2) students’ mobile learning habits find a good basis for their acceptance of the new WeChat learning mode; (3) most students respond to the new WeChat learning mode with a positive attitude, and universities can introduce this mode into the course design; (4) this new WeChat learning mode helps students learn literature in the aspects of interest stimulation, ability improvement and literature content learning; (5) WeChat mobile learning is only an extension of the current form of learning and cannot replace the current traditional school education; (6) Mobile learning mode based WeChat public account is an important teaching aid for teachers in the aspects of information dissemination, interactive mode and updated contents; (7) The experience of improving the current mobile learning model of WeChat public account can be enriched from students’ feedback. It is hoped that WeChat mobile learning will efficiently activate students’ learning potentials and promote English and American literature teaching innovation.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».