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Enregistrement W2898720598 · doi:10.5539/elt.v11n12p1

Integrating Mobile Phones in Teaching Auditory and Visual Learners in an English Classroom

2018· article· en· W2898720598 sur OpenAlexvenueno aff
Aisha Abdullahi Ibrahim, Goodluck C. Kadiri

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Learning in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobile phonePsychologyConstruct (python library)Mathematics educationTeaching methodLanguage acquisitionMobile deviceSample (material)English languageMultimediaPedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the possibilities of using mobile technology in the teaching and learning of the English language. A sample of 50 Sandwich students/teachers of the English language was drawn through a multi-stage sampling technique. The instrument used to collect data for this study is a ten-item questionnaire on integrating mobile phones in the teaching and learning of English. This instrument was validated by two language experts in the Department of English and Literary Studies, University of Nigeria, Nsukka. Data collected for this study were analysed using the percentage system represented in line charts. The results showed that mobile phones are instrumental in teaching and learning of English in classrooms. The paper concludes that M-learning promotes cooperative and collaborative learning through the enhancement of learner’s use of authentic English language that would make it possible for them to construct their own knowledge. Based on the results of this research, the researchers recommend that mobile phone can be integrated in teaching and learning of English as a Second Language.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
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 savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,281 · 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.

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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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