Transforming ESL Teaching Modalities Using Technological Tools
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
A qualitative approach was used to analyze the effect of technology on enabling ESL students to grasp new content. The major objective of this research was to explore the techniques and strategies implemented by ESL tutors. The research also identified the technological tools such as smart board computers, and tablets that ESL teachers can use in passing information so as to allow students relate with whatever is being taught. Data was collected through conducting interviews on two ESL tutors who are highly experienced, and by conducting an in-depth literature review. In the findings, four themes became evident. They are; 1) Numerous techniques are applicable in teaching ESL such as tablets, computers, and smartboards; 2) A major benefit of incorporating technology in ESL is higher independency rates among students 3) Various challenges are normally faced by the tutors when using technology to teach ESL including lack of knowledge on how to use the provided technology, poor student engagement, failure of emerging technologies in being user friendly, and off-task behavior. 4) Teachers, parents, and students appreciate the use of technology in teaching and learning. Moreover, this research reviewed the specific strategies that are applied by teachers so as to ensure that there is better receptivity amongst students. This research paper is intended to help provide a better understanding to tutors who may want to incorporate technology in teaching ESL.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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