MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2914421903 · doi:10.5539/elt.v12n3p108

Attitude of Male and Female Students Towards Computer Assisted Language Learning at Intermediate Level

2019· article· en· W2914421903 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Arfan Lodhi, Ayesha Fatima, Farzana Ismail, Nadia Amin, Faiza Khalid, Ayesha Siddiqa

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyStatisticLanguage acquisitionMathematics educationDescriptive statisticsPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today’s world is the era of technology and it is playing a dominant role in the field of education. The current research work is quantitative in nature. It aims to investigate students’ attitudes, their interests and difficulties regarding the concept of computer assisted language learning at intermediate level. A self reported questionnaire (SRQ) was designed and administered to obtain the objectives of the current study. The sampling statistic comprised of 300 students with equal gender from public and private colleges. The collected data was statistically analyzed by running descriptive statistic technique. The findings revealed that male students had more positive attitude towards CALL as compared to their female counterparts. However, it was also revealed that male students found CALL interesting for the development of language proficiency while female students faced more difficulties in using computer technology for English Language learning. The results provide ideas, paths and suggestions to the future researchers to undergo further investigations in developing computer mediating language learning programs for the benefits of learners and learning.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,254 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language TeachingMême sujetEFL/ESL Teaching and LearningTravaux en français237 207