The Impact of Mobile Language Learning (WhatsApp) on EFL Context: Outcomes and Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Seeking to identify the impact of mobile language learning (WhatsApp) on the achievements of EFL learners, a quasi-experimental design study was applied at Al-Baha University in Saudi Arabia. This study examines the impact of mobile language learning in enhancing EFL students’ English skills ability when learning English as a foreign language context. Particularly, the study intends to investigate the impact of mobile language learning (WhatsApp) in comparison to traditional learning in learning English skills on the achievement of EFL learners. Thus, the participants in this study included 48 male learners, aged 18–22 years, preparatory year at Al-Baha University. The results highlighted that there are significant differences between the mean scores of the EFL learners who were taught English in the Mobile language learning (WhatsApp), and those who were taught English by using the traditional learning (the control group) in the post-test. This difference was in favour of the experimental group. However, the findings revealed that are not statistically significant differences between the EFL learners in the experimental classes and the students in the control groups in their English achievement test score at the pre-test. Furthermore, the results of this research revealed that most EFL learners claimed that they were enthusiastic to join English lessons through WhatsApp groups and expressed the belief that working in a WhatsApp group can boost their motivation and their academic results. Also, most EFL learners highlighted that using mobile language learning method (WhatsApp) enabled them to increase their social skills, confidence, while helping them to create positive relationships with their colleagues and the teacher. However, there were some obstacles and barriers to join WhatsApp learning groups, such as lack of access to the internet and lack of tendency to share and participate in the WhatsApp group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,023 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».