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Enregistrement W2916300927 · doi:10.5539/ijel.v9n2p128

The Impact of Mobile Language Learning (WhatsApp) on EFL Context: Outcomes and Perceptions

2019· article· en· W2916300927 sur OpenAlexvenueno aff
Rashed Zannan Alghamdy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Learning in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)English as a foreign languageEnglish languageMathematics educationPsychologyTest (biology)PerceptionSignificant differenceLanguage acquisitionForeign languageControl (management)Computer scienceMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,023
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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