Online Social Networking in the Teaching of English as a Foreign Language
Notice bibliographique
Résumé
The online social networking sites like the Facebook, Google+, Twitter, LinkedIn and WhatsApp are the most widely used platforms for routinely essential communications. However, the role and implications of using online social networking sites in teaching still remain unestablished (Roblyer et al., 2010). In view of the ever-advancing trends in using online social networking, a study of the EFL teachers’ extent of using digital social networking is taken up at the University of Tabuk in Saudi Arabia. A group of English language teachers at the university were consulted for the data required for analysis. The study employed a mixed methods research approach that entailed a survey questionnaire on Likert scale distributed to a sample of teachers. The data obtained from the survey questionnaire were subjected to Cronbach’s alpha test for measuring the internal consistency of the items. After confirming the internal consistency of the items, the same questionnaire was employed for semi-structured face-to-face interviews that included a discussion on the opinions of other respondents and their responses were again registered for comparison. The resultant final data were analyzed qualitatively in light of Jenness’s (1932) conformity theory to establish whether the teachers are comfortably in favor of using online social networking for teaching purposes. And the inferences drawn from the analysis are provided for further insight into the use of social networking in the teaching of English.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».