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Enregistrement W2925352232 · doi:10.5430/jct.v8n2p24

The Effect of Humor-Integrated Pictures Using Quizlet on Vocabulary Learning of EFL Learners

2019· article· en· W2925352232 sur OpenAlexvenueno aff
Mehdi Solhi

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSecond Language Acquisition and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVocabularyContext (archaeology)Control (management)PsychologyVocabulary learningSignificant differenceVocabulary developmentLanguage acquisitionComputer scienceForeign languageLinguisticsMathematics educationArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent improvements in technology and their integration in language learning have played a facilitating role invocabulary acquisition. Quizlet, an online teacher-/student-friendly tool, is one of the leading applications invocabulary acquisition. Along with the effectiveness of visualization in acquiring vocabulary, humor has been alsoextensively indicated to carry a significant role in language learning. With all its facilitating features, the integrationof technology, humor, and vocabulary can be achieved via Quizlet. In this study, the visual integration of humoraccompanying vocabulary on Quizlet was taken into scrutiny to see to what extent humor-integrated pictures onQuizlet account for the retention of vocabulary acquisition. With this purpose, this study examined the effect ofhumor-integrated pictures on vocabulary acquisition of 45 intermediate English as a foreign language (EFL) learnerson Quizlet. In so doing, the experimental group received a series of unknown vocabulary items for which theintegrated pictures were humorous, while the vocabulary items assigned for the control group were identical, but innon-humorous contexts. At the end, an independent samples t-test applied on the scores achieved from a posttestindicated a significant difference in scores of the control group and that of the experimental group. In fact, thelearners in the experimental group significantly outperformed their counterparts in the control group. The resultsindicated that linking vocabulary items with humorous pictures is more effective than using non-humorous context inlearning vocabulary. Apparently, as the results indicate, the significant effectiveness of technology in vocabularylearning can be boosted with the help of humorous context. The findings shed light on the importance of technologyin language learning and its linking with humor in vocabulary 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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