A Sage on a Stage, to Express and Impress: TED Talks for Improving Oral Presentation Skills, Vocabulary Retention and Its Impact on Reducing Speaking Anxiety in ESP Settings
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the impact of using TED Talks on improving oral presentation skills of Business English students and vocabulary uptake/retention. It also assesses the impact of improving such hard cognitive skills on increasing Business majors’ speaking anxiety level. Sequential explanatory mixed method was used, which includes both quantitative and qualitative data collection and analyses. Business students’ oral presentation skills were assessed through Oral Presentation Skills Sheet (OPSS), vocabulary retention was assessed through Vocabulary Uptake/Retention Test (VURT), and speaking anxiety level was assessed through Personal Report of Public Speaking Anxiety (PRPSA) (Mörtberg, Jansson-Fröjmark, Pettersson, & Hennlid-Oredsson, 2018). Participants in the study consist 49 students, who were divided into two groups; experimental group consisting of 24 students, and control group that includes 25 Business English majors. Findings of the study revealed that oral presentation skills and vocabulary uptake/retention levels were improved due to the use of TED talks as an ICT tool. Also, it was revealed that Business majors in the experimental group are more enthusiastic, energetic and motivated to give killer presentations as they became more confident and free of anxiety and tension.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».