English for Ecotourism and Its Sustainability with Augmented Reality Technology
Notice bibliographique
Résumé
When it comes to traveling, more and more people are becoming interested in having profound experiences to the places they are visiting and the local inhabitants. However, there currently very few tour guides in Taiwan who are well equipped to promote preservation of the environment and sustainable development. In addition, Taiwanese students interested in the field have been found to rarely talk with foreigners about topics related to ecology or environmental protection even though they are popular issues around the world. This study centres on English for ecotourism that is supplemented by comprehensive project-based learning (CPBL) and augmented reality (AR) technology to explore how teaching such a course using AR technology impacts English for specific purposes (ESP) learning and sustainable development. Two classes of ninety-nine college students in total participated in the study. The research also involved a survey, comprised of three sets of questionnaires concerning student satisfaction with AR application, CPBL, and ESP learning. An independent t-test and an analysis of variance were completed to examine the variables of gender, class, and English proficiency level to understand the significance of student satisfaction. The results found that more tourists chose the AR versions of the brochures than the general versions. Satisfaction between both foreign language classes regarding CPBL and ESP learning was significant. Across the three different English proficiency levels, the mean level of student satisfaction for all three variables was highest in the high proficiency group. This study reveals that adopting an AR approach for CPBL and ESP learning could better achieve the goals of ESP teaching and sustainable development than the traditional English teaching model based on in-class lectures.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».