Effects of Content-Based Instruction on English Language Performance of Thai Undergraduate Students in a Non-English Program
Notice bibliographique
Résumé
The research purposes were to: 1) develop lesson plans for content-based instruction; 2) evaluate the students’ perceptions of the effectiveness of content-based instruction; and 3) investigate the effects of content-based instruction on English language performance of Thai undergraduate students in a non-English program. The sample group was 19 Thai undergraduate students. The research instruments were: 1) lesson plans for content-based instruction; 2) an evaluation form of lesson plans; 3) an effectiveness questionnaire on content-based instruction; and 4) English language performance tests. Data were analysed the mean, standard deviation, content analysis and a t-test. The research results were: 1) the lesson plans were developed and evaluated by experts as applicable for use at a high level and pilot-tested with 14 non-targeted Thai undergraduate students with the perceived effectiveness at a high level; 2) the 19 targeted Thai undergraduate students perceived the content-based instruction as an effective methodology and essential aid in generating opportunities to use English at a high level. They thought that it was fun and helped them practice, have a better attitude and gain more courage to express themselves in English; and 3) the post-course English language performance were significantly (P < 0.05) higher than the pre-course English language performance. In conclusion, content-based instruction produced positive results and could be used as an effective methodology and essential aid in generating opportunities to use English, which resulted in increased English language performance.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».