Teaching Business English to Future Economists Using a Multimedia Textbook
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the study is to examine and evaluate the impact the “flipped classroom” model-based learning environment accompanied by multimedia-based textbook entitled “English through Soft Skills” provides for the learning styles of the university students majoring in Economics. The study sought to identify tangible (seemingly measurable) and intangible (difficult to measure) gains the “flipped classroom” learning model brought to both students and instructors. A multimedia textbook “English through Soft Skills” was developed for the study. A multi method approach was used to gather feedback and quantitative methods were used to analyze the data. Specifically, Covariance-based Structural Equation Modeling (SEM) software as SPSS AMOS and Textalyzer were used to process the students’ responses to survey questions. The results reported a shift in student preferences in learning, including a greater desire to engage independently with computer-assisted work, quicker problem solving, increased motivation to study, and improved time management and lifelong learning skills. Additionally, there was a shift in teaching approaches of the instructors, namely from a teacher-centered to a student-centered approach. The study may better inform building the learning process for the students with limited learning opportunities or studying the distance learning model. Despite the experimental group involving only the students majoring in Economics, this methodology could be applicable to teaching English for Specific Purposes to other majors, such as: Business, International Relations, Psychology, Law. The research is advancing the knowledge of integration multimedia tools into teaching, and specifically the use of multimedia textbooks in the “flipped classroom” settings to deliver Business English course to the students majoring in Economics
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle