Integration in Flipped Classroom Technology Approach to Develop English Language Skills of Thai EFL Learners
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 technology of flipped classroom technology approach implies such organization of the educational process in which classroom activities and homework assignments are reversed. Nowadays, the flipped classroom technology approach is altering how we collect information, conduct research, and share data with others in the Thai educational system. New technological tools are changing the education community and how the instructors pass on knowledge to learners. With this new tool, the flipped classroom technology approach is being integrated into the classroom at larger scales in most educational levels, especially in Thailand. With more electronic resources available for instructors, new teaching methodologies are being used to improve both EFL and ESL learners. The aims of this academic paper are to acknowledge the significance of applying the flipped classroom technology approach for instructors and language skill development in learners, to discuss the process of integration into the classroom, and review possible usages with the introduction of flipped approach into the English classroom with regards to reading, writing, listening, and speaking. Throughout this paper, the term flipped classroom technology approach and integration have been defined. An explanation of the use of the flipped approach is given. Previous studies and research on the use of the flipped classroom technology approach, in order to improve English language learning skills, in the classroom have been reviewed and discussed. Positive ways this teaching methodology could be used to assist learners to improve their English language skills are also suggested.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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