MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2981425888 · doi:10.5539/elt.v12n11p74

Using Cooperative Learning Strategies to Develop Rural Primary Students' English Oral Performance

2019· article· en· W2981425888 sur OpenAlexvenueno aff
Lilian C. Nievecela, Diego Ortega

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPronunciationFluencyMathematics educationComprehensionTest (biology)Linguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This small-scale quasi-experimental research study aimed at investigating the effectiveness of cooperative learning (CL) strategies in the achievement of students’ oral performance at the A1 Common European Framework of Reference for Languages (CEFR) level. The study participants were twenty-four seventh graders from a small rural primary school located on the southern part of Cuenca city. The quantitative part was based on a descriptive statistic study. It was collected through the students’ speaking pre and post-test. The results were processed and analyzed through SPSS version 25. To compare the mean scores of the students in the pre and post- test, a T test for one sample was used. In addition, the qualitative part based on phenomenological research was gathered through direct classroom observations and group discussion. Findings indicated that: firstly, the study participants reached their A1 oral performance level in the evaluation criteria of comprehension, interaction, fluency, pronunciation. Secondly, students had positive attitudes toward CL strategies. Thirdly, through CL strategies students became more motivated and less reluctant during oral participation. In light of the findings, CL should be adopted in primary English learning as it helps improve learners’ EFL peaking skill.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language TeachingMême sujetInnovative Teaching and Learning MethodsTravaux en français237 207