The Effect of Computer-Assisted Educational Games on Teaching Grammar
Notice bibliographique
Résumé
Discussions on how grammar should be taught have continued for decades. Previous studies have reported that today’s students called as Generation Z have shown negative attitudes toward grammar teaching with traditional methods and techniques, and that their academic achievements have failed to meet expectations. Not using methods and techniques that are consistent with the adopted philosophy of education hinders the success of this process. The study investigated the impact of computer-assisted instruction and correspondingly computer-assisted educational games on grammar academic achievement and attitudes toward grammar and Turkish course of students. In this study, a quasi-experimental design based on a quantitative study with a pretest-posttest nonequivalent group was applied. Participants of the study consisted of two classes of 6th grade students studying at a middle school. Computer-assisted educational games were designed and practiced in the experimental group within a 12-week period. For the control group, activities in the curriculum were followed during lessons. Results showed that grammar academic achievement of students between the experimental group in which computer-assisted educational games were practiced and the control group in which the existing curriculum was followed showed a significant difference in attitudes toward Turkish course and grammar on the behalf of the experimental group. Findings demonstrated that this kind of practice in teaching grammar made a significant difference on achievement and attitude of students. In addition, there was a positive, moderate and statistically significant relationship between attitudes toward grammar and Turkish course. Attitudes toward grammar of students determine attitudes toward Turkish course of students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».