The Effects of Pre-service English Language Teachers’ Making Vocabulary Learning Materials in Web-Supported Situated Learning Environment on Their Vocabulary Learning
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was not only to help pre-service English language teachers (PS-ELTs) to design vocabulary learning materials for a web-supported situated learning (SL) environment but also to have them learn the vocabulary they used to prepare those materials in the web-supported SL environment. Also, the effects of this process on the PS-ELTs’ academic achievement, self-efficacy beliefs in designing situated learning environments (SEB-SLE), and technological pedagogical content knowledge self-confidence (TPACK-SC) were revealed. One of the advanced mixed-method designs, intervention design, was employed, and 56 PS-ELTs participated in the study. The data were collected via quantitative measurements (two scales, a vocabulary achievement test) and qualitative measurements (student diary, online messaging logs, open-ended interview form, and focus group interview records). For the quantitative data, independent samples t-test, related-samples t-test, and 2X3 repeated measures ANOVA test were used; for the qualitative data, content analysis. The results showed that there was a significant difference between the within-group gain scores and retention test scores in terms of the vocabulary achievement test and the SEB-SLE scale. However, despite a significant difference in the within-group gain scores in terms of the TPACK-SC scale, no significant difference was found between the post-test and retention test scores. Moreover, although both groups revealed no significant differences in the scores of the vocabulary achievement test and the TPACK-SC scale, the scores of the SEB-SLE scale showed a significant difference in favor of the treatment group. Related to the procedure, PS-ELTs highlighted that preparing vocabulary learning materials according to the web-supported SL model had a considerable effect on their vocabulary learning. Besides, the application process supported permanent learning and vocabulary knowledge development. What is more, the procedure helped them gain critical thinking, problem-solving, synthesis, and research skills as well as improving their TPACK.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».