Exploring the Success of GMT Technique: Games, Mind-Mapping, and Twitter Hashtags in Teaching Vocabulary in EFL Higher Education Environment
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
Vocabulary is an essential element of language learning. Wide ranges of vocabulary along with grammatical competence guarantee learners to communicate in the language effectively. This study proposes an edutainment method for learning vocabulary by simply combining education and entertainment. This study aims to gain insights about learners’ opinions and perspectives about the use of a technique developed by the researchers as well as how participants feel about their learning. The study investigates the effect of employing Games, Mind-mapping and Twitter Hashtags as the GMT technique, on female Saudi university students’ achievement in English vocabulary. The study suggests that this technique which consists of interactive games, cognitive mind-mapping and the exploitation of technology in the form of twitter hashtags, all employed together, constitute a unified framework for activating students’ vocabulary learning. The sample in the study consisted of 150 students enrolled in the vocabulary building course during the second semester of the academic year 2018/2019. The participants were asked to respond to the questionnaire and they also took variant assessment tests, then their scores were compared to the results of other students who were not taught vocabulary using the technique in question. The findings ascertain the improvement and significant in the experimental group. In addition, the results reveal that the learners had mostly positive opinions on implementing the GMT technique which facilitated their language learning experience. The researchers conclude that the GMT technique can be an effective tool to promote students’ active engagement, motivation, and interaction in vocabulary learning.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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