Fostering Saudi EFL Learners’ Communicative, Collaborative and Critical Thinking Skills Through the Technique of In-Class Debate
Notice bibliographique
Résumé
Diverse learning styles of the learners require instructors to utilize wide variety of instructional strategies to engage their interest and motivation. In-class debate is a systematic instructional strategy utilized to bring the dynamics of social life into the classroom to cultivate learners’ active-involvement in the content of the subject. It hones learners’ range of skills, such as; oral-communication, social-interaction, critical thinking skills and internalization of the course content. For the purposes of present study, the researcher utilized qualitative cum quantitative research tools to collect the data from the participants. An opinionnaire with 14 items was developed with closed ended questions. The instrument was designed to measure four variables, which are tabulated into four sections (See tables 3-6): (a) in-class debate inculcates learners’ collaborative, communicative and cooperative paradigms;(b) it triggers learners’ complete mastery of the course content, i.e., retention, assimilation and understanding, coupled with boosts stack of skills involved in the process; (c) it fosters EFL learners’ ability to critically evaluate and analyze everything; and (d) finally it focuses on learners’ creative and critical thinking skills and make them active and independent pursuers of knowledge. The survey was administered to 87 female EFL learners of Taif University to identify the impacts of debate on their range of academic skills. The findings of the study indicate that in-class debate effectively generates learners’ several skills since it targets their thinking skill, contemplation, reflection and ultimately stimulates their productive, receptive, analytical and critical thinking skills. Yet, more faculties can be activated and maximum results can be obtained, if this interactive strategy is implemented in a structured format with a properly designed rubric focusing on learners’ specific skills.
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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 | 0,125 |
| 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 | 0,001 | 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 ».