Utilizing WebQuests for Enhancing Teaching Skills of Saudi Pre-Service Teachers of English as a Foreign Language
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: There is need to focus on extensive use of technology in teaching and learning process, since the teachers are provided with well-organized WebQuests that are beneficial for developing effective teaching skills. The study aims to investigate the extent of the effects of WebQuests on the teaching skills and performance of pre-service teachers of English at the College of Education of King Khalid University. Methodology: The study sample, which included 35 students of the general diploma in English, were divided into two groups: experimental and control. The members of the control group were supervised in the traditional way during their teaching practice, and the members of the experimental group were given WebQuests so that they could surf the internet under the guidance of their supervisor and find the information they needed about teaching skills. The teaching performance of the teachers of both groups was assessed via a teaching performance observation form. The data collected through classroom observation was analyzed using SPSS. The differences between the teachers of both the groups in terms of the teaching skills were calculated using Mann-Whitney U test. Findings: Statistically significant differences were found in the rank means of the participants of the control and the experimental groups regarding their lesson planning and teaching skills. The results were favorable for the teachers of the experimental group; however, no significant difference was found between the scores of the experimental and the control groups in terms of lesson evaluation skills. Originality: The use of WebQuests significantly enhances the teaching skills of the students of the general diploma in English.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».