Social media in language learning: a mixed-methods investigation of students’ perceptions
Notice bibliographique
Résumé
The literature on students’ perceptions towards using Social Media (SM) for language learning reports mixed findings: while some studies indicate learners’ positive perceptions of their use for academic purposes (e.g., Bani-Hani et al.), others suggest that learners’ perceptions might vary due to their proficiency in the language (e.g., Gamble & Wilkins). There is also evidence that students’ do not always wish to share their SM environments for educational purposes). This study investigates students’ attitudes towards the use of four popular SMs (WhatsApp, Snapchat, Instagram and Twitter) in learning English as a foreign language.Ninety-nine adult English learners at a university in Saudi Arabia, active users of SM, participated in this mixed-methods study, which consisted of individual surveys and interviews. A two-way analysis of variance revealed that there are differences between beginner and advanced students in their perceptions of the usefulness of SM applications for language learning, but not in their affective feelings towards SM use outside the classroom, nor their choice of SM application for learning. Frequency counts indicated that the groups’ choices of SM varied according to different language purposes and the skills to be learned (e.g., they preferred WhatsApp for communication with family and friends, Twitter for reading, and Snapchat for learning aural skills). Further qualitative analysis revealed that advanced learners were more reluctant to using SM for academic purposes.
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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 | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».