Students’ Perceptions of the Effectiveness of Using Smartphone Applications in Enhancing Vocabulary Acquisition
Notice bibliographique
Résumé
The normalization of mobile technology has given rise to mobile devices that are increasingly becoming effective learning platforms. This study explores Saudi learners’ perceptions about the application and effectiveness of smartphone applications (apps) in enhancing their vocabulary acquisition. It also examines the factors that might affect their perceptions of smartphone apps' potential role in vocabulary building. An online questionnaire and the researcher’s observation were employed to elicit the data from 270 English majoring students at the University of Bisha, Saudi Arabia. SPSS and NVivo software programs were used to analyze the data. The overall findings revealed that respondents have positive perceptions of the effectiveness of smartphone apps in advancing vocabulary acquisition as they have a transformational role in providing them exposure to sufficient vocabulary input. It was also found that the two factors of familiarity with the apps' use and age affected respondents’ perceptions of the apps effective role in vocabulary acquisition. Other factors of gender, possessing smartphones, college, educational level, frequency of using the smartphone apps, and the hours spent surfing the apps did not affect respondents’ perceptions of the apps effective role in vocabulary acquisition. Hence, it is recommended that teachers and educational policymakers should encourage students to use their free time in accessing smartphone apps to enhance their vocabulary. Program designers should also consider users’ learning needs.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».