Perceived Learning Outcomes and Interaction Mode Matter: Students’ Experience of Taking Online EFL Courses During COVID-19
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
The recent health emergency has changed the teaching mode globally, with traditional classroom teaching shifting to online platforms. This created challenges for both foreign/second language teachers and learners. Some recent studies investigated the challenges brought by online teaching from the teachers’ perspective; however, little is known about how students perceive the effectiveness of online language learning based on their experiences. Therefore, this study surveyed 252 Chinese students who took online EFL courses during the pandemic through an online survey platform. Survey questions include 75 statements regarding EFL learner’s perceived experience in taking online EFL courses, such as learning platforms, teaching and assessment methods, interaction mode, classroom management, and the effectiveness of online courses. Students rated each statement on a 5-point Likert Scale. Open-ended questions further targeted students’ suggestions to improve the quality of online language courses. Results from analysis of variance, factor analysis, and multiple linear regression analysis showed that students perceived the interactional opportunity and learning outcome as the most important factors in their online EFL learning experiences. Students generally showed a positive attitude toward their online language learning experiences and a high level of participation in synchronized online EFL courses. They further suggested a mixture of traditional and online class as an ideal teaching model for EFL learning, especially in the face of public crisis. Findings from this study may shed light on language curriculum design, language teacher education, and educational technology.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 découle