Perceived Learning Outcomes and Interaction Mode Matter: Students’ Experience of Taking Online EFL Courses During COVID-19
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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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».