A Case Study of English as Foreign Language Chinese Teachers' Use of Computer-Based Technology
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research was to explore the experiences of four Chinese university teachers of English as a Foreign Language (EFL) on the effectiveness of implementing computer-based technologies in their classes. Specifically, this case study sought to document the participants’ views on 1) the types of computer-based technology used in their classes; 2) the role of computer-based educational technology in teaching EFL pedagogy; 3) the potential benefits in using computer-based instructional technologies in EFL; 4) the challenges and/or barriers to the effective use of computer-based instructional technologies in EFL instruction. Using both within case and cross-case analyses, the findings reveal a complex interwoven set of perceptions and experiences computer-based technologies and English language teaching. Seven important themes emerged: 1) the school strongly encourages the use of auxiliary educational platforms; 2) the school supports teachers with many resources; 3) computer-based technologies have impacted student learning; 4) computer-based technologies have impacted the way teachers instruct; 5) computer-based technology enhance teaching effectiveness and efficiency; 6) technical difficulties associated with computer-based technologies are challenging; and 7) the COVID- 19 pandemic forced more rapid adoption of computer-based technologies. This research is especially significant as it includes a unique set of educators in a unique educational setting, implementing emerging educational technologies.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».