Exploring the Impact of Blogging in English Classrooms: Focus on the Ideal Writing Self of EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
In order to contribute to the line of inquiry on the use of Web 2.0 technology in Second Language (L2) learning, the current research employed a quantitative research method to probe the contribution of blog-mediated writing instruction to developing the writing skill and the ideal writing self of Iranian English-as-a-Foreign Language (EFL) learners. In so doing, a sample of 47 Iranian EFL learners in a private language institute were recruited as the subjects of this research. These students were then divided into two classes and were randomly assigned to an experimental class (N = 24) and a control class (N = 23). Concerning the research intervention, the students of the blog group used blogs in their writing instruction while those in the control group received the conventional, inside-the-class writing instruction. The Ideal L2 Writing Self Scale was given before and after the intervention as the pre-test and the post-test, respectively. The results from ANCOVA analysis indicated that although both groups progressed in both writing performance and ideal writing self scores, the learners of the blog group outperformed those of control group, suggesting that the blog-mediated instruction significantly contributed to improving the writing performance (F= 9.78, p = 0.003, partial eta squared = 0.18) and ideal L2 writing self of the EFL students (F= 11.678, p = 0.001, partial eta squared = 0.210). These results may offer important implications for EFL writing research and pedagogy. Overall, the integration of blogs in L2 pedagogy might be effective type of blended learning approach which can result in better linguistic and affective outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».