Use of Moodle LMS-Based Tests for Enhancing Linguistic Competence of Students Majoring in Foreign Language Philology
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the study is to identify how the speech production component of the linguistic competence, which seems to be a deficiency of using the Moodle LMS in the language training, can be enhanced through the use of the voice-administered language tests. Ten Moodle-based voice-administered language tests were designed, piloted, and employed to influence the stages of speech production component and English language proficiency level both seen as an approach to enhancing the linguistic competence of students majoring in foreign language Philology. The tests assessed the components of linguistic competence such as cohesion and coherence, vocabulary (lexical resource), along with grammar, and accuracy. The course satisfaction survey was used to study the experimental group students’ perceptions towards the use of voice-administered language tests to develop linguistic competence. It was found that the designed Moodle-based voice-administered language tests could be considered a feasible and reliable option to enhance the linguistic competence in the students majoring in Foreign Language Philology. The tests had influenced the stages of the speech production component and English language proficiency level, in general. They also improve students’ cohesion and coherence, vocabulary (lexical resource), grammar, and accuracy that are seen as components of linguistic competence. Due to the intervention, there was a considerable shift in the EG students’ English vocabulary profile. There was a movement to higher levels of proficiency in the use of vocabulary compared to the CG students whose growth was marginal, mostly in the B1 level. It was also found that the EG students were generally satisfied with the intervention, the design and content of the tests, and the effectiveness of the tests in developing linguistic competence.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».