“I Apology no no I Mean I Am Sorry … Please Let Me Explain That First”: Enhancing Communicative Language Competence of Thai University Students Through CEFR-Based Online Intercultural Communication
Notice bibliographique
Résumé
During this COVID-19 pandemic, no one can deny the value of online communication. It has saved our lives by preventing us from going outdoors and becoming infected, while also facilitating achievement of various personal and professional goals. Online communication can also assist us with our academic goals, whether it is used to communicate with supervisors or with people from other lingua-cultural backgrounds to practice the language. This form of communication is emphasized in the Common European Framework of Reference for Languages (CEFR) framework, which is one of the most significant guidelines for language teaching and learning throughout the world. The present research has two aims: first, to determine the extent to which CEFR-based online intercultural communication can improve Thai students’ communicative language competence, and second, to investigate Thai students’ attitudes toward CEFR-based online intercultural communication and international volunteers. The results received from 15 fifth-year dual B.A. (Chinese) and B.CM. (Traditional Chinese Medicine) students and international volunteers using various research instruments revealed that Thai students could increase their communicative language competence after participating in CEFR-based intercultural communication activities. This encompassed linguistic, sociolinguistic, and pragmatic abilities that correspond to the CEFR (2001) scales. In terms of attitudes, the study indicated that, because they were more confident in their communicative language ability, they had a positive attitude toward the CEFR-based online intercultural communication activities and their international volunteers. Finally, further research on this topic should include a proper design of online communication activities as well as methods for assessing students’ competency both before and after participation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».