The Effectiveness of the Blended Learning in Enhancing EFL Learning and Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
This descriptive-analytical study investigates undergraduates' perceptions and reflections toward adopting the Blended-Learning system in the university instructions. For this goal, the study employed two tools to collect data. Firstly, a) (n=38) pre-service teachers wrote reflection essays, and b) Google forms closed-ended five scales' questionnaire investigated the academic and interaction indicators, each consisting of thirty items, distributed among (n=110) pre-service teachers. The participants were majoring in English as a Foreign language at multi-stages, Saudi Arabia, 2020/2021. The study employed the content and the SPSS analysis. The questionnaire's results showed the undergraduates' positive perceptions toward combining online and face-to-face learning and how this environment improved their learning outcomes, created a collaborative community, fostered openness for sharing, asking, expressing, and getting talk-worthy ideas. The essays' content analysis reflected the undergraduates' experiences and how they enjoyed transitioning between online and face-to-face learning; they were satisfied by the ability to track their scores. These results created a continuous feedback loop correlated with their academic progress through various activities. However, they encountered a few challenges in online classes like a) missed face-to-face warm environment, b) lost attention, and c) missed instructors' nonverbal cues. Generalized, blended learning facilitated learners' knowledge by reducing education costs, distance, efforts, and time without reducing the students' benefits. The study recommends that the BL instructors have to show some enthusiasm and inspiration. The study proposes future research.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».