Social Media as a Development Tool English Communicative Competence
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the research is to determine the effectiveness of the practical application of social media based on Web 2.0 technologies, aimed at developing students' English-speaking communicative competence. To implement the tasks and test the hypothesis put forward, the following scientific research methods were used: empirical (experimental learning using social media based on Web 2.0); diagnostic: observation, testing of students; statistical method - mathematical analysis of the data obtained during the experiment; descriptive: description and verbal recording of results. The results of the experimental study showed the correctness of the hypothesis put forward that the formation of English-speaking communicative competence among students will become more effective when creating a methodology using social media formed on technologies Web 2.0. For practical implementation of obtained theoretical conclusions after the experiment, it is necessary to have certain pedagogical conditions. Among these: taking into account the peculiarities of the educational environment, enhancing the speech activity of students with the participation of social media based on Web 2.0 technologies. They were developed on the basis of the results of diagnostics of the level of formation of the English-speaking communicative competence in the process of teaching students in streaming mode. Future scientific searches are possible in the direction of theoretical substantiation and practical application of new social media based on Web 2.0 technology in other training courses and other (non-philological) specialties. This vector of research is especially necessary during distance learning as an alternative to the traditional educational process.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».