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Enregistrement W4225426866 · doi:10.21432/cjlt27964

Shouting in the Kenyan Space: Can Spaceteam ESL Improve L2 Learners’ Oral Reading Fluency?

2022· article· en· W4225426866 sur OpenAlexafffundvenue
Walcir Cardoso, David Waddington, Anne-Marie Sénécal, Enos Kiforo, Linah Anyango, Dickson K. Karanja

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFluencyReading (process)PsychologyLiteracyAffordanceMathematics educationLinguisticsCognitive psychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the effects of Spaceteam ESL, a digital shouting game, on the development of oral reading fluency (ORF) among 71 English as a second language (ESL) students in three primary and secondary schools in Mombasa, Kenya. Following a mixed-methods approach for data collection and analysis, we pre-tested and post-tested the participants on their ability to read aloud efficiently (speed) and accurately (accuracy) in three tasks: (1) phrases extracted from the game; (2) phrases not related to the game; and (3) a short anecdote. Paired-samples t-tests results revealed that, as hypothesized, participants who played Spaceteam ESL improved their ORF on measures of speed on all tasks, possibly because of the fast-paced nature of the game. However, no significant differences were observed in terms of accuracy due to a ceiling effect: the participants had already mastered the intricacies of the letter-to-sound rules of English orthography. Overall, these findings corroborate our hypothesis that some of the affordances of Spaceteam ESL (e.g., focus on speed reading, multiple and varied opportunities for practice) could contribute to the development of some aspects of oral reading fluency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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