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Enregistrement W4281254886 · doi:10.5539/ies.v15n3p130

Integrating MOOCs in Formal Education: To Unveil EFL University Students’ Self-Learning in Terms of English Proficiency and Intercultural Communicative Competence

2022· article· en· W4281254886 sur OpenAlexvenueno aff
Ophelia Hsiang-ling Huang

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyIntercultural competenceRubricBlended learningPedagogyMathematics educationCommunicative competenceIntercultural communicationCompetence (human resources)Medical educationEducational technologyMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study employed a blended learning approach to investigate 98 medical university EFL students’ perceptions and analyzed the learning trajectory of their LMOOCs in formal education. Meanwhile, Byram’s (1997) intercultural communicative competence (ICC) model was adopted to explore if students’ English proficiency and ICC abilities could enhance or hinder their LMOOCs. Participants of this elective two-credit course, “English Presentation Skills,” were all required to complete one LMOOCs course to earn official certificates for the credits. Questionnaires about self-learning background and intercultural communicative competence, weekly reflections on self-learning, assistant-student interviews, and personal presentations at the final stage are conducted to test the consistency between student self-evaluation and class performance. The rubric of the TOEFL iBT Test was adopted to evaluate students’ oral expression. Video clips collected in class were analyzed to track the differences in students’ target skills. Findings revealed that before integrating LMOOCs in formal education, it is essential for instructors to equip students with enough self-learning skills through orientations and stress time management in MOOCs learning strategies, and scaffold sufficient English communication skills before students are thrown to sink or swim on their won. A revised version of the ICC model was proposed at the end (the context may vary) in the hope of drawing more attention and voice to this research area. The integration of LMOOCs in formal education, be it for language teaching or self-learning, should be directed toward the level of “precision instruction” in the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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