The Effects of Mobile Blended Active Language Learning on the English Critical Reading Skills of High School Students in Thailand
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Due to the tumultuous COVID-19 pandemic, the use of advanced technology in language education is currently on the rise, with English education being no exception. Simultaneously, the advancement and expansion of technology provide English as a foreign language students with multiple channels and opportunities to reinforce the four skills of English (reading, writing, speaking, and listening) to varying degrees both inside and outside the classroom. While previous studies have highlighted the feasibility and sustainability of blended learning in facilitating English skills, few studies have investigated the impact of mobile blended active language learning (MBALL) on promoting the English critical reading skills of Thai high school students. In hopes of filling this gap, the present study used both quantitative and qualitative methodologies to investigate the effects of MBALL on improving Thai high school students' English critical reading skills and their opinions on the use of MBALL. Pre- and post-tests were used to compare the students' critical reading scores before and after the MBALL implementation. A questionnaire was used to determine the students’ opinions on the use of MBALL, and individual semi-structured interviews were employed to obtain more-detailed information. The results of the tests revealed that the Thai high school students' English critical reading skills had improved after implementation of the MBALL curriculum. Furthermore, the findings of the questionnaire and interviews suggested that the Thai high school students were enthusiastic about the use of MBALL.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 découle