The Effects of STAD Method on Chinese Students’ Motivation in Learning English Communicative Competence
Notice bibliographique
Résumé
Many studies revealed that students have difficulties in learning English communicative competence and some are even resistant in learning the language. This study aimed to examine the effects of the STAD method in students’ motivation towards learning English communicative competence. The study adopted a quasi-experimental design lasting for 8 weeks which compared the performance between the Experimental Group taught using the STAD method and the Control Group taught using the conventional method. The sample were 80 first-year non -English major students from two polytechnic colleges in Guangdong, China. The samples were chosen as intact-groups (40 students in the Experimental Group and 40 students in the Control Group). The questionnaire on learning motivation was adapted from Keller’s ARCS model. The questionnaire was used to gauge student’s motivation in learning English communicative competence before and after the intervention. SPSS (Statistical Pakage for Social Sciences) Program for Windows version 25 was applied to analyze the data using the independent-samples t-test. The findings of this study revealed that the students in the Experimental Group showed significantly higher motivation in learning English communicative competence than the Control Group in their overall motivation and in all the ARCS components (Attention, Relevance, Confidence and Satisfaction). This empirical study has strong pedagogical implication as it suggests that STAD method can be used by English lecturers to enhance students’ motivation in learning English communicative competence.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».