A Comparison of the Learning Efficiency of Business English between the Blended Teaching and Conventional Teaching for College Students
Notice bibliographique
Résumé
Over the last thirty to forty years, as technology and supplementary broadcast networks have advanced, an increasing number of teachers have entered the classroom with new perspectives, such as providing students with resources and an environment that adheres to the blended teaching style. Learning can take place whenever and wherever it is desired with a blended teaching approach. The primary goal of this study was to investigate whether the blended teaching strategies and materials or the traditional teaching method in the Business English class increase students' learning satisfaction and academic achievement. Participants in this study included 56 undergraduate students majoring in Applied Foreign Languages in central Taiwan. Business English ESP courses were offered during the 108 and 109 academic years. The four-point Likert scale questionnaire was distributed after students took the course. Moreover, in-person interviews and class observations were also focused to reveal overall students’ learning efficiency and perceptions on the preferences of teaching techniques in Business English and their learning satisfaction. As a result, students considered blended teaching an effective teaching strategy that increased their learning motivation with additional instructional activities. In addition, findings demonstrated that both handwritten exams (associated with traditional teaching methods) and interactive answering Apps (associated with blended teaching methods) work effectively based on different teaching methods. The outcomes of this study suggest that the majority of students have a positive attitude toward blended learning in the ESP program of business English and that their academic performance has obviously improved.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».