Social Media Applications as an International Tool for the Development of English-Language Communicative Competencies
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
The aim of the article is to determine the effectiveness of various international tools designed to develop students’ English-language communicative competencies. Several scientific methods were used: observation, testing, experimental training etc. Statistical processing of the data obtained during pedagogical experiment was carried out, visualization with the use of graphic method is applied. The description and verbal recording of the results of the study confirm its effectiveness. During the research, experimental training was carried out with the use of social media applications for the development of foreign language communicative competence in second-year students of groups G1, G2. Observations and testing of students while developing foreign language communicative competence were carried out while writing e-mails and creating videos for TikTok in English. The educational platforms, programmes, Internet resources were also used in accordance with the goals and topics of training sessions. The practical results prove the advantages of certain social media applications in the acquisition of English-language components of communicative competences (CCC). G1 students demonstrated a standard procedure for acquiring a linguistic, socio-cultural CCC with a “lag” of the regional geography component. In G2 group, the higher levels of CCC were observed in most cases. Mostly positive markers of Communicative Competences were demonstrated at the medium (344.1 points, 69.8% of G1 respondents) and a sufficient level (371.0 points, 75.8% of G2 respondents). Promising “growth points” were identified. The directions concerning further developments of progressive methods are highlighted.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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