Google Meet and Foreign Language Teaching: Anxious Already?
Notice bibliographique
Résumé
The present study is quantitative research that attempts to scrutinize the drawbacks and acceptable ways of using a prominent online meeting platform, Google Meet, while determining its role in view of students’ perceptions as far as foreign language teaching and anxiety is concerned. Using online meeting programs can be considered to be an amusing and a versatile solution at first step. Yet, during the COVID-19 pandemic such platforms despite being a great remedy for the continuation of education on the one hand, were tested whether they would manage to substitute face-to-face education environment at the required level. While the previous studies prior to the pandemic could provide only limited and regional case studies carried out around the globe, those which are implemented in the wake of it will constitute a determining pattern regarding its use for utmost benefits or harm. Therefore, the real contribution or negative effects of such platforms will emerge depending on the further studies similar to the current one. Hence, in conformity with the purpose of the study, first a case specific Likert type scale was constructed utilizing inferential statistics to provide a better projection. Then, the scale was applied to 130 university students attending the English Language Literature Department of a state university to find out solutions for two fundamental research questions. As the results were analyzed through descriptive statistics, the findings of the study denoted different perspectives of students which would provide beneficial results for the upcoming interests of foreign language teaching field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».