The EFL Learning Process: An Examination of the Potential of Social Media
Notice bibliographique
Résumé
Social media as a technological tool has recently come to support learning in both academic and public use. Students typically use social networks to enhance their education by discussing and exchanging academic content. However, its impact that needs carefully study to the vast inroads that social media has made into the academic sphere. Therefore, the purpose of this study is to examine its impact on the process of learning English language in English as a Foreign Language (EFL) contexts. It also aims to determine the impact of employing a social media platform in the Saudi classroom on the learning of EFL students. This study explores the role of social media by giving a panoramic view of the types of social media and social networking sites, the use of social medias in education, social media in learner engagement, social media and students' achievement, social media application in the EFL classroom and finally, social media research in the Saudi higher education scene, and the challenges of each of these. This study concludes that students can benefit the most from these media when they are encouraged to use their mobile devices as learning tools. This conclusion echoes earlier findings in the Saudi context that showed the positive impact of social media applications in boosting students' English language learning. Based on a review of the literature gathered from diverse sources, it is recommended to investigate the inclusion of social media applications, platforms and sites in the English language course descriptions at Saudi universities.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».