Digital Teaching-Learning Technologies: Fostering Critical Thinking in Language Classrooms in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the wide variety of the current digital teaching-learning technologies that Saudi EFL teachers use to engage students' critical thinking skills. Furthermore, this research also explores the critical thinking skills that developed as a result of the use of technology in the Saudi context. Data were collected through a questionnaire to get teachers’ feedback and opinions about digital applications used and the critical thinking skills employed. Forty teachers from six English language institutes and four English departments in different cities of Saudi Arabia participated in this study. Results indicate that the use of technology tools /applications, and popular game and pool apps in teaching English including games and pools using Kahoot!, Quizziz, and Quizlet is highly favored in language classes. Moreover, following instructions and applying language rules are the priority critical skills targeted by language teachers when they use games and pools, and breakout groups using Blackboard, Zoom, Google Meet, Chat, Online Forum, and Instant Messaging are most employed by language teachers for collaboration and discussion purposes in their classes. This study also found that applying language rules, following instructions, brainstorming, determining facts and opinions, stating opinions and analyzing problems are the more frequently targeted critical thinking skills. It is recommended that teachers and trainers with an insight on how to harness and perhaps integrate these technological tools in their teaching-learning.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».