Effectiveness of Microsoft Teams in Student Teachers' Achievement in an EFL Teaching Methods Course
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of the Microsoft Teams platform in various subject areas was evident in literature, particularly as much as reflected by students’ and instructors’ perceptions and as rarely as proven by students’ achievement on tests. It also appeared that achievement in EFL teaching methodology courses through assessing Microsoft Teams' effectiveness in students' achievement appeared not to have been addressed. Therefore, this study aimed at assessing the effectiveness of the platform in student teachers' achievement of an EFL Teaching Methods I course offered at the Faculty of Education, Suez Canal University, Egypt, as well as the students’ perceptions of the platform. The study adopted a quasi-experimental approach comprising an experimental group teaching via the platform and another in the traditional face-to-face method. Thirty-two third-year student participants training to be future teachers were involved in the study, forming an equal student number in both groups (n. 16). The study designed and administered an achievement pretest-posttest and a student perception form. Results indicated that the platform was effective in the achievement of the EFL Teaching Methods I course at the experimental group level. It proved even more effective than the traditional method at the experimental-control levels. The participants reported they were generally in favor of the platform. Reasons included the platform utilization of interactive tasks, such as chat rooms, content-sharing, webinars, files, calls, email communication, class notebook, calendars, assignments, and emojis featured by the platform. The study recommends that knowledgeable instructors who are skillful at using the platform capabilities should make a difference in students’ learning reflected by their students’ significant achievement and perceptions.
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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 | 0,065 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,007 |
| 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 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 ».