Flipped Classroom-Based Corpus for EFL Grammar Instruction: Outcomes and Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Although a wide array of studies has sufficiently documented the use of Flipped and Corpus learning methods in ELT context respectively, marrying both in EFL grammar classes remains scanty. To fill this gap, this collaborative action research (CAR) jointly designed and implemented flipped classroom-based corpus instruction involving an English grammar instructor to promote the EFL students’ grammatical knowledge and documented their perceptions on how the learning model promoted their grammatical knowledge and the challenges they encountered at an Indonesian state Islamic University. Pre-, mid- and post-tests measuring the students’ grammatical knowledge were administered, and an open-ended questionnaire and focus group discussion were respectively distributed and conducted to garner the qualitative evidence. The statistical evidence showed that there were statistically and practically significant grammatical knowledge gains at the end of the term. The qualitative evidence suggested that it was due to the adequacy of English input and feedbacks from their peers and the grammar instructor. The students also perceived that low internet bandwidth and a lack of understanding on the use of the Coca database were their primary learning barriers, while the grammar instructor found it more daunting to cater the instruction. This is the first study marrying both the pedagogical methods and provides the empirical evidence of its efficacy and feasibility for EFL grammar instruction. Limitations and recommendations for further studies are discussed.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».