Social Media Platforms: Perceptions and Concerns of Saudi EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the place of social media platforms (SMP) and their use patterns amongst Saudi EFL learners, their preferences, and academic impact at the Department of English and Translation of Qassim University, Saudi Arabia. The study uses a seven item closed-ended questionnaire to conduct a survey to gather the data from male students at the University. A total of 100 randomly chosen (male) students in the department of language and translation were given the questionnaires to answer. Analysis of data shows that most students judiciously utilise SMPs to meet their scholastic or academic demands, with YouTube and Facebook topping log-in time and diversity of use by EFL students. In addition, the use of SMPs helped significantly improve students’ capacity to contribute to information exchange and collaborative education, enhanced their academic standing and strengthened their reading and writing abilities. On an average, most students spend three hours a day on SMP. Among the positive impacts of SMP on students' global development included accessing and sharing updated information in an entertaining format. At the same time, some negative impacts reported were minimized interpersonal contact, non-academic use of the SMPs, and physical ailments (mainly vision centred) due to being glued to electronic devise for long durations of time. The current study demonstrates the efficacy of SMPs for academic purposes, which is a positive factor for their grades and academic competence and recommends that teachers engage their learners to use SMP for both entertainment and academics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».