The Effects of the Online versus Face-to-face (F2F) Modes of Teaching on the Academic Achievement of EFL Learners in Writing Skills Courses
Notice bibliographique
Résumé
English as a Foreign Language (EFL) practitioners regard writing as one of the most innovative discrete skills to teach. Many researchers examined the writing difficulties of EFL students and provided resolutions and guidance. Although the viability of the planned objectives was re-examined before any conclusions were made. However, this research aimed to investigate the effect of online and face-to-face (F2F) teaching methods on students’ academic performance in writing skills. The participants, N=44, were divided into two groups A and B and belonged to the English department in the second semester at Najran University, Najran, KSA. The controlled group A received online instruction, whereas the experimental group B received face-to-face instruction. A quasi-experimental study design was employed using the pre-test and the post-test research instruments. A test was administered to two groups to measure their levels of homogeneity at the beginning of the semester. Another test was then administered to the same groups after the first semester of teaching. In order to analyze the data, the SPSS program was used. According to the results, the F2F intervention improved student performance over the online mode. The F2F mode of participation was more comfortable and engaging for participants than the online mode. Additionally, F2F discussion produced better writing performances from the students than online communication does. Thus, despite certain benefits associated with F2F learning, further research is required in order to fully understand how F2F teaching approaches affect English learners' academic achievement in writing.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».