Reading Comprehension and Behavior in Children Using E-books vs. Printed Books
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to investigate the influence that personalized, gamified, and PDF electronic reading practices have on the attitudes which fifth-grade students possess toward e-reading experiences, as well as how these stances affect the students' motivation and reading comprehension while they are learning English as a second/foreign language (EFL). For the purpose of the study, there were a total of 84 fifth-grade kids from public schools in Greece, who participated. These students were split up into three different experimental groups and a control one. Participants in the experimental groups read throughout the treatment period according to a preset schedule using one of three diverse electronic reading formats (PDF, gamified, or customized), whilst participants in the control group read utilizing a paper guided reading plan. The participants' experiences playing video games online were analyzed via a technique called the quasi-experimental approach. According to the findings of the research, the experimental group and the control group did not significantly vary from one another in terms of their levels of reading comprehension. On the other hand, in comparison to the participants in the control group, those who took part in the experiments reported having more favorable sentiments regarding their electronic reading experiences and were more inspired to read. As indicated from the research findings, kids may experience an increase in their desire to read when they use electronic gadgets. This study has implications for educators and policymakers as they consider incorporating digital reading practices into their teaching methods, particularly when it comes to improving students' motivation to read.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».