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Enregistrement W4367603203 · doi:10.58421/gehu.v2i2.69

Debate: One of the Key Factors to Improving Students’ English Language Speaking Skills

2023· article· en· W4367603203 sur OpenAlexaff
Bunheng Ban, Sina Pang, Sereyrath Em

Notice bibliographique

RevueJournal of General Education and Humanities · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnglish languagePsychologyCompetition (biology)Foreign languageEnglish as a foreign languagePedagogyQualitative researchMathematics educationMedical educationSociologyMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last decade, English debates have become very popular in Cambodia. Most students with experience debating in English tend to have good English-speaking skills. It is interesting to learn more about the effect of debating in English on these students’ English language skills. Thus, this research paper aims to look into the debate's impact on the English language speaking skills of English as a Foreign Language (EFL) university students who have participated in debate competitions in Cambodia. It was a case study at The University of Cambodia (UC). The qualitative approach was used, and the total participants in the study were ten undergraduate students who participated in a debate competition in the English language in Phnom Penh, Cambodia. The study results showed that the respondents positively perceived a debate. They reported that debate improved their English language speaking skills. In conclusion, the debate has positively impacted my speaking performance and other critical thinking skills. Therefore, it should be added to the university's program as an extracurricular activity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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