Improving the English Speaking Ability of Sixth Grade Thai Students Using the Role-play Technique
Notice bibliographique
Résumé
Speaking is one of the fundamental abilities that students should develop. In fact, the students are struggling in speaking English due to several factors such as fear of making grammatical errors, lack of confidence or limited vocabulary knowledge which led to low motivation to practice their speaking skills. The aims of this study were to investigate how the role-play technique improves the students’ speaking abilities and to explore students’ opinions towards the use of role-play techniques. This study employed pre-experimental research with a target group using a pre-test, post-test, and a questionnaire. The participants in the study were selected by employing a purposive random sampling method, which consisted of 24 sixth grade students from Ban Namon school, Kalasin province during the first semester of the academic year 2022. The findings of the study were analyzed using SPSS to calculate the t-test score, mean and standard deviation. The research results revealed a great improvement from the pre-test to post-test from 9.38 to 14.79. It showed that role-plays can help students gain more confidence as well as being able to speak more fluently in public. It was found that they were motivated by the fun atmosphere in the classroom. Moreover, role-plays can be an alternative technique for teaching speaking because students gain a direct experience of using the expressions they have learned in different situations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».