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Enregistrement W4380989118 · doi:10.5539/ijel.v13n4p50

Experimental-Phonetic Analysis of the Phonetic Structure of Word in the English language

2023· article· en· W4380989118 sur OpenAlexvenueno aff
Kifayat Alirzayeva, Parvana Jafarova, Afsana Bakhshaliyeva

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexibility (engineering)AttendancePsychologyMultimethodologyData collectionQualitative researchQualitative propertyPerceptionFirst languageMathematics educationDistractionMedical educationComputer scienceLinguisticsSociologyMathematicsMedicineCognitive psychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates motivation towards teaching English language using Madrasati platform. The research methodology was mixed methods research for this study. The review of the most recent studies on the topic was included. The quantitative data were collected through surveys during Spring 2022, and an instrument was administered to obtain data. In this study, 382 (236 male and 146 female) in-services English language teachers were selected at random as participants. The samples were the representation of both genders. They were also representatives of all teachers’ qualifications including diploma to PhD degrees. For the qualitative part of the study, ten participants were purposefully selected to obtain data. The source of qualitative data collection was interviews. The results of this mixed methods study displayed that the participants had positive perceptions in general of using Madrasati platform. Some motivational factors were found in this study e.g., flexibility, teaching with technology, using Madrasati. The participants found better attendance in their online courses. However, the participants indicated some challenges such as training to use technology, connectivity, and distraction.

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)0,053
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,335 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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