Knowledge Attitude and Practice of Students Towards Online Communication in EFL
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Online learning refers to education that occurs through the Internet using technological tools such as tablets, smartphones, laptops, and PCs. This study intends to determine how structural equation modeling (SEM) can be used to evaluate the adequacy of the variables included in the knowledge, attitude, and practices (KAP) model concerning online communication in English as a foreign language (EFL). An exploratory study was conducted with 112 female undergraduate English language program (ELP) students at the King Khalid University of Saudi Arabia. A KAP questionnaire was distributed to those students using a Google form. The data analysis was carried out using SPSS version 20. The SEM analysis was conducted using Analysis of Moment Structures (AMOS) software version 5.0. The results showed that the mean score of KAP toward online communication in EFL was 3.78, 3.90, and 3.70, respectively. The mean practice score is lower than the mean knowledge and attitude score. The SEM analysis demonstrated that the variables used in the KAP model are positively related (p<0.05). Variables used in the KAP questionnaire are adequately fit to evaluate the ELP students’ KAP toward online communication in EFL. Hence, policymakers can utilize these variables to assess the students’ KAP toward online communication in EFL at HEIs. The findings of KAP can aid universities in framing and implementing appropriate strategies to motivate online communication and enhance the student’s English language skills.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle