The Effects of Blended Learning on First-Year Arab University Students' Oral Production
Notice bibliographique
Résumé
Arab language learners struggle with oral production due to limited exposure to the English language, the absence of direct interaction with English-speaking populations, and the prevailing English teaching and learning approaches offered by educational institutions. Blended learning approaches in language teaching and learning were established in the English as a Foreign Language (EFL) context to improve students’ skills. This study examined the impact of a blended learning approach on first-year Arab university male and female students’ oral production using a mixed-methods’ approach. The study enrolled 120 First-Year Arab university students from four Arab countries (Syria, Jordan, Egypt, and Saudi Arabia). Study participants from each country were then randomized into two groups: experimental and control groups. Additionally, four teachers and four students volunteered to participate in study interviews. Data was collected using three research instruments: The Oxford Online Placement Test, the pre-test and post-test, and semi-structured interviews. The use of the blended learning approach in the EFL context had a positive impact on first-year Arab university students' oral production. Using a blended learning approach in EFL contexts can enhance students’ achievement and improve students’ engagement. However, instructors were faced with barriers such as limited technological infrastructure, uneven digital literacy, and cultural norms and values when attempting to use the blended learning approach in Arab EFL classrooms. There are significant implications for instructors and institutions that seek to use a blended learning approach, such as pedagogical adaptation, technological competence, content creation, and individualized learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».