The Effects of Multimodal Teaching on English Vocabulary Knowledge of Thai Primary School Students
Notice bibliographique
Résumé
It is increasingly prevalent in digital learning and teaching strategies for discerning a global perspective on creating the student learning experience. Multimodality is an emergent phenomenon that may influence how digital learning is designed, especially during the COVID-19 pandemic in which immersive learning environments, such as a virtual learning platform, were employed. This immersive platform may assist learners in engaging in, paying attention to, and reflecting on their learning. This quasi-experimental study examined the effects of multimodal teaching on primary school learners’ English vocabulary and their attitude toward the learning environment. The participants were 59 primary school students in the northeastern part of Thailand. They were divided into two groups: experimental and control groups. The former consisted of 33 students, while the latter comprised 26. Following Nation’s (2013) word knowledge framework, two tests were developed to measure participants’ receptive and productive knowledge of the words. L2 vocabulary scholars validated the tests, and the reliability of the tests was checked using Cronbach’s alpha coefficient. The questionnaire was also developed to explore the participants’ attitudes toward using multimodal teaching methods to improve their vocabulary knowledge. The results showed that although both groups increased their vocabulary knowledge, the statistical analysis revealed that the multimodal teaching technique significantly enhanced participants’ receptive and productive vocabulary knowledge. The results also indicated that primary school participants had a positive attitude toward using multimodal teaching methods to improve their vocabulary knowledge. The current study suggests that the multimodal teaching method effectively improves Thai primary school learners’ receptive and productive word knowledge and helps them learn new vocabulary.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 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 ».