The Use of Multimedia in English Classes as a Means of Increasing Student Motivation
Notice bibliographique
Résumé
The relevance of the study is conditioned upon the fact that in modern society the use of information technology tools is an important aspect that predetermines the work of many areas of human activity. Currently, multimedia has many advantages in teaching English as it offers more information, saves time, and stimulates imagination and creativity. It enriches the education process and can make it more effective by increasing students’ interest. In this regard, this paper is aimed at considering the process of using multimedia means to learn a foreign language. The leading methods used to investigate this problem were analysis, classification, deduction, synthesis, generalisation, and natural experiment, which helped research the influence of information and technological data on students’ achievements. The study covered the general concept of multimedia and its need for teaching English; showed the use of websites, programs, electronic dictionaries, and videos for learning English on the Internet; demonstrated the influence of multimedia technologies on modern language teaching methods; described the features of using the multimedia for language learning; analysed the relevant literature and covered the main principles for the effective introduction of media resources to learn English; identified the advantages and problems of using multimedia in education; diagnosed the data on the success of university students and their level of motivation when working with information technology and multimedia; considered strategies for using multimedia technologies and data in education. The materials of the present paper are of practical and theoretical value for educators, teachers, professors at universities, media psychologists, sociologists, translators, psychologists, and employees of educational organisations who will be able to develop methods and ways to improve students’ motivation based on the use of media technologies and information data.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».