Research on College English Expansion Classroom Based on Mobile Learning in the Era of New Media
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid development and popularity of intelligent and mobile devices, the new media era has entered an unprecedented climax, and various products have emerged, such as networked media platforms, digital television, digital newspapers and magazines, etc. The education model has also undergone great changes and breakthroughs. Traditional teaching philosophies, methods and resources are relatively homogeneous, with some teachers focusing on the instrumental aspects of English to the detriment of its humanistic aspects, thus limiting the enhancement of students' English literacy. In addition, the atmosphere of English learning and students' motivation also greatly affects the efficiency of English learning. This article uses mobile learning as a method to explore its effects on the extended English classroom at university, with the aim of better helping university English teachers to build an effective extended English learning classroom. Using some common English learning indicators, the aim of the article is to investigate and analyse the effectiveness of mobile learning as a way for students to develop their English language skills. The results of the experiment showed that students' ability to learn English independently at university increased after using mobile learning, with a 1.89% increase for English majors and a 5% increase for non-English majors who chose 'often learn independently'. In addition, the proportion of students who were not sure whether they would study independently dropped by 1.11% and 0.22% respectively, indicating that students have become more clear about their goals and orientation after mobile learning. All in all, mobile learning based on new media platforms has a beneficial effect on the expansion of English classes in universities.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».