Instructional Toolkit for Outcome-Based Instruction on English Grammar of Thai EFL Students in the Thonburi District in Bangkok
Notice bibliographique
Résumé
The purposes of this research were to a) find out how well the new instructional toolkit works at improving students’ English grammar skills in verb tense structures, b) investigate the effects of Thai EFL students’ learning achievement in utilizing an instructional toolkit on the acquisition of English grammar, c) investigate Thai EFL undergraduate students’ knowledge retention after teaching using an instructional toolkit, d) study relationships among study levels, English proficiency levels, and learning achievement of Thai EFL students on the acquisition of English grammar before and after utilizing an instructional toolkit, and e) explore the Thai EFL students’ perceptions regarding the instructional toolkit in terms of design, retention development, and implementation. The sample was categorized into two groups: 100 primary students and 100 secondary students. All students were studying in public school in the Thonburi district in Bangkok, Thailand, using multilevel group research design. The instruments were a) an instructional toolkit, b) achievement tests, c) a questionnaire, and d) interviews. The data were collected before, during, and after conducting research. The data were analysed quantitatively, using SPSS to find out the frequency, mean (M), and standard deviation (SD) of the participants’ perceptions regarding use of the instructional toolkit, and qualitatively using content analysis. The research revealed that a vast majority (95%) of students and teachers acknowledged the toolkit’s efficiency and efficacy, with significant improvements noted post-intervention. Additionally, the toolkit effectively enhanced knowledge retention in verb tense structures across different educational levels, showing particular resonance with higher-grade students and those at intermediate proficiency. However, despite appreciation for its user-friendly design and retention-enhancing features, there was a clear recommendation for the inclusion of more diverse real-world examples in future iterations.
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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».