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Enregistrement W4389048506 · doi:10.5539/elt.v16n12p39

The Use of Flipped Classroom Technology Approach with E-Writing Program to Develop Writing and Promote Active Learning Environment of Thai EFL Learners

2023· article· en· W4389048506 sur OpenAlexvenueno aff
Pongpatchara Kawinkoonlasate

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlipped classroomMathematics educationNonprobability samplingPsychologyData collectionBlended learningQualitative propertyInstructional designTeaching methodEducational technologyPedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The utilization of technology and digitalization has ushered in substantial changes within the education system, exerting a profound influence on the processes of teaching and learning. This study introduces an innovative approach, the flipped classroom learning method, with the objective of enhancing the writing skills of learners. The research encompasses the following objectives: (1) To evaluate the impact of the flipped classroom learning approach, combined with the e-Writing instructional design program, on the writing skills of EFL (English as a Foreign Language) learners. (2) To investigate the creation of an active learning environment for learners who have experienced the flipped classroom learning approach with the e-Writing instructional design program. (3) To explore the attitudes of EFL learners regarding the implementation of the flipped learning approach with the e-Writing instructional design program within a writing classroom. This study involved 30 participants enrolled in an Essay Writing course, selected through a purposive sampling method. Six research instruments were employed: (1) Flipped classroom lesson plans (2) Achievement tests (3) Questionnaires (4) Flipped classroom learning technology with a model for an e-Writing instructional design program (5) Interview questions (6) Focus group discussions Data collection took place during the second semester of the Academic Year 2022, with data analysis conducted using SPSS for quantitative data and coding and content analysis for qualitative data. The primary findings demonstrated that the flipped classroom learning approach effectively enhanced learners' writing tasks, bolstering motivation and cultivating a more favorable learning environment that positively impacted the quality of writing. Learners responded positively to the flipped classroom approach, reporting increased engagement in active learning. Consequently, it is recommended that the flipped classroom learning approach be considered as a viable instructional alternative to cultivate a more meaningful learning environment and elevate learners' academic performance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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