Utilising Tiktok Features for Speech Communication
Notice bibliographique
Résumé
The art of teaching speech communication should be varied according to current trends. Teaching speaking should focus on the practice of the language, which should be done in pairs or groups. However, the COVID-19 pandemic restricted students from attending schools, making speaking in English impossible. Social distancing was enforced and still is now, when they returned to school, ruling out group activities or much speaking in classrooms. This was an issue among English language teachers in Malaysia as the teaching of English uses a modular system that comprises Listening and Speaking, Reading, and Writing. Listening and speaking could not be conducted at will. Pupils were deprived of opportunities to practice the English language in classrooms. Therefore, the suggested course of action was to improve speech communication by utilising the technologically useful application TikTok and its essential functionalities. This study aims to investigate how TikTok features can improve speech communication and examine learners' perceptions after applying the TikTok features to improve their speaking skills. The instruments used for this study are speaking rubrics for speaking tests and a questionnaire. A purposive sampling of 100 students was used. The results show that the respondents scored higher in their post-test than their pre-test after using TikTok to improve their speech communication. All respondents perceived the use of TikTok as positive and encouraging. The implication of the findings includes introducing innovative speaking practice measures such as the development of mobile learning, and a renewed teaching methodology to teach speech communication.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».