Seeing Beyond Words: An Investigation of Students' Opinions on Interactive Murals for Vocabulary Teaching
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the ways in which students view interactive murals as part of the vocabulary teaching and learning process in the classroom. A qualitative methodology and survey were administered to 22 elementary school students. The three components of the questionnaire were as follows: the pedagogical content of the feature of interactive mural, and motivation in using the murals. The questionnaire was administered to a research sample of 22 students who were specifically selected for the study. With a coefficient of scalability (CS) of at least 0.60 and a coefficient of reproducibility (CR) of at least 0.90, the data were deemed to meet the unidimental and cumulative features after being analyzed using the Guttman scale. The results revealed that the mean CS score was 0.91, indicating that the coefficients of scalability were deemed good, and the mean CR score from the three indicators was 0.90, indicating that the CR results were valid. Considering the mean recapitulation rate among the students was 16,33%, the students’ perception was positive. The results, which showed that students’ perceptions of the interactive smural’s use as a technology in the classroom were positively correlated with their use of learning resources. It was possible for the students to acquire new teaching tools, such as interactive murals. Murals werehave been suggested as a potentially engaging substitute for traditional classroom media, particularly when teaching vocabulary. In summary, by documenting the diverse perspectives, this research not only sheds light on the perceived advantages of interactive murals but also emphasizes how these visual aids can be utilizedused to create captivating and productive vocabulary learning opportunities. The findings have implications for teachers, curriculum developers, and legislators who want to improve vocabulary instruction in the classrooms by incorporating interactive and visually appealing elements of murals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».