High-Tech Innovations in English Language Teaching: Investigating the Role of Digital Solutions in Saudi EFL Context
Notice bibliographique
Résumé
As modern technology continues to advance, language teaching has also embraced the integration of high-tech innovations and solutions. The performance of the students is positively impacted by these new digital learning methods. However, since technology keeps evolving, it is imperative to monitor the use of modern digital solutions in educational settings. In line, it has become increasingly important to delve into the effects of digital applications, platforms, and tools on language learning and teaching practices. The present study aims to probe the role of digital solutions in ELT pedagogy within the context of Saudi Arabia. For this purpose, this study aims to examine the perceptions of teachers and learners regarding the efficacy of digital solutions for the improvement of language competence and performance along with the challenges faced during the process. The research utilizes a mixed-methods approach, incorporating both surveys and interviews as data collection instruments, involving a sample population comprised of 417 students and 10 teachers. The findings reveal that students are quite enthusiastic about the use of digital applications, resources, and technology in the EFL classrooms; however, they have also exposed the lack of usage of the latest trends in technology in the learning environments. Moreover, the teachers also show a positive attitude toward the integration of high-tech solutions in the pedagogy for a better and improved learning and teaching experience. However, they also express a certain degree of unease over their level of technology apprehension, cost-related issues, and the long-term viability of digital solutions in the educational landscape. The study suggests that digital solutions have the potential to bridge the gap in access to quality education, predominantly in far-off areas or for people with limited resources. Considering the role of digital solutions in ELT can certify that educational opportunities are more reachable and inclusive for all Saudi learners, irrespective of their geographic location or socio-economic background. Thus, relevant stakeholders have to take certain initiatives to fill the gaps.
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 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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».