Personalising Learning in Maltese - Exploring International Students’ Expectations Towards Ġabra Online Lexicon
Notice bibliographique
Résumé
The rapid incorporation of digital technologies in formal education has led to significant transformations, albeit not always yielding the anticipated productivity. This study investigates the attitudinal changes towards an online Maltese lexicon, Ġabra, among 46 adult learners of Maltese as a foreign language. By utilising a composite analytical model, the study is grounded in the theoretical frameworks of Technological Frames of Reference, the Technology Acceptance Model (TAM), and the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). These frameworks guided the tracking of the development of respondents’ attitudes over a five-month research period. The survey results gathered at the onset and conclusion of the study highlighted a perceptual discrepancy between the initial expectations towards an e-dictionary and the actual usage experience of the Ġabra platform. As the students gained more experience with the platform, their attitudes towards Ġabra underwent a shift. Despite some initial expectations not being fulfilled, the majority of students ultimately found Ġabra to be a beneficial tool for learning Maltese. The students’ feedback about the Ġabra online dictionary can potentially pave the way for a more personalised learning experience of the Maltese language.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».