Impact of E-Learning on High School Students’ English Language Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic significantly affected all sectors, including education—schools were affected by widespread lockdowns, which necessitated the adoption of online learning platforms. Using a mixed-methods research methodology incorporating questionnaires and interviews, researchers in the current study examined the impact of e-learning on high school students’ English language learning, particularly their spoken skills, in Kuwait. The researchers studied a sample of 60 participants for the quantitative analysis and 18 students for the qualitative analysis. All were high school students in Kuwait enrolled in English classes. The study’s results revealed significant challenges associated with e-learning, including low acceptance rates among students. Most students disagreed that online learning is a perfect learning tool, suggesting that e-learning fails to promote critical thinking skills and facilitate learning. E-learning also affects learners’ capabilities to express their feelings and ideas. The interviews showed that e-learning failed to improve the students’ English language mastery. Some of the challenges we noted include technical hitches and the inability to deploy teaching strategies used successfully in physical classes. Overall, the results indicate that students disliked online learning in Kuwait. In conclusion, e-learning is a significant opportunity for students to improve their learning, but it must be effectively used to encourage students’ uptake. It is necessary to assess schools’ preparedness to implement it as well as to design complementary programs and strategies to ensure students gain mastery of the English language.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle