The Impact of Virtual Learning on Students’ Engagement in the Saudi EFL Context: A Connectivism-Theoretic Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on the connectivism learning theory (CLT), this paper probes the extent to which virtual learning (VL) influences students’ engagement (SE) in the Saudi EFL context. More specifically, this paper tests the hypothesis of whether or not VL improves SE in terms of eight learning variables: class attendance, class participation, the acquisition of the four language skills, learning anxiety, learning motivation, learning self-efficacy, willingness to communicate, and learning autonomy. This paper adopts a mixed-method approach, represented by both quantitative and qualitative methods of analysis and constituting two methodological instruments: a questionnaire and an interview. The sample consists of 256 EFL majors who are studying English at Prince Sattam bin Abdulaziz University, Saudi Arabia, and 14 EFL teachers who are teaching English at the same university. Three main findings are reported in this study: first, there is a positive attitudinal perception by the participants concerning the impact of VL on SE; second, VL increases students’ attendance, enhances their class participation, learning motivation, learning self-efficacy, learning autonomy, and willingness to communicate, and it decreases students’ learning anxiety; and third, SE is influenced by VL in terms of both productive and receptive language skills; positively, with regard to speaking and listening; and negatively, in terms of reading and writing. Pedagogically, the results of this paper necessitate reconsidering the efficiency with which new technologies are used in learning and teaching, and it is further anticipated to offer promising potential for the possibility of whether or not to completely depend on virtual learning in the near future.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».