The Potential for the Development and Implementation of Blended Learning at the Universities of Kazakhstan
Notice bibliographique
Résumé
This research paper centers its attention on analyzing the blended learning method used in educational system in America, Europe and Kazakhstan, its holistic concept, perspectives, potential, applications, effectiveness and implementation. To determine the efficiency of the blended learning, we conducted a survey among English teachers using comparative analysis, an interview, a survey, and a questionnaire which revealed that the opinions differ regarding to the essence of blended learning technology, frequency, difficulties, problems in use and their solutions within the framework of the students’ independent work (SIW) and students’ independent work with a teacher (SIWT). According to the study the most effective, frequently used models in teaching a foreign language are considered by teachers to be the “Face-to-face” model (20.4%), as well as the "Training with continuation" model (12.2%). We also conducted a pedagogical comparative experiment among students on the basis of a higher educational institution. Two groups of students were selected: control group and experimental group. The research showed that using this method increased the students’ level of English language skills (listening by 15%, reading by 18%, writing by 10%, speaking by 9%, and students’ motivation in learning boosted by 22%) during one semester. Overall, the findings derived from the investigation indicate a pressing demand for a pragmatic comprehension of the theoretical foundations of the blended learning in the specific context of higher education programs.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».