Development of Listening Comprehension and Pronunciation of Pinyin Characters in Mandarin Chinese Through Online Language Teaching: A study on Chinese Language Students at the Faculty of Education, Uttaradit Rajabhat University
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the effectiveness of online Chinese language courses, focusing on the development of listening comprehension and Mandarin pinyin pronunciation skills among Chinese language students at the Faculty of Education, Uttaradit Rajabhat University. Utilizing a systematic approach, the research employed a pre-test and post-test design to evaluate the impact of the instructional methods on students’ language abilities. Significant improvements were observed in both listening comprehension and pronunciation skills post-intervention, as evidenced by statistical analysis. Moreover, the study gauges students’ satisfaction with the online learning experience, revealing high levels of contentment regarding course content, accessibility, and instructional delivery. The research outcomes have demonstrated a statistically significant improvement in the skills assessed. Students’ scores in listening comprehension and Mandarin pinyin pronunciation substantially increased from pre-instruction to post-instruction. Specifically, the average scores in listening comprehension improved from 16.45 to 24.50, while pronunciation scores rose from 10.85 to 16.30, both evidencing significant advancements with a significance level of 0.05. These results underscore the effectiveness of the online Chinese language courses in enhancing students’ linguistic capabilities.
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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 | 0,000 | 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 ».