The Influence of Social Media on Improving the Pragmatic Skills of EFL Saudi University Students
Notice bibliographique
Résumé
Social media platforms can be a gateway through which English as a foreign language (EFL) students gain access to the world of the target language, communicate with native speakers, and learn more about their culture. Against this background, the present study aims to investigate whether EFL students’ use of social media has impacted the development of their pragmatic competence and conversational skills. Sixty Saudi EFL students, aged 17 or older, studying in the English Language and Translation Department at the Saudi Electronic University participated in the study. Data were collected through an online questionnaire that assessed the participants’ perceptions of using social media networks to practice their English conversation skills. The results showed that social media use had a positive impact on the students’ pragmatic and conversational skills. Specifically, a significant proportion of the participants reported an awareness of conversational and pragmatic improvements resulting from social media use that may not be available in traditional classroom settings. These findings suggest that technology-assisted language learning, particularly learning using social media, should be incorporated into language instruction to improve EFL students’ pragmatic and conversational knowledge. In this regard, social media networks are especially valuable in providing authentic and meaningful language and interaction opportunities. Future research could examine other forms of technology-assisted language learning beyond social media and employ a mixed-methods approach to gain a more comprehensive understanding of the impact of mobile-assisted language learning (MALL) on EFL learners’ pragmatic and conversational proficiency.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».