The Development of an Effective ICC Teaching Model Aims to Enhance the Intercultural Competence of EFL Tertiary Students in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to develop a teaching model for intercultural communicative competence (ICC) that would effectively and efficiently improve Thai English as a Foreign Language (EFL) tertiary students in Thailand. The research and development (R&D) strategy was used as the research design for the study (Phusee-Orn, 2021). The study unfolded over three phases. Phase 1 involved the development of the teaching model; Phase 2 focused on the implementation of the teaching model; and Phase 3 involved the evaluation of the teaching model. In the 2023 academic year, students enrolled in the Bachelor of English Education Programme at Nakhon Ratchasima Rajabhat University in Thailand were selected as research pilot study participants and experimental subjects. The research instruments comprised the ICC teaching model and three teaching modules. The data collection and analysis were assessed using three methods: 1. a questionnaire; 2. pre- and post-tests; and 3. in-depth focus group interviews. This study included a combination of qualitative and quantitative data analysis methodologies. The research results demonstrated that the ICC teaching approach had a substantial impact on improving the intercultural competency of Thai EFL tertiary students, who were studying English as a non-native language. The results indicated that students acknowledged the potential of the ICC teaching paradigm to improve their overall intercultural competence. They reached a consensus that teaching modules 1–3 has the capacity to enhance the intercultural competency of Thai tertiary EFL students. The superior quality (x̄ = 4.85) demonstrated an improvement in students' intercultural knowledge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».