MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402724801 · doi:10.5539/elt.v17n10p36

Digital Literacy in Saudi Tertiary EFL Context: Perspectives of Students and Potentials for Listening Skills

2024· article· en· W4402724801 sur OpenAlexvenueno aff
Rand K. Alduwayghiri, Saad Aljebreen

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyActive listeningContext (archaeology)LiteracyMathematics educationPedagogyTertiary levelCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology is regarded as a vital aspect in modern society, revolutionising various fields. Consequently, evolutionary knowledge and skills raise in this paradigm, referred to as digital literacy. The necessity to reveal the influence in EFL, English as a foreign language, context is fundamental. The exploration seeks to examine digital literacy perspectives of 117 Saudi undergraduate EFL learners enrolled in English Language and Translation bachelor’s programme at a Saudi university. It also scrutinises the prospects for improving English listening skills. To achieve the exploration objectives, mixed-method approach is integrated via adopted questionnaires from scholarly work (Mudra, 2020; Najmi & Navaee Lavasani, 2021; Ng; 2012a; Ng; 2012b; Yukselir & Yuvayapan, 2019) with minor adjustments. Findings demonstrate EFL learners’ confidence to their digital literacy skills. They reveal high confidence to solving technical difficulties; conversely, the least positive positioning denotes towards literacy to web relevant activities. Findings advocate for the benefits of listening skills, especially for pronunciation and vocabulary improvement, authentic materials for learning, language learning motivation, and access to entertaining educational materials. The exploration serves endeavour to subsequent academic and pedagogical implementations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language TeachingMême sujetTechnology-Enhanced Education StudiesTravaux en français237 207