Using Songs to Enhance Thai EFL Primary Learners’ Pronunciation of Verb With the /ing/ Ending Sound
Notice bibliographique
Résumé
Pronunciation is a crucial component of language acquisition, vital for achieving clarity and fluency in communication. This study, utilizing cycles of action research, aimed to evaluate the impact of songs on the pronunciation skills of Thai EFL learners. Additionally, this study explored the participants’ perceptions of using songs in their English class and employing a cyclical action research process. The study involved 25 third-grade students with poor pronunciation skills. Data was collected through song-based lessons, pronunciation pretest and posttest, and a semi-structured interview. Quantitative data were analyzed using descriptive and inferential statistics, including means, standard deviations, and paired-sample t-tests. Qualitative data were examined using content analysis. The findings revealed that songs significantly enhanced the pronunciation skills of the participants at the 0.05 significance level, with a mean score of 76%. Participants viewed song-based lessons positively, noting improved learning environments and emotional and functional benefits. These lessons made the classroom more engaging and enjoyable while helping reduce anxiety and boost motivation. Functionally, songs aided in improving pronunciation through repetitive and rhythmic practice. The study’s findings suggest that incorporating songs into the curriculum can be an effective strategy for enhancing pronunciation skills in Thai EFL learners, providing significant pedagogical advantages and fostering a more dynamic and supportive classroom atmosphere.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».