Flipped Classroom: The Effectiveness of Using Pre-Lecture Assignments on Enhancing EFL Undergraduates’ Attitude, Ability, Engagement and Participation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Having students as the core pillar of the teaching and learning process is significantly crucial in today’s classrooms. Flipped classroom along with the integration of pre-lecture assignments have proved to transform traditional teaching methods into a more engaging and effective one which stresses leaners’ role to be the centre of the teaching and learning process and increases learning gains. So, this article explores the effectiveness of implementing pre-lecture assignments on enhancing EFL undergraduates’ attitudes, ability, engagement and participation. The researcher adopts a descriptive analytical mixed approach. A questionnaire and interview are employed as data collection tools. The population of this study is level three EFL undergraduates majoring in English language; Faculty of Alsun, International University of Africa. Using a random sampling technique, the researcher administers the tools to the whole class (58 students) in which 48 students take part as sample of the study. The data is analysed using SPSS version 29. The results reveal that the pre-lecture assignments have significantly enhanced the students’ learning ability and helped them to gain a good background about the upcoming content. It also demonstrates that these assignments have increased their engagement and participation during class discussions and that class time is devoted to discussion rather than presentation. In addition, the findings show that the assignments have enhanced their attitudes towards the course. Finally, it’s recommended that EFL instructors should implement pre-lecture assignments in their classes to get more learner-centred classes and equip their students with the required terminology before coming to the class.
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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 | 0,015 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle