Using Self-Regulated Learning Strategies in Blended Classrooms to Improve Students’ Receptive Language Proficiency
Notice bibliographique
Résumé
The Self-Regulated Learning (SRL) Strategies have served as a basis in blended classrooms over a period of time to conduct experiments on various students’ problems. The technique of blended classrooms has shown optimistic results and has offered new opportunities for improving students' reading and learning skills, mainly known as receptive language proficiency. This study investigated how integrating SRL strategies within a blended classroom enhances English as a Foreign Language (EFL) learners' reading comprehension and writing skills. A quasi-experimental research design was employed, with participants divided into an experimental group, which utilized SRL strategies, and a control group, which did not. The findings revealed that the experimental group significantly outperformed the control group in both writing and reading comprehension skills. The mean scores for the experimental group were 84.30 for writing skills and 87.20 for reading comprehension, compared to 66.70 and 70.10, respectively, in the control group. These statistically significant differences, with p-values less than 0.001, confirm that SRL strategies substantially enhance students' receptive language proficiency in a blended EFL classroom. Furthermore, SRL strategies effectively improved reading comprehension at all levels—literal, inferential, and critical—highlighting their comprehensive impact on students' cognitive development. This study highlights the importance of incorporating SRL strategies in blended learning environments to improve EFL learners' language proficiency, offering a valuable approach for educators aiming to enhance students' reading and writing capabilities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».