The Effect of Using Flipped Classroom with CLZ Platform on Students' English Achievements in China
Notice bibliographique
Résumé
English has a very important place as a major subject in our teaching. How to enable students to quickly master English vocabulary and improve the use of English skills is a problem worth thinking about by teachers in China. This study was conducted to develop a lesson plan of flipped classroom with CLZ (as an instructional tool) and to study the effects on English achievements of students. In this case, the total population was 300 and a random sampling was used to select 30 8th grade students from Shuyuan Middle School in Henan Province, China for this study. The research tools used in the study were the flipped classroom lesson plan, CLZ platform and English test papers, which were used to conduct pre-tests and post-tests for these 30 students. This study uses statistics with x, S.D and t-test to arrive at the significance of the change in the students' English achievement. The final results of the study showed that the x1 of the pre-test is 74 and the x2 of the post-test is 84. The pre-test S.D is 16.71, the post-test S.D. is 12.26. Since the S.D of the post-test is smaller than the standard deviation of the pre-test, it can be seen that the students' performance after four weeks of flipped classroom teaching has significantly improved compared to the pre-test, and the value of the achievement gap between the students has been reduced. Moreover, the students' post-test scores were significantly higher than their pre-test scores (P>0.05).
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».