MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406327412 · doi:10.5772/intechopen.1007591

The Impact of Short Stories in EFL Classrooms: Enhancing Language Skills, Attitudes, and Perceptions in Two Iranian Schools

2025· book-chapter· en· W4406327412 sur OpenAlexaff
Zahra Heidarian, Rachel Heydon

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesFerdowsi University of Mashhad
Mots-clésPerceptionCreativityPsychologyInclusion (mineral)PedagogyForeign languageCompetence (human resources)Mathematics educationIntercultural competenceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the impact of incorporating short stories into English as a Foreign Language (EFL) classrooms on students’ language skills, attitudes, and perceptions in two Iranian schools. The research demonstrates a significant influence and high level of agreement among the students, indicating that short stories substantially enhance language skills, critical thinking, creativity, and cultural understanding for both male and female students. The findings suggest that the integration of short stories can serve as a valuable pedagogical tool in EFL education, contributing to improved language acquisition and fostering a more engaging and culturally enriching learning environment. This study underscores the importance of literary texts in language education, advocating for the inclusion of diverse literary genres to promote comprehensive language development and intercultural competence. Further research is recommended to investigate the efficacy of short stories in varied educational settings, thereby validating these findings and extending their applicability across different contexts in EFL instruction.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIntechOpen eBooksMême sujetEFL/ESL Teaching and LearningTravaux en français237 207