Assessing Pedagogical Strategies Integrating ChatGPT in English Language Teaching: A Structural Equation Modelling-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
This research investigates the impact of AI-powered ChatGPT technology on current pedagogical strategies, focusing on student engagement, language proficiency, and perceived usability. Data was collected through structured surveys from 301 English language learners at Ajman University (49.9%) and University of Hail (50.1%) in the United Arab Emirates and Saudi Arabia respectively. Grounded in constructivist learning theory, the results reveal strong positive outcomes. The integration of ChatGPT into pedagogical strategies significantly enhances student engagement, improves language proficiency (β=0.698, p<0.000), and increases perceived usability among English language learners in higher education institutions in the UAE and Saudi Arabia. Respondents reported that these strategies made lessons more engaging and interactive, improved their language skills, and provided a user-friendly learning interface. These findings underscore the potential of AI tools like ChatGPT to revolutionize language education by offering interactive, personalized, and effective learning experiences. Additionally, the study supports the principles of constructivist learning theory, highlighting students’ positive attitudes and perceptions towards the integration of ChatGPT-enhanced pedagogical strategies,. Practical recommendations and study limitations are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».