Exploring Flipped Classrooms in EFL Teaching: A Comprehensive Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The flipped classroom model has gained significant attention as an innovative pedagogical approach to teaching English as a Foreign Language (EFL). This method promotes active learning, student engagement, and improved language proficiency by shifting content delivery to pre-class activities and dedicating class time to interactive and collaborative tasks. This systematic review synthesizes findings from seven peer-reviewed studies published between 2016 and 2024, selected through a PRISMA-guided search of ERIC, ScienceDirect, and Google Scholar databases. The analysis highlights the flipped classroom’s effectiveness in enhancing EFL learners’ speaking, listening, and reading skills, fostering autonomy, and reducing language learning anxiety. Despite its benefits, challenges remain, including technological disparities, variations in student readiness, and insufficient teacher training. The review underscores the need for tailored professional development, equitable access to digital resources, and adaptive strategies to address these obstacles. Additionally, cultural and contextual factors significantly influence the model’s success, necessitating further exploration to optimize implementation in diverse educational settings. This systematic review contributes to the growing body of research on flipped classrooms, providing insights for educators and policymakers to enhance the efficacy of this approach. By addressing identified challenges and leveraging their advantages, the flipped classroom model offers a promising avenue for transforming EFL education and meeting the demands of 21st-century learners in a globalized world.
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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 | 0,021 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».