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Enregistrement W4407820024 · doi:10.5430/wjel.v15n4p111

Effects of Process Drama on English Speaking Competence among Undergraduate EFL Learners in China

2025· article· en· W4407820024 sur OpenAlexvenueno aff
Lilliati Ismail, Norhakimah Khaiessa binti Ahmad, Qian Guo

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducation and Learning Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDramaChinaMathematics educationComputer scienceProcess (computing)Competence (human resources)PsychologyPolitical scienceProgramming languageLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Process drama has been widely utilized in educational settings to enhance student engagement and achieve communicative goals. Despite its growing application, there is limited empirical evidence assessing its effectiveness specifically for improving English as a Foreign Language (EFL) speaking competence among undergraduate students in China. This study investigates the efficacy of process drama in enhancing EFL speaking competence among non-English major undergraduates in China. A total of 84 participants were involved, with 42 assigned to an experimental group (EG) that received process drama-based instruction, and 42 to a control group (CG) that followed conventional teaching methods. Data were collected through pre- and post-tests evaluating speaking competence. The analysis employed paired samples t-tests, independent t-tests, and ANCOVA to compare the pre- and post-test results. The results demonstrated significant improvements in speaking competence in both groups; however, ANCOVA revealed that the EG exhibited significantly greater improvement compared to the CG (p = .003). This study confirms that process drama is significantly more effective than conventional teaching methods in enhancing English speaking competence, providing novel insights into the specific benefits of process drama, highlighting its potential to address the limitations of traditional teaching approaches and offering a valuable contribution to the field.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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