Utilization of Artificial Intelligence Tools in Fostering English Grammar and Vocabulary among Omani EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) is increasingly being integrated into language teaching and learning, offering numerous benefits and opportunities, especially for enhancing learning and teaching English as a Foreign Language (EFL). Many studies have investigated the impact of AI in EFL contexts. However, few studies investigated the impact of AI tools on learning English grammar and vocabulary, especially in the Arab context. Therefore, this study investigates the impact of AI tools in fostering Omani EFL learners’ grammar and vocabulary. The data were collected from 160 Omani EFL students enrolled at a branch of Omani Government University, using a survey. They were selected from the fourth level (Foundation Program) and students of the English General Requirements (Post-Foundation Program). Findings revealed that Omani EFL learners had positive perceptions towards AI tools for fostering their English grammar and vocabulary skills. In terms of differences between the study groups and variables, there was a significant difference between the learners' views on the impact of AI tools on improving English grammar and vocabulary. There was no significant difference between the views of the students of the two levels towards the impact of AI tools in fostering English grammar and vocabulary. On the other hand, a significant difference existed between the perspectives of those learners who use AI tools and those who do not use AI tools. In terms of correlation, there was no correlation between the level of study and the learners' views about using AI tools. However, a correlation was found between the actual use of AI tools and the learners' perspectives of using them to foster English grammar and vocabulary. Overall, these findings lead to some recommendations and suggest avenues for upcoming research in this innovative area.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».