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Enregistrement W4413908755 · doi:10.5430/wjel.v16n1p315

Evaluating the Effectiveness of Eclectic Method in ESL Creative Thinking and Writing - An Experimental Study

2025· article· en· W4413908755 sur OpenAlexvenueno aff
T. Mahendran, S. Diravidamani, M. Hema, C. Masilamani, M. Ramesh, Sathya Thangavel

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCreative thinkingMathematics educationEclecticismPsychologyHistoryArchaeologyCreativitySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluates the impact of the Eclectic Method on creative thinking and writing ability among ESL learners in a post-pandemic engineering education setting. The controlled six-week intervention was conducted on 64 freshmen engineering students of a technical school, who were randomly assigned to an experimental group (n=32) and a control group (n=32). The Eclectic Method combined multimedia instruction, interactive exercises, competency-oriented learning, and cognitive skills development to address gaps in language education post-pandemic. Statistical analysis of paired t-tests results shows that students in the experimental group reported statistically significant gains in creative thinking (mean difference: 8.03, p<0.001) and creative writing (mean difference: 6.41, p<0.001) over the control group. A comparison between genders revealed no significant difference in the improvement between male and female students (p=0.002, Cohen's d=0.13), indicating the method is of equivalent worth for all students. The findings witness the eclecticism of the Eclectic Method, asserting its utility as a flexible and scalable instructional method for ESL classes. By bringing solutions to language learning problems in technical education, this research adds to the realization of the goals under Sustainable Development Goal (SDG) 4 by providing inclusive, innovative, and student-centred learning approaches. Further studies will concentrate on how the approach can affect education in the long term and its compatibility with AI-driven and computer-based learning environments for ESL acquisition in technical courses.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,421 · 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'étudeEssai non randomisé
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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