Exploring English as a Foreign Language Japanese Learners’ Perceptions of Virtual Reality-Based Speaking Practice
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality (VR) offers unique advantages in English as a foreign language (EFL) learning by providing immersive contexts that are difficult to replicate in traditional classrooms. In this practice-based study we examine the integration of VR into task-based speaking activities through virtual tours of learners’ preferred locations in Japan. Sixteen Japanese university students participated in VR-based speaking tasks and completed a post-activity survey. Learners generally reported that the authentic VR environment encouraged language output, reduced anxiety, and enhanced motivation, though they also noted challenges such as technical difficulties, vocabulary limitations, and occasional physical discomfort. A tentative comparison by Test of English for International Communication (TOEIC) median split suggested differing tendencies: students with lower scores (< 575 TOEIC score) highlighted enjoyment and perceived progress, whereas those with higher scores (≥ 575 TOEIC score) more often noted task-related challenges. These patterns should be interpreted cautiously given the small sample size and the preliminary, exploratory basis of the grouping. Even so, the findings contribute to the field by identifying VR’s potential as a complementary pedagogical tool and by outlining a research agenda for larger and longer studies that can more fully determine its role in language education.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».