The Effect of Using Theme-Based Blended Learning on Egyptian EFL University Students’ Oral Performance
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the effect of theme-based blended learning on Egyptian EFL university students' oral performance. In this context, barriers such as the influence of mother tongue, students’ huge number, restricted opportunities for authentic resources, and limited classroom time often hinder fluent and confident expression. To address these challenges, a mixed-method, quasi-experimental pre-/post-test design was employed with 30 intermediate-level second-year students from the Faculty of Business Technology at the Canadian International College. Across 17 blended sessions, students engaged with authentic themes using digital tools such as Jitsi Meet, Edpuzzle, Nearpod, and WhatsApp. Quantitative analysis using paired-sample t-tests revealed statistically significant differences in overall oral performance and across strategic, discourse, interactional, and paralinguistic competencies (η² > 0.90). Qualitative data from observations, recordings, and student reflections suggested improvements overall and each oral performance competency, particularly in intonation, topic maintenance, active listening, and use of fillers. The findings indicate that integrating authentic themes within a blended learning framework promotes sustained oral practice and provide meaningful exposure to authentic language contexts. Despite limitations such as the small sample size and absence of a control group, the study offers insights into the potential of theme-based blended learning to foster engagement and support oral proficiency development.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».