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Enregistrement W4416229464 · doi:10.5430/wjel.v16n1p431

YouTube and TikTok Videos as Emerging Digital Literacies in Online Teaching: A Must Already in the Wake of COVID-19?

2025· article· W4416229464 sur OpenAlexvenueno aff
Bahadır Cahit Tosun, Selma Durak Üğüten

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2025
Typearticle
Langue
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaContext (archaeology)ComprehensionDistractionOnline videoDigital mediaReliability (semiconductor)Focus groupDescriptive statisticsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This quantitative study examines the use of YouTube and TikTok videos as short-form digital resources in online foreign language instruction. While the global shift to online education during the COVID-19 pandemic underscored the importance of accessible and engaging digital resources, the specific pedagogical value of social media platforms still remains obscure. As a contribution to the gap in the literature, a 27-item Likert-type scale, refined from an initial 39-item pool, was administered to 257 undergraduates (162 female, 95 male) enrolled in the Department of English Language and Literature at a state university. The instrument assessed dimensions including motivation, comprehension, intercultural competence, collaborative learning, distraction, anxiety, and practicality. Descriptive and inferential analyses were performed, including frequency distributions and reliability testing (Cronbach’s α = .71). The findings indicated that 61.4% of participants valued the platforms for enhancing engagement, while more than half reported improvements in comprehension and peer interaction. In contrast, relatively few students identified drawbacks: 26–27% cited distraction or impracticality, and 19% reported anxiety. These results demonstrate that although reservations exist, positive evaluations of YouTube and TikTok outweigh negative experiences in the context investigated. The study highlights the dual nature of short-form video integration in online education: strong potential for motivation and comprehension, balanced against limited but noteworthy concerns related to focus and sustainability. The distribution of responses suggests a consistent pattern, with advantages dominating the data while criticisms remain in the minority.

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)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeQualitatif
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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Résumé présentoui

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