Structured Scaffolding with Digital Graded Audiobooks: Impacts on L2 Listening Comprehension and Learner Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
This study employed a mixed-methods research design to investigate the effects of structured scaffolding with digital graded audiobooks on the listening comprehension of low-proficiency Thai EFL undergraduates and to explore their perceptions of audiobook use within a structured extensive listening framework. Seventy-four students participated, including thirty-eight in the experimental group and thirty-six in the control group. Research instruments comprised a listening comprehension pretest and posttest, together with semi-structured interviews. The experimental group engaged with twelve Oxford Bookworms digital graded audiobooks integrated into pre-, while-, and post-listening scaffolding activities over twelve weeks, supplemented by autonomous practice through the Oxford Reading Club platform. The control group received conventional textbook-based listening instruction. Quantitative results showed that the experimental group’s mean score improved from 13.03 (SD = 2.17) to 17.68 (SD = 2.76), while the control group increased from 12.69 (SD = 2.59) to 14.86 (SD = 3.39). A significant between-group difference was found at posttest, t(72) = 3.94, p < .001, d = 0.92, indicating a large effect size. Qualitative findings revealed that students perceived digital audiobooks as enhancing comprehension, sound discrimination, accent awareness, vocabulary development, and authentic language use. The study highlights the pedagogical value of digital audiobooks in under-resourced, low-input contexts where access to authentic English and technology is limited. Overall, the results demonstrate that a guided-to-autonomous structured scaffolding model can promote accessible, sustainable, and independent listening development in EFL learning environments.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».