Online Flipped Classroom for English Enhancement Programs: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
This review focuses on the benefits that flipped classrooms have in English language learning programs. Relevant topics include synchronous instruction, asynchronous instruction, online courses, blended learning, and learning motivation among international students.\nTo help international students meet English language requirements, many universities in Canada offer English language enhancement programs (ELEPs) with preparatory courses international students can take before enrolling in their programs of study at their host universities. However, the outbreak of COVID-19 forced many courses to be moved from physical classrooms to online classrooms. Given that online courses may bring increased pressure and difficulties to international students (Chen et al., 2020), using appropriate learning activities by blending the asynchronous and synchronous classes may help promote the learning outcomes (Lin et al., 2019).\nIt is essential to determine which pedagogies most effectively engage and motivate students, so instructors need to conduct needs assessments and identify the best ways to meet student expectations (Henry, 2018). As a pedagogical approach, the flipped classroom can be utilized in different ways depending on students’ learning preferences and the topics taught (Singh, 2020). Based on the review of literature related to online learning for English language enhancement, particularly the benefits of the flipped classroom, this presentation aims to facilitate discussion from audience members regarding approaches that can help international students with the best possible learning experience in Canadian higher education institutions in future online courses.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».