A Mixed-Method Study on the Impact of ELSA Speak in Enhancing Oral Communication Skills of Introverted ESL Students
Notice bibliographique
Résumé
This research investigates how the ELSA Speak application enhances spoken English competencies among introverted ESL learners, with particular emphasis on first-year university students and their public speaking capabilities. Employing a mixed-methods research design, the study examined 93 ESL participants aged 20-22 years to evaluate their receptiveness toward utilizing ELSA Speak for public speaking skill development. Participants underwent random selection and engaged in structured ELSA Speak practice sessions, subsequently being allocated into control groups (comprising extroverted learners) and experimental groups (comprising introverted learners). Data collection utilized pre-assessment and post-assessment evaluations, with statistical analysis conducted through paired-sample t-tests and one-sample t-tests. Results demonstrated statistically significant enhancement in speaking proficiency during post-assessments, particularly evident in digital communication contexts and public speaking scenarios. Post-assessment analysis revealed that ELSA Speak's comprehensive feedback mechanisms enabled participants to recognize and remediate specific performance deficiencies. The research advocates for integrating ELSA Speak functionality with virtual conferencing platforms to strengthen both general and professional communication competencies. Findings underscore ELSA Speak's efficacy as an instrumental resource for advancing language proficiency among introverted ESL students, especially within professional contexts, while encouraging additional investigation into its applicability across various academic fields beyond oral communication skills.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».