A Comparison of ESLE Web-based English Vocabulary Learning Application with Traditional Desktop English Vocabulary Learning Application: Exceptional learner parents’ point of view
محل انتشار: فصلنامه آموزش و پژوهش زبان، دوره: 8، شماره: 33
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 276
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JFL-8-33_008
تاریخ نمایه سازی: 9 مرداد 1400
چکیده مقاله:
The aim of this study was to compare the Exceptional Student Learning English (ESLE) web application and traditional application and the evaluation of the ESLE app mainly from the exceptional student parents' perspective. To this end, five exceptional student parents with their exceptional children were selected among ۳۰ parents in Isfahan in Isfahan province. Open-ended questionnaires were sent to five parents to collect the parents' feedback on the ESLE app and their perceptions of mobile apps-assisted language learning experiences. Results indicated that, ESLE game-based app has encouraged exciting opportunities for personalized and learner-centered environments with flexible access to learning materials anytime and anywhere. The novel and enjoyable ways of learning would have a great potential to increase learning motivation and encourage lifelong learning habits. More research will be needed in the young filed of MALL in order to suggest the right direction to effective language learning. Findings have illuminative implications for teachers, exceptional students, parents, and app developers.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Shima Ghobadi
Department of English, Shahreza Branch, Islamic Azad University, Shahreza, Iran
Mohsen Shahrokhi
Department of English, Shahreza Branch, Islamic Azad University, Shahreza, Iran
Ahmad Abedi
Department of Psychology of Children with Special Needs, University of Isfahan, Isfahan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :