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Autor/in | Liu, Qi |
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Titel | Students' self-directed use of technology in language learning out of classroom in Chinese secondary context. |
Quelle | Berlin: Freie Universität Berlin (2022), 222 S.
PDF als Volltext (1); PDF als Volltext (2); PDF als Volltext (3); PDF als Volltext (4) Dissertation, Freie Universität Berlin, 2022. |
Beigaben | Literaturangaben |
Sprache | englisch |
Dokumenttyp | online; Monographie |
DOI | 10.17169/refubium-35181 |
URN | urn:nbn:de:kobv:188-refubium-35466-9 |
Schlagwörter | Selbst gesteuertes Lernen; Sprachenlernen; Technologie; Dissertation |
Abstract | Angesichts der explosionsartigen Zunahme technologischer Ressourcen für das Sprachenlernen besteht die Notwendigkeit, einen Leitfaden für Schüler, Lehrkräfte und Anbieter von Lernressourcen zu erstellen, der aufzeigt, wie diese verfügbaren Ressourcen effektiv ausgewählt, empfohlen und gestaltet werden können. Der Leitfaden sollte die aktuelle Situation in Bezug auf die selbstgesteuerte Nutzung verfügbarer technologiebasierter Lernressourcen durch die Schüler, die Faktoren, die ihre Wahl beeinflussen, und die Lernergebnisse, die sich aus ihren verschiedenen Entscheidungen ergeben, abdecken. In der vorliegenden Studie wurde ein solcher Leitfaden zu diesen drei Aspekten vorgestellt. Ich habe mich von einer früheren Studie inspirieren lassen, in der ein Klassifizierungsrahmen für technologische Lernerfahrungen (Lai et al., 2017) entwickelt wurde, um die tatsächliche Nutzung von Technologie durch Studierende beim Sprachenlernen außerhalb des Klassenzimmers zu untersuchen. Daher habe ich ihre Methodik teilweise übernommen, eine solidere theoretische Grundlage geschaffen und mich auf die gesamte übrige Literatur bezogen, indem ich ihre Drei-Typen-Klassifizierung (1. unterrichtsorientiert; 2. unterhaltungs- und informationsorientiert; 3. sozialorientiert) der selbstgesteuerten technologischen Sprachlernerfahrungen von Schülern an einen neuen Kontext - chinesische Sekundarschüler - angepasst habe. Die Studie verwendete explorative, sequenzielle, gemischte Methoden und begann mit Interviews mit 15 Schülern, gefolgt von einer Umfrage (n=429), die aus den Interviewergebnissen entwickelt wurde. Der aus den Interviews abgeleitete Klassifizierungsrahmen erfuhr nach der explorativen Faktorenanalyse (EFA) einige Änderungen in den Faktoren. Unter Berücksichtigung der Ergebnisse der qualitativen Studie sowie der EFA diskutierte ich die möglichen Gründe für die Veränderungen und ermittelte vorläufig einen Klassifizierungsrahmen mit vier Kategorien, um verschiedene Arten des Engagements der Studierenden beim selbstgesteuerten Sprachenlernen mit Technologie außerhalb des Klassenzimmers zu unterscheiden. Der Unterschied zwischen der Vier-Kategorien-Klassifizierung und der früheren Drei-Kategorien-Klassifizierung bestand darin, dass die zweite Kategorie in der aktuellen Forschung in zwei Typen unterteilt wurde (1. unterrichtsorientiert; 2. unterhaltungsorientiert; 3. informationsorientiert; 4. sozialorientiert). Diese Unterteilung wurde als sinnvoll erachtet, da die Einflussfaktoren und der Lernoutput dieser beiden Typen als unterschiedlich eingestuft wurden. Dieser verlässliche und gültige Klassifizierungsrahmen wurde in der aktuellen Studie als übertragbar auf andere Kontexte befunden. Darüber hinaus war unter den vier Typen die informationsorientierte technologische Lernerfahrung der einzige, der die Lernergebnisse signifikant vorhersagte. Die Ergebnisse ermutigen die Studierenden, sowohl affektive als auch kognitive Strategien beim selbstgesteuerten Sprachenlernen mit Technologie zu nutzen, und geben Pädagogen und Anbietern von Bildungsprodukten eine Orientierungshilfe bei der Auswahl oder Gestaltung von ansprechendem und authentischem Lernmaterial, um den Studierenden bessere Lernergebnisse zu ermöglichen. (Orig). |
Erfasst von | Deutsche Nationalbibliothek, Frankfurt am Main |
Update | 2023/1 |