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J-GLOBAL ID:201902235723171264   整理番号:19A0517612

英語言語獲得のためのモバイル学習:分類,挑戦,および推奨【JST・京大機械翻訳】

Mobile Learning for English Language Acquisition: Taxonomy, Challenges, and Recommendations
著者 (5件):
資料名:
巻:ページ: 19033-19047  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2422A  ISSN: 2169-3536  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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モバイル学習(m-Learning)は,特に英語言語学習者の間で,ますます人気のあるグローバルな傾向になっている。しかしながら,モバイル英語言語学習における関心が高まっているにもかかわらず,この主題について行われた研究のレビューは行われていない。本論文は,既存の文献(2010年~2015年)の包括的解析を提供し,研究の分類と分布を同定し,利点と課題を同定し,モバイル英語言語学習とその応用の有効利用を容易にするためのいくつかの勧告を提供する最初の試みを示した。レビュープロトコルに従い,6つの主要データベース(IEEE Xplore,ScienceDirect,Web of Science,ERIC,SpringerLink,およびWiley Online Library)からのモバイル英語言語学習に関する論文をレビューした。包含と除外基準を適用して,133の関連論文を同定した。結果は,多くの研究が応用m-学習技術に関して実施されたことを示した。純粋なモバイルアプリケーションは,英語のm学習コンテキストにおいて最も広く使われているアプリケーションである。一方,品質,使用性,統合,財政的コスト,セキュリティとプライバシー,教育的実践,および安全性に関する懸念は,モバイル英語言語学習の主要な課題であることがわかった。最後に,ユーザ,開発者/プロバイダ,および研究者に対するいくつかの勧告を提供した。本論文の結果は,教育部門におけるユーザ,研究者,政策立案者,および実践者を支援し,必要な資源を割り当て,挑戦を緩和し,教育実践におけるモバイル英語言語学習の有効利用を容易にする。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
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パターン認識  ,  音声処理  ,  自然語処理 
タイトルに関連する用語 (5件):
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