이는 활성 학습이 테스트 성능을 효과적으로 향상했음을 의미합니다. 유일하게 명시적인 워시백 항목인 템플릿을 낭독하는 것은 시험 점수와 음의 상관관계가 있는 것으로 관찰되었습니다. 마찬가지로 Yu et al. ( 2017 ) TOEFL iBT Speaking 시험 준비에 관한 연구에서는 가장 명시적인 워시백과 시험 성적 사이에 약한 관계가 있다는 결론을 내렸습니다. 본 연구는 명시적 및 암시적 워시백 조사를 모두 포함함으로써 자동 점수를 결정하는 데 시험 준비보다 학습이 여전히 더 중요하다는 점을 더욱 정당화했습니다. 이후 이들 5개 항목을 독립변수로, 영어 말하기 능력 수준을 통제변수로, 시험 점수를 종속변수로 하여 다중선형회귀분석을 실시하였다(표 6 참조 ). 이 모델은 테스트 점수(F(6, 146) = 20.209, p < 0.001)의 43.1%를 설명할 수 있어 잘 작동했음을 나타냅니다. 자체 평가된 말하기 영어 능력 수준이 가장 강력한 예측 변수인 경우(p < 0.001), 시험 점수를 유의미하게 예측하는 한 가지 워시백 항목이 있었습니다 . TOEFL iBT 말하기에서 더 좋습니다(p < 0.05). Yu 등의 회귀 분석(2017)에서는 TPO를 테스트 성능의 유일한 예측 변수로 사용하여 연습했다고 보고했습니다. TPO와 스마트폰 애플리케이션은 즉각적인 자동 점수와 진단 피드백을 제공한다는 점에서 유사했습니다. 이러한 방식으로 응시자는 ASE의 구성, 신뢰성 및 감도에 익숙해지고 인간이 아닌 평가자와 대화하는 느낌을 경험할 수 있습니다. 유사성에도 불구하고, 본질적인 차이점은 응시자의 TPO 사용은 테스트 중심인 반면, 스마트폰 애플리케이션 사용은 학습 중심이라는 것입니다. TPO는 작업 유형과 테스트 형식이 고정되어 있었지만 스마트폰 애플리케이션의 작업 유형은 훨씬 다양했습니다. 이러한 의미에서 ASE는 독립적인 학습과 자기 평가를 장려하고 더욱 활성화할 수 있으며, 이를 활용하는 응시자는 높은 점수를 얻고 영어 말하기에서 진전을 이룰 수 있습니다. SpeechRater 의 워시백에 대한 다단계 영향 요인 무료스포츠중계 소액결제 정책 롤 토토 안전놀이터 비제이벳 백링크 11