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Computer Assisted Language Learning

Computer Assisted Language LearningSCIESSCI

国际简称：COMPUT ASSIST LANG L  参考译名：计算机辅助语言学习

  • 中科院分区

    1区

  • CiteScore分区

    Q1

  • JCR分区

    Q1

基本信息：
ISSN：0958-8221
E-ISSN：1744-3210
是否OA：未开放
是否预警：否
TOP期刊：是
出版信息：
出版地区：ENGLAND
出版商：Taylor & Francis
出版语言：English
出版周期：8 issues/year
出版年份：1988
研究方向：Multiple
评价信息：
影响因子：6
CiteScore指数：18.5
SJR指数：2.37
SNIP指数：3.239
发文数据：
Gold OA文章占比：6.91%
研究类文章占比：98.18%
年发文量：55
自引率：0.1285...
开源占比：0.0638
出版撤稿占比：0
出版国人文章占比：0.16
OA被引用占比：0.0022...
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英文简介 期刊介绍 CiteScore数据 中科院SCI分区 JCR分区 发文数据 常见问题

英文简介Computer Assisted Language Learning期刊介绍

The magazine "Computer Assisted Language Learning" is published eight times a year, covering a wide range of disciplines including linguistics, education, computer science, etc. Its aim is to provide a forum for discussing the latest discoveries in this field and sharing experiences and information about existing technologies. Its research scope is extremely broad, including but not limited to language learning and teaching methods, language testing systems, human-computer interaction, language courseware design and development, curriculum integration, teacher training, new technology applications, and socio-cultural backgrounds.

This journal not only focuses on the development of technology itself, but also pays more attention to how technology affects and promotes language learning and teaching practices. It encourages interdisciplinary research and promotes innovation and deepening of the theory and practice of computer-assisted language learning. At the same time, the journal also attaches great importance to empirical research, providing rich data and theoretical support for the academic community through the publication of high-quality academic papers.

期刊简介Computer Assisted Language Learning期刊介绍

《Computer Assisted Language Learning》自1988出版以来，是一本文学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果，并为文学各个领域的原创研究提供一个展示平台，以促进文学领域的的进步。该刊鼓励先进的、清晰的阐述，从广泛的视角提供当前感兴趣的研究主题的新见解，或审查多年来某个重要领域的所有重要发展。该期刊特色在于及时报道文学领域的最新进展和新发现新突破等。该刊近一年未被列入预警期刊名单，目前已被权威数据库SCIE、SSCI收录，得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点：

Cite Score数据（2024年最新版）Computer Assisted Language Learning Cite Score数据

  • CiteScore：18.5
  • SJR：2.37
  • SNIP：3.239
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Arts and Humanities 小类：Language and Linguistics Q1 2 / 1088

99%
大类：Arts and Humanities 小类：Linguistics and Language Q1 3 / 1167

99%
大类：Arts and Humanities 小类：Computer Science Applications Q1 24 / 817

97%

CiteScore 是由Elsevier(爱思唯尔)推出的另一种评价期刊影响力的文献计量指标。反映出一家期刊近期发表论文的年篇均引用次数。CiteScore以Scopus数据库中收集的引文为基础，针对的是前四年发表的论文的引文。CiteScore的意义在于，它可以为学术界提供一种新的、更全面、更客观地评价期刊影响力的方法，而不仅仅是通过影响因子(IF)这一单一指标来评价。

历年Cite Score趋势图

中科院SCI分区Computer Assisted Language Learning 中科院分区

中科院 2023年12月升级版 综述期刊：否 Top期刊：是
大类学科 分区 小类学科 分区
文学 1区 EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH 教育学和教育研究 LANGUAGE & LINGUISTICS 语言与语言学 LINGUISTICS 语言学 1区 1区 1区

中科院分区表 是以客观数据为基础，运用科学计量学方法对国际、国内学术期刊依据影响力进行等级划分的期刊评价标准。它为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据，得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。

中科院分区表 将所有期刊按照一定指标划分为1区、2区、3区、4区四个层次，类似于“优、良、及格”等。最开始，这个分区只是为了方便图书管理及图书情报领域的研究和期刊评估。之后中科院分区逐步发展成为了一种评价学术期刊质量的重要工具。

历年中科院分区趋势图

JCR分区Computer Assisted Language Learning JCR分区

2023-2024 年最新版
按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH SSCI Q1 9 / 756

98.9%
学科：LANGUAGE & LINGUISTICS AHCI N/A N / A

0%
学科：LINGUISTICS SSCI Q1 1 / 297

99.8%
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH SSCI Q1 6 / 756

99.27%
学科：LANGUAGE & LINGUISTICS AHCI Q1 3 / 393

99.36%
学科：LINGUISTICS SSCI Q1 3 / 297

99.16%

JCR分区的优势在于它可以帮助读者对学术文献质量进行评估。不同学科的文章引用量可能存在较大的差异，此时单独依靠影响因子(IF)评价期刊的质量可能是存在一定问题的。因此，JCR将期刊按照学科门类和影响因子分为不同的分区，这样读者可以根据自己的研究领域和需求选择合适的期刊。

历年影响因子趋势图

发文数据

2023-2024 年国家/地区发文量统计
  • 国家/地区数量
  • CHINA MAINLAND40
  • Taiwan37
  • USA31
  • Spain18
  • Iran15
  • England13
  • Turkey11
  • Belgium10
  • Australia7
  • Netherlands6

本刊中国学者近年发表论文

  • 1、L2 motivational self system and willingness to communicate in the classroom and extramural digital contexts

    Author: Lee, Ju Seong; Lu, Ying

    Journal: COMPUTER ASSISTED LANGUAGE LEARNING. 2023; Vol. 36, Issue 1-2, pp. 126-148. DOI: 10.1080/09588221.2021.1901746

  • 2、Web-based intonation training helps improve ESL and EFL Chinese students' oral speech

    Author: Jiang, Yan; Chun, Dorothy

    Journal: COMPUTER ASSISTED LANGUAGE LEARNING. 2023; Vol. 36, Issue 3, pp. 457-485. DOI: 10.1080/09588221.2021.1931342

  • 3、Informal digital learning of English (IDLE): a scoping review of what has been done and a look towards what is to come

    Author: Soyoof, Ali; Reynolds, Barry Lee; Vazquez-Calvo, Boris; McLay, Katherine

    Journal: COMPUTER ASSISTED LANGUAGE LEARNING. 2023; Vol. 36, Issue 4, pp. 608-640. DOI: 10.1080/09588221.2021.1936562

  • 4、Investigating the effects of digital multimodal composing on Chinese EFL learners' writing performance: a quasi-experimental study

    Author: Xu, Yiqin

    Journal: COMPUTER ASSISTED LANGUAGE LEARNING. 2023; Vol. 36, Issue 4, pp. 785-805. DOI: 10.1080/09588221.2021.1945635

  • 5、Self-assessment first or peer-assessment first: effects of video-based formative practice on learners' English public speaking anxiety and performance

    Author: Zheng, Chunping; Wang, Lili; Chai, Ching Sing

    Journal: COMPUTER ASSISTED LANGUAGE LEARNING. 2023; Vol. 36, Issue 4, pp. 806-839. DOI: 10.1080/09588221.2021.1946562

  • 6、Exploring the relationships between learners' engagement, autonomy, and academic performance in an English language MOOC

    Author: Jiang, Yuanlan; Peng, Jian-E

    Journal: COMPUTER ASSISTED LANGUAGE LEARNING. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1080/09588221.2022.2164777

  • 7、Neural machine translation in EFL classrooms: learners' vocabulary improvement, immediate vocabulary retention and delayed vocabulary retention

    Author: Lo, Siowai

    Journal: COMPUTER ASSISTED LANGUAGE LEARNING. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1080/09588221.2023.2207603

  • 8、Massive online multiplayer games as an environment for English learning among Iranian EFL students

    Author: Soyoof, Ali; Reynolds, Barry Lee; Chan, Kan Kan; Tseng, Wen-Ta; McLay, Kate

    Journal: COMPUTER ASSISTED LANGUAGE LEARNING. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1080/09588221.2023.2171065

投稿常见问题

通讯方式：Comput. Assist. Lang. Learn.。

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