Is Field Dependence or Independence a Predictor of EFL Reading Performance?
Notice bibliographique
Résumé
In this study it was hypothesized that field dependence or independence would introduce systematic variance into Iranian EFL learners' overall and task-specific performance on task-based reading comprehension tests. One thousand, seven hundred, forty-three freshman, sophomore, junior, and senior students, all majoring in English at various Iranian universities and colleges, took the Group Embedded Figures Test (GEFT). The resulting 582 field-independent (FI) and 707 field-dependent (FD) students then took the 1990 version of the IELTS. Using SPSS commands for collapsing continuous variables into groups and participants’ IELTS scores (based on the 25th, 50th, and 75th percentiles), four proficiency groups were identified for each cognitive style. From each proficiency group, 36 FD and 36 FI individuals were selected through a matching process. The resulting sample of 288 participants took the Task-Based Reading Test (TBRT) designed for the study. Data analysis revealed that individuals’ cognitive styles resulted in a significant difference in their overall test performance in the proficient, semiproficient, and fairly proficient groups, but not in the low-proficient group. The findings also indicated that cognitive style resulted in a significant difference in participants' performance on true-false, sentence completion, outlining, scanning, and elicitation tasks in all proficiency groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».