Impact of Consciousness-Raising Activities on Young English Language Learners’ Grammar Performance
Notice bibliographique
Résumé
Grammar Consciousness-Raising (GCR) is an approach to teaching of grammar which learners instead of being taught the given rules, experience language data. The data challenge them to rethink, restructure their existing mental grammar and construct an explicit rule to describe the grammatical feature which the data illustrate (Ellis, 2002). And also GCR approach encourages learners to pay attention to language form (Richards & Smidth, 2002). The present study aimed to consider the effectiveness of grammar consciousness-raising activities on the development of young EFL learners’ grammar performance and also to study the appropriateness of consciousness-raising for young learners. The participants were 60 young Iranian male and female pre-intermediate students with the age range of 11 to 16. The participants were randomly assigned to two groups. The Experimental group was exposed to grammar consciousness-raising activities based on three techniques of Recall, Reconstruction, and Bolding-Underlying while the control group was trained by deductive grammar teaching. A grammar test was administered to the participants before and after the treatment as pretest and posttest. And also by applying a questionnaire to the experimental group, the learners showed their attitude toward consciousness-raising. The results revealed that grammar consciousness-raising activities have a significant effect on the development of young learners’ grammar performance and consciousness-raising is suitable for young learners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».