Improving the Components of Speaking Proficiency
Notice bibliographique
Résumé
One of the main concerns of language learners is how to improve their speaking proficiency in general and different components of speaking proficiency such as fluency, accuracy, accent, vocabulary, comprehension, and communication in particular. Accordingly, the present research attempts to investigate the effect of listening to different TV programs on improving different components of speaking proficiency. To achieve this purpose, a sample speaking test was given to twenty language learners as a pre-test. During the study, the participants had exposure to different programs from TV. After a period of three months, a post-test was administered. Then, the scores of each component in the pre-test were compared with that of the post-test. The result showed that the use of vocabulary as a component of speaking proficiency improves more. On the contrary, accuracy improves less than the other components. Key words: Speaking proficiency; Improve; Vocabulary; Accuracy Resume: L'une des preoccupations principales des apprenants de langue est de savoir comment ameliorer l'expression orale en general et maitriser de differents composants de la competence de l’expression orale comme la fluidite, la precision, l'accent, le vocabulaire, la comprehension et la communication en particulier. En consequence, la presente recherche tente d'etudier l'effet d'ecouter des emissions de differents programmes a la tele sur l'amelioration de la maitrise de differents elements de l'expression orale. Pour atteindre ce but, un test de langue a ete donnee a vingt apprenants de langue comme un pre-test. Au cours de l'etude, les participants ont ete exposes a de differents programmes de la television. Apres une periode de trois mois, un post-test a ete donne. Ensuite, les scores de chaque composant dans le pre-test ont ete compares avec ceux du post-test. Le resultat a montre que l’un des elements de competence orale, l'utilisation du vocabulaire, s'ameliore le plus. Au contraire, la precision s'ameliore moins que les autres composants. Mots-cles: Competence de l’expression orale; Ameliorer; Vocabulaire; Precision
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».