FL Vocabulary Learning of Undergraduate English Majors in Western China: Perspective, Strategy Use and Vocabulary Size
Notice bibliographique
Résumé
The present study, by use of questionnaire and vocabulary tests, has investigated the foreign language vocabulary learning situation of 481 undergraduates in terms of their perspective of vocabulary learning, strategy use and vocabulary size. Based on the questionnaire investigation and vocabulary level tests, the characteristics of the subjects’ foreign language vocabulary learning have been outlined: (1) Objects have the belief that vocabulary should be learned by using them; the most frequently used strategies include dictionary use, guessing the meaning and note-taking; objects average out to a small vocabulary size. (2) Significant differences exist in the use of some strategies between different graders and different majors. (3) Four strategies (cognitive & meta-cognitive) significantly correlate with vocabulary size. In order to facilitate learners’ foreign language vocabulary development, four tentative solutions have been offered to solve the relevant problems: (1) Raising learners’ awareness of FL vocabulary development and try to enlarge their vocabulary size; (2) Developing learners’ productive vocabulary by using the target words in authentic contexts; (3) Fostering learners’ awareness of using appropriate vocabulary learning strategies; (4) Broadening learners’ vocabulary learning approaches by utilizing both the intentional (direct) learning methods and the incidental (indirect) ones. The research results may probably offer empirical reference for the foreign language vocabulary teaching and learning in China.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».