MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1991943807 · doi:10.5539/elt.v2n4p107

The Language Learning Benefits of Extensive Reading: Teachers Should Be Good Role Models

2009· article· en· W1991943807 sur OpenAlexvenueno aff
Gopala Krishnan, Rozlan Abdul Rahim, Rasaya Marimuthu, Rahman Abdullah, Faizah Mohamad, Kamaruzaman Jusoff

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyReading (process)Mathematics educationClass (philosophy)Language proficiencySignificant differenceSample (material)Teaching methodPedagogyLinguisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visioning a world class university is certainly an appropriate target for a university. Realizing this vision would need an expansion of knowledge and greater English proficiency as in this period of history, English is the language of IT which is an important key to acquiring knowledge. Using a sample of 40 level one students from UiTM Dungun this study found that in tandem with studies done elsewhere, extensive reading does seem to make a difference in the proficiency level of the students. Further the study also found that students who have a positive predisposition towards English read more and achieved better grades. However the study found no difference in the amount of reading done by boys and girls. The study discussed qualitatively the ability of teachers to inculcate the reading interest in the students, thus it is a triangular study which employs quantitative and qualitative means.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language TeachingMême sujetEFL/ESL Teaching and LearningTravaux en français237 207