Cohesive Errors in Writing among ESL Pre-Service Teachers
Notice bibliographique
Résumé
Writing is a complex skill and one of the most difficult to master. A teacher’s weak writing skills may negatively influence their students. Therefore, reinforcing teacher education by first determining pre-service teachers’ writing weaknesses is imperative. This mixed-methods error analysis study aims to examine the cohesive errors in the writing of English as a Second Language (ESL) pre-service teachers of differing language proficiency levels—Medium and High-level, as indicated by the band levels achieved in the Malaysian University English Test (MUET). 200-word narrative essays were collected from 30 final-year ESL pre-service teachers from UKM via email. The study found that the Medium-level pre-service teachers made the most errors in lexical cohesion, reference and conjunction cohesion categories. However, High-level pre-service teachers made more errors in lexical cohesion, ellipsis and reference. Collocation proved the most difficult form of cohesion for both groups of pre-service teachers, while High-level pre-service teachers made more errors in ellipsis than the Medium-level pre-service teachers. Nevertheless, this still indicates that the pre-service teachers’ overall mastery of cohesive writing is insufficient. Therefore, the teaching of these cohesive devices should be further fortified in the linguistic courses undertaken by ESL pre-service teachers to ensure that they are well-equipped in all aspects of cohesive writing.
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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 | 0,004 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».