A Corpus-Based Study on the Use of Past Tense Auxiliary ‘Be’ in Argumentative Essays of Malaysian ESL Learners
Notice bibliographique
Résumé
This research is a corpus-based study of secondary and college ESL Malaysian learner’s written work by identifying and classifying the types of errors in the Past Tense Auxiliary ‘Be’. This This research studied the past tense auxiliary ‘be’, types of past tense auxiliary ‘be’ errors and frequency of past tense auxiliary ‘be’ errors found in the Malaysian Corpus of Students’ Argumentative Writing (MCSAW) corpus using the WordSmith Tools Version 4.0 and using the Error Analysis (EA) approach. The findings revealed that there are seven types of errors. They are Tense Shift, Agreement, Missing Auxiliary Be, Wrong Verb Form, Addition and Misformation and Misordering. This study can be used as a guide for English Language teachers to identify the most common errors in using the Past Tense Auxiliary ‘Be’ made by the ESL learners and decide what remedial action can be taken to prevent them from making these errors. It can also help teachers improvise and develop materials which are not only more suitable but also cater to the needs of the students. In addition to the materials, teachers can also revise their teaching approaches and strategies to ensure effective teaching and learning of these grammar components.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».