Learning Strategies of Arabic Language Vocabulary for Pre-University Students’ in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Vocabulary is a vital aspect in second language learning. The knowledge and mastery of vocabulary are able to give a direct effect on learning and mastery of a second language. The learning of Arabic language in Malaysia has also put the mastery of Arabic language vocabulary as the main goal. The aim of this survey is to explore the learning strategies of Arabic language vocabulary of pre-university students in Malaysia. The objectives of this study are to (a) measure the vocabulary learning strategies (VLS) usage level of pre university students, (b) to identify the highest strategy usage for each main vocabulary learning strategy (VLS) and (c) to identify the lowest strategy usage for each main vocabulary learning strategy (VLS). Questionnaires are used as the instrument which is developed based on the Schmitt’s VLS classification (1997). The sample involved 742 students in 15 religious high school (SMKA) and government-aided religious school (SABK). The study found that pre-university students have been using vocabulary learning strategies (VLS) moderately. Generally, the students used the determination strategy with the highest frequency compared to other strategies whilst the cognitive strategy is the least optimized one. Six strategies are used regularly while 12 strategies are not used frequently. The findings show that pre-university students tend to use strategies that are simpler, not creative and do not require high level of thinking. This situation somehow has displayed that the learning of Arabic language vocabulary in Malaysia is still very far from achieving the vocabulary learning objectives.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».