The Communicative Ability of Universiti Teknologi MARA Sarawak’s Graduates
Notice bibliographique
Résumé
This study explores Universiti Teknologi MARA (UiTM) Sarawak graduating students’ oral proficiency, focusing on grammatical accuracy. Oral proficiency in English has always been the benchmark of language proficiency, and in the context of UiTM’s language teaching curriculum, efforts to enhance students’ oral proficiency are implemented through various languages proficiency-based and ESP courses. A small corpus of group discussions was analysed to identify and classify grammatical errors and other performance factors in students’ oral communication. The analysis was carried out using text analysis software used in corpus linguistics (Dagneaux et al, 1998, Scott, 1996). The software was used to classify grammatical errors into general categories such as grammar, word, lexical, formal, style, lexico grammar and register. It was found that the students who took part in group discussions displayed frequent lexical, grammatical and formal errors. Also there was much evidence of performance phenomena such as hesitation, repetitions, incomplete structures and redundancy. This provides evidence that, despite many years of ESL input, some UiTM graduating students still seem to require a great deal of practice with basic grammatical structures. The practical implications derived from the findings of the study suggest that teachers and curriculum developers ought to help students develop their proficiency in English language learning by giving them ample opportunity to use, produce and practice English language structures or sentences through simulated situations in various immersion activities in class and outside the classroom as well as introducing consciousness-raising techniques to sensitise learners to the various forms and meanings of structures used in everyday conversation in English.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».