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Enregistrement W2066778310 · doi:10.5539/elt.v5n4p15

Morphological Processing Strategies: An Intervention for Spelling Difficulties in English Language

2012· article· en· W2066778310 sur OpenAlexvenueno aff
Dimitris Anastasiou, Eleni Griva

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpellingMorphemeDictationContext (archaeology)PsychologyHeuristicsLinguisticsMathematics educationComputer scienceNatural language processingArtificial intelligenceSpeech recognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents a descriptive account of a Morphological Processing Spelling Approach (MPSA), which substitutes a more conventional spelling instruction, proposed for developing primary school students’ metamorphological knowledge and strategies in English as a foreign language. For the application of the MPSA, seven dictation texts were carefully designed by the researchers, each one including a specific morphemic pattern recycled in ten different words. They were implemented in the 6th grade of an English primary school classroom during seven 45 minute sessions, carried out after the completion of every unit of the conventional English textbook. In this way, each dictation served as a recycling way of teaching inflexional and derivational morphemic patterns. In a guided participatory context, problem-solving spelling activities were performed in five basic steps, involving spellers, especially the struggling ones, into employing morphological processing strategies during sub- processes. It could serve as a supplementary strategy to learning to spell, a critical element of a comprehensive approach to spelling instruction, since MPSA is a flexible approach and can also incorporate the use of phonetic or visually-memory based spelling strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,318 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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