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Enregistrement W2076875244 · doi:10.5539/elt.v7n7p40

Spanish Interference in EFL Writing Skills: A Case of Ecuadorian Senior High Schools

2014· article· en· W2076875244 sur OpenAlexvenueno aff
Paola Cabrera-Solano, Paul Gonzalez-Torres, César Ochoa-Cueva, Ana Quiñonez-Beltran, Luz Castillo-Cuesta, Lida Mercedes Solano Jaramillo, Franklin Oswaldo Espinosa Jaramillo, Maria Olivia Arias Cordova

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Técnica Particular de Loja
Mots-clésPsychologyVocabularyGrammarFirst languageNarrativeTest (biology)Mathematics educationLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extensive studies have been conducted regarding mother tongue (L1) interference and developing English writing skills. This study, however, aims to investigate the influence of the Spanish language on second language (L2) writing skills at several Ecuadorian senior high schools in Loja. To achieve this, 351 students and 42 teachers from second year senior high schools (public and private) were asked to participate in this study. The instruments for data collection were student and teacher questionnaires, as well as a written test in which students were asked to write a narrative passage. The information gathered from the instruments was then organized and tabulated to determine the various interference variables. Afterwards, the most representative samples from the narrative texts were analyzed based on their semantic, morphological and syntactical features. The results from this study indicate that English grammar and vocabulary were the linguistic areas that suffered the highest level of L1 language interference. The most common Spanish interference errors were misuse of verbs, omission of personal and object pronouns, misuse of prepositions, overuse of articles, and inappropriate/ unnatural word order. Finally, some suggestions are given to teachers in order to help students prevent further Spanish interference problems during writing/composition classes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations32
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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