Assessing Reading Strategies of Engineering Students: Think Aloud Approach
Notice bibliographique
Résumé
Literacy in reading and understanding printed words is significant for all undergraduate students to succeed in their academic career. Developments in digital technology improved the quality of academic texts in terms of design, format and layout. Further, availability of academic related English language resources in electronic versions gave readers to access and read the content on computer screens or download a text to make a hard copy. These developments on the printed pages of English course books helped the readers to identify letters of English alphabet precisely. However, vocabulary and sentence structures presented in the text remained difficult to the ESL students. A study was conducted to assess the reading strategies of engineering students across the state of Andhra Pradesh, India. Subjects of the study were 52 students pursuing engineering education in the engineering colleges affiliated to Jawaharlal Nehru Technological University, India. The primary source of data was obtained through think-aloud verbal probe. Findings of the study reveal that engineering students feel disappointed and frustrated when the content presented in the course is beyond their comprehension. This research paper presents qualitative data obtained through think-aloud verbal probe. Insights from the verbal reports on reading strategies presented in this paper give new directions to the teaching-learning of English in ESL undergraduate classrooms. Findings presented from the study are significant for English teachers, researchers and curriculum designers to develop quality reading materials for ESL classrooms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».