Students’ Proficiency and Textual Computer Gloss Use in Facilitating Vocabulary Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Learning vocabulary forms a major part for any language learner. Apart from direct teaching of vocabulary, language teachers are always searching for ways to increase their students’ vocabulary to enable them to use the language more effectively. Therefore, this study sets out to investigate whether the use of computer textual glosses can aid vocabulary development. With a sample of 99 English as second language students, this study examines whether a computer-aided textual glosses embedded in a narrative text is able to aid students in developing their vocabulary knowledge. Using ANOVA and descriptive statistics, it was found out that students with different language proficiency levels used the gloss in a similar pattern. The similarity was that there were gains after immediate use of the glosses but the gains were not maintained over time. High proficiency students made the most gains followed by mid and low proficiency students. What can be learnt from this study is that computer textual glosses can be used to develop students’ vocabulary knowledge in the short term. However, this should be supplemented with other vocabulary teaching/learning activities for more robust vocabulary knowledge development. The implications of measuring vocabulary knowledge by using vocabulary tests in the study could have resulted in the students having more gain in productive vocabulary knowledge compared to receptive vocabulary.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».