The Effect of Post-Teaching Activity Type on Vocabulary Learning of Elementary EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
Considering the significant role of vocabulary in learning a language, and teachers' great responsibility in providing opportunities to facilitate this learning, many studies have focused on the best means of achieving a good knowledge of vocabulary. This study set out to investigate the effect of four post-teaching activities, namely game, narrative writing, role-play, and speaking tasks on vocabulary gain of elementary Iranian EFL learners across gender. The sample in the study was composed of 111 elementary adult EFL learners assigned into four experimental groups for females and four experimental groups for males as well as two control groups one for each gender, at AVA Talk Institute, Urmia, Iran. Successive to the pre-test, which was meant to measure the learners' prior knowledge of the target words, learners were asked to carry out the required tasks using the words they were provided with. The results of two-way ANOVA analysis indicate statistically significant main effects for vocabulary learning across different activity types with role-play leading to the highest vocabulary gain (M=19.27, SD=3.70). Moreover, the gender of participants has a significant [F (1, 168) =28.40, p=.000] impact upon the vocabulary learning of the participants, with female learners outperforming their male peers. The results of the study have implications for EFL teachers and provide them with new insights into implementing task-oriented activities for better retention of vocabulary.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».