Examination of Relationships between Factors Affecting on Oral Participation of ELT Students and Language Development: A Structural Equation Modeling Approach
Notice bibliographique
Résumé
Class participation is considered as a way that accordingly, the students appeared actively into the educational process and to help in strengthening our teaching and bringing liveliness to the classroom. Oral participation (OP) is important for students of English Language Training (ELT). This study attempts to determine which factors students find most influential in their oral participation in a foreign language class and its relations with English language development (ELD). Structural equation modeling using LISREL software was used to analyze data. According to the derived constructs and the evaluation criteria for goodness-of-fit, the results approved the validity of the projected construct. The interpretation of the results obtained from SEM and the results of hypothesis testing showed that there are significant relationships between factors affecting on oral participation and also relationships between oral participation and language development. SEM results show that final model based on ELT have proved that ELD was controlled with OP by 65%. Therefore, proposed model of this research can increase the success of ELD studies in L2. Therefore final model has proved that ELD was controlled by educational factors (EF) more than social factors (SOF) and student factors (SF). The structure of the general model presented should be applicable to students of ELT and second language learning environment. Findings suggest this case study fits the unique criteria of a ‘second language’ learner.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».