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Enregistrement W2114867299 · doi:10.5539/elt.v8n3p111

Perceptions and Problems of English Language and Communication Abilities: A Final Check on Thai Engineering Undergraduates

2015· article· en· W2114867299 sur OpenAlexvenueno aff
Krich Rajprasit, Panadda Pratoomrat, Tuntiga Wang

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPerceptionEnglish for specific purposesMathematics educationReading (process)Communication skillsGovernment (linguistics)English languagePedagogyMedical educationLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

English language and communication abilities are an essential part of the global engineering community. However, non-native English speaking engineers and students tend to be unable to master these skills. This study aims to gauge the perceived levels of their general English language proficiency, to explore their English communicative problems, to investigate their perceived abilities when performing English-related tasks in an engineering workplace communication situation, and to obtain feedback on student performances from English instructors in English for Specific Purposes (ESP) courses. The participants included 130 Thai undergraduate students and two English instructors at a government university. There were two instruments; a questionnaire for the students and a series of interview questions for the instructors. The results revealed that (a) although the students perceived their abilities to be at a fair level, they experienced difficulty using productive skills in English communication; (b) the English-related tasks that the students performed best and worst in were reading and writing tasks respectively; and (c) in the ESP courses, the ability of the students to use English in the ‘real world’ was not dramatically improved, and (d) these students also had unrealistic language learning goals. These results would benefit both ESP instructors and stakeholders in terms of increasing awareness of both language and communication problems, and designing tailor-made courses that are a perfect fit for their students with regard to the contemporary engineering community.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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