Effects of Sentence Making, Composition Writing and Cloze Test Assignments on Vocabulary Learning of Pre-intermediate EFL Students
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the effects of three writing assignments (sentence making, composition writing and cloze test) on vocabulary learning and tried to compare the effectiveness of these assignments to see which one has the best effect. Accordingly, 102 homogeneous pre-intermediate EFL female learners, studying English at an institute in Shiraz, Iran, were randomly divided into three groups. At the beginning, an unannounced researcher-made pre-test including 60 multiple choice tests (60 vocabulary items, from all parts of speech) was administered which showed no learners knew all the items. Then during 6 sessions the 60 vocabulary items were taught (each session 10 items). Each session, in the first group the participants were asked to write a sentence for each of the 10 items. In the second group the participants were asked to write a composition using the 10 newly taught vocabulary, and in the third group the participants were asked to fill in the blanks of a cloze-test. After the 6th session a post-test which was the same as the pre-test was administered. To analyze the data obtained from the tests, two one-way ANOVAs and three paired t-tests were utilized. The results indicated that all three assignments were significantly effective to help learners learn new vocabulary items and that the learners were not significantly different from each other in the pre-test. Moreover, the group which was to write a composition did significantly better in the post test than the two other groups but the difference between the two other groups was not significant. An interview was done by the researcher after the treatment period. The interview results confirmed the beneficial effects of these assignments on learners' vocabulary learning.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».