MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2160396835 · doi:10.5539/ass.v10n3p174

Revisiting English Language Learning among Malaysian Children

2014· article· en· W2160396835 sur OpenAlexvenueno aff
Hamidah Yamat, R. Fisher, Sarah Rich

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Kebangsaan Malaysia
Mots-clésObstacleEnglish languageEthnographyLanguage acquisitionLanguage policyPsychologyPsychological interventionGrounded theoryPoint (geometry)Mathematics educationPedagogySociologyQualitative researchPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite learning English language for six years at elementary and five years at secondary levels, Malaysian students’ English language competency has always been the obstacle in securing success at university level as well as in job opportunities. Hence, various interventions have been taken in the teaching and learning process as well as changes in language policy. This paper calls for a revisit on Malaysia’s policy on teaching English English at primary schools. It discusses the findings of English language acquisition as experienced by Azlan, Hazwan and Aida’s (pseudonyms), aged six, and explored through an ethnographic case study. The children’s, their mother’s and teacher’s voices were gathered through interviews. The children’s behaviours in and outside of school and at home were also captured through observations. A grounded theory data analysis approach was employed in analysing the data. Findings illuminated that for these children, the second language was acquired through play and use; and that developing children’s confidence should be the starting point. The implication of this finding is discussed in the light of the English language policy for teaching English to Malaysian primary school children.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations38
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social ScienceMême sujetEFL/ESL Teaching and LearningTravaux en français237 207