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Enregistrement W2168221503 · doi:10.5539/ijel.v2n5p18

The Effect of Textual Cohesive Reference Instruction on the Reading Comprehension of Iranian EFL Students

2012· article· en· W2168221503 sur OpenAlexvenueno aff
Nader Assadi Aidinlou, Noushin Khodamard, Jaber Azami

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading comprehensionSignificant differenceMathematics educationArabicTest (biology)PsychologyNull hypothesisClass (philosophy)Reading (process)ComprehensionComputer scienceLinguisticsMathematicsStatisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to investigate the effect of textual cohesive reference instruction on the reading comprehension of Iranian EFL students. To do so, about 60 students at advanced level participated in this study. The researcher divided them into two groups: control group and experimental group (30 students in each class). The control group received placebo (without useful instruction about cohesive references), but experimental group received treatment (textual cohesive reference instruction). The researcher’s subjects were collected from Islamic Azad university of Rasht, Iran. They were studying English as a foreign language (B.A).The age average amongst them was 23 to 26. Also as the level of our instruction and by the help of test-retest analysis it was proved that these subjects can do that kind of test and instruction. In order to investigate the effect of textual cohesive reference on the reading comprehension of Iranian EFL students, the results of the pre and post tests were used to gain the mean and standard deviation. Finally with the help of our experimental study this research led to the conclusion that there was a significant difference between the mean scores of the two groups allowing the researchers to reject the null hypothesis with more than 95% confidence.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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