The Effect of Teaching Metacognitive Reading Strategies on Reading Self-efficacy ofIranian Intermediate EFL Students
Notice bibliographique
Résumé
Research regarding the teaching of reading for English as a Foreign Language (EFL) and English as a Second Language (ESL) is still ongoing.One of the many problems students face nowadays is not their inability to read but their lack of interest, indifference or rejection of reading. This study focused on the effect of teaching metacognitive reading strategy on reading self-efficacy of EFL Iranian students. It was hypothesized that teaching metacognitive reading strategies can have impact on reading selfefficacy of Iranian intermediate EFL students. The data was collected from Iranian students at Dorsa language institute located in Hashtgerd, Alborz province. To make the homogeneity of all the participants, the researchers administrated a language proficiency test (PET) as pre-test to seventy one EFL learners. Out of seventy one students, forty students were selected. They were divided into one experimental and one control group based on their scores. The researchers used independent sample T– Test to measure the statistical differences between the two groups. This indicated that there is no significant difference between two groups. Before receiving instruction the students completed a reading self-efficacy questionnaire. After eleven sessions of strategy-based instruction, the researchers administrated the post-tests to both experimental and control groups. Finally, the results of the analysis of the data revealed that teaching metacognitive reading strategies enhanced reading self-efficacy of the subjects.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».