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Enregistrement W2285166838 · doi:10.5539/ells.v6n1p1

Why Do Saudi EFL Readers Exhibit Poor Reading Abilities?

2016· article· en· W2285166838 sur OpenAlexvenueno aff
Abdulaziz Al-Qahtani

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)VocabularyPsychologyReading comprehensionMathematics educationContext (archaeology)PerceptionPedagogyMedical educationMedicineLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the current study was to investigate the reasons behind Saudi learners’ poor reading skills. To this end, the objectives were to identify the reading habits of Saudi English as a Foreign Language (EFL) middle school learners, to understand the extent to which Saudi EFL middle school learners use reading comprehension skills and to explore the perceptions of learners, teachers and supervisors regarding Saudi EFL learners’ reading abilities. The study sample consisted of 90 Saudi EFL middle school students, eight EFL teachers and six supervisors. The students were surveyed and interviewed about their reading habits and use of reading skills, while the teachers and supervisors were interviewed to explore their perceptions about reading instruction in the Saudi context. The results revealed that most Saudi EFL students lack the necessary reading habits in L1 and L2. In addition, they rarely make use of important reading skills when they read English texts. This study identified “lack of exposure to target language”, “poor teaching skills and teacher training programs”, “little attention to comprehension and more attention to reading aloud”, “students’ lack of motivation”, “little emphasis on reading skills in textbooks”, “unfamiliar and unsuitable reading topics”, “lack of reading skills training for students”, “students’ limited vocabulary” and “lack of parental involvement” as the most important factors behind Saudi students’ poor reading abilities. The study concluded with important recommendations and suggestions for future research.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations58
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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