Academic reading strategies used by Chinese EFL learners : five case studies
Notice bibliographique
Résumé
The number of people learning English as a second or foreign language has increased dramatically over the last two decades. Many of these second language learners are university students who must attain very sophisticated academic skills. To a great extent, their academic success hinges on their ability to read a second language. This multiplecase study investigated first language (LI) and second language (L2) reading strategies in academic settings. The study drew on Bernhardt's (2000) socio-cognitive model of second language reading. Five Chinese students in a graduate program in Teaching English as a Foreign Language (TEFL) volunteered to participate in the study. A combination of data collection techniques was employed including think-alouds, interviews, learning logs, classroom observations, course materials, and the participants' reading samples. The results showed that there were similarities and differences between LI and L2 reading strategies. Although evidence was found supporting the view of cognitive universals and socio-cultural constraints, individual differences at the cognitive level and similarities across cultures were also identified. The findings of this study indicate that the comparison between LI and L2 academic reading should take into consideration the similarities and differences at both cognitive and cultural levels. Implications are discussed in relation to the construction of an L2 transfer model as well as the delivery of L2 reading instruction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».