An Investigation of Speaking Strategies Employed by Iranian EFL Students
Notice bibliographique
Résumé
Speaking, as one of the four macro-skills, fulfills the communicative function of language in both EFL and ESL settings. It is a tool for expressing thoughts and feelings and a way of linking to the society. Despite its importance and frequent use, speaking has remained the least studied and accessible skill for students to learn and for teachers to teach, and it has raised many questions for researchers to answer. Due to the shift from teacherto student-centered learning environments, students need to be helped in becoming strategic language learners in the long run. This study investigated the use of speaking strategies by Iranian EFL university students. Thirty-five female and 25 male students participated in the study. An Oxford Proficiency Test was administered to determine the students’ proficiency level. Accordingly, they were assigned to the three groups of high, intermediate, and low proficiency levels. The main instrument was a 38-item strategy questionnaire which was developed based on Likert-Scale answers. A t-test and a one-way ANOVA were run to compare the mean scores of the four factors and see if there are any significant differences between males and females, on the one hand, and high, intermediate, and low groups, on the other, with regard to different strategies. The result indicated that sex and proficiency level had significant roles in the using metacognitive strategies, with females showing greater favor over this factor than males. Also, high proficient students revealed more interest in the same factor than intermediate and low level students. For compensation strategies, sex showed to have a significant influence on strategic choice, with males having more preference for this factor than females. For other factors including cognitive and memory, and social/affective strategies, no significant differences were found among the variables of the study
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».