The Impact of Native Language Use on Second Language Vocabulary Learning by Saudi EFL Students
Notice bibliographique
Résumé
This paper strives to explore the impact of Native Language use on Foreign Language vocabulary learning on the basis of empirical and available data. The study is carried out with special reference to the English Language Programme students in Buraydah Community College, Qassim University, Saudi Arabia. The Native Language of these students is Arabic and their Second Language is English. The participants in this research study are the post-secondary students of Buraydah Community College in Intensive Course Programme. The instrument used in this study was in the form of two tests. It is well known that in language assessment tests play a pivotal role in evaluating the EFL learners’ language proficiency. The use of native language as a semantic tool for assessing second language learners’ understanding shouldn’t be rejected altogether especially for the undergrad Saudi EFL (English as a Foreign Language) students. The outcomes of the study show that in learning the vocabulary of target language is significantly helped by the use of translation method of native language (Arabic) in understanding the meaning of novel words and expressions of foreign language (English). This method is widely welcomed by majority of the students of Buraydah Community College. It’s recommended to use this method in order to take the students directly to the core meaning of the word or expression. It also, sometimes, gives a sense of accuracy of the meaning of native language equivalents.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».