The Effect of Corpus-Based Language Teaching on Iranian EFL Learners’ Vocabulary Learning and Retention
Notice bibliographique
Résumé
The use of corpora in second/foreign language (ESL/EFL) classes has established to be a valuable tool in teaching grammar, vocabulary and natural language use. The corpus-based approach to language teaching and linguistics has gained its prominence since the mid-1980s. However, there has been little research on investigating the corpus-based tasks openly in the classroom. The current research attempts to examine the effect of corpus-based teaching on EFL learners’ vocabulary learning and retention of Iranian EFL learners. Forty pre university Iranian female students at Saei high school in Gorgan, aged 18 participated in this study. The number of participants in each group was 20. After administering the pretest, students in the experimental group were taught using corpus-based approach while students in the control group were taught using traditional methods. After instruction, a posttest was administrated to both groups. After two weeks of the first posttest, the second posttest was administrated to both groups to see the effect of corpus-based teaching on vocabulary retention (immediate retention). The design of the study was quasi-experimental, as there was no random selection. T-tests were employed to analyze the collected data from the vocabulary tests including pretest and posttests. The results of the study indicated a significant difference between the experimental and control group in favor of corpus-based vocabulary teaching. The result also showed that corpus-based teaching has a significant effect on EFL students’ vocabulary retention and the effect did not fade away over time. This study has some pedagogical implications which can bring fruitful results for language teachers and learners and material developers.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».