The Effect of Teaching Structural Discourse Markers in an EFL Classroom Setting
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to explore the effects of explicit teaching on the acquisition of spoken discourse markers (DMs) on EFL learners’ presentation production. It also aimed to measure the impact of two different treatments on the acquisition of a set of DMs. This study is an experimental study and focuses on the overall production of spoken structural DMs in pre and post instruction where two particular teaching methods are employed. For this purpose, 41 English as a Foreign Language (EFL) female learners from the foundation program participated and they were on the Upper intermediate or B2 level on the Common European Framework of Reference Ability Scale (CEFR) at Taibah University in Saudi Arabia. Learners were divided into two groups; one group was taught using Task-Based-Language Teaching method (TBLT) while for the other group was taught using the Presentation-Practice-Production model (PPP) was used. Based on the functions of structural discourse markers, five selected topics were taught by the researcher for two hours per lesson, which makes up ten hours per group. The study mainly aspires to answer three questions; Firstly, it explores which discourse markers do Saudi EFL learners use in giving presentations in English speaking classes (pre–test) and the reason for doing so, is to examine the progress of learners use of DMs through the whole teaching period. Secondly, it investigates which DMs do Saudi learners use after instruction in the immediate post-test and in the delayed post-test that is four weeks after the instruction. Finally, by carrying out a comparative analysis between (TBLT and PPP) the study aims to find out which teaching method is more effective and why.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».