The Effects of L2 Reading Skills on L1 Reading Skills through Transfer
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated whether transfer from L2 to L1 in reading occurs, and if so, which reading sub-skills are transferred into L1 reading. The aim is to identify the role of second language reading skills in L1 reading skills by means of transfer. In addition, the positive effects of the second language transfer to the first language in the context of reading skills and sub-skills were analyzed. Fifty-three native Turkish-speaking adults English language learners were tested in this study. These participants were university students who had the same L1 Turkish proficiency backgrounds. While 26 students took L2 reading courses for four months, the other 27 students did not take any L2 reading courses. After four months of L2 reading courses, these two groups were given a standard L1 (Turkish) reading test. The Turkish reading test included vocabulary, comprehension, grammar and reading sub-skills questions. The results revealed that L1 reading skills were affected positively by the L2 reading skill transfer. The study reveals which L1 reading sub-skills are more developed by L2 reading skills transfer. For further studies, the correlations in L1 and L2 courses may open a way in language curriculum design. Both courses can be designed as an adjunct course formulated on the skill-based syllabus model, and reading skills can be transferred cross-linguistically. Thus, L2 reading proficiency will be transferred to L1 proficiency.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».