Linguistic Knowledge Aspects in Academic Reading: Challenges and Deployed Strategies by English-Major Undergraduates at a Jordanian Institution of Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
<p>This study aimed to investigate the linguistic knowledge aspect in academic reading, the challenges and the deployed strategies by English major undergraduates at a Jordanian institution of higher education. The importance of the study is attributed to the importance of the academic reading at university which is closely related to the academic achievement across the different academic disciplines. Data were collected by administering a questionnaire among English major students at the Hashemite University in the year 2016. The number of the respondents was 297. The data collected were analysed for its descriptive statistics, Post Hoc Tests, Scheffe Method, and frequency using the SPSS software. Cronbach’s alpha of the reliability coefficient was .93 to the difficulties of reading and .87 was to the strategies deployed by the students, which indicated high internal consistency reliability. Results showed that students faced difficulties related to their insufficient knowledge of text-structure, constructing meaning, and fluent reading. The study revealed that students most employed strategies were the metacognitive followed by the social ones. The cognitive strategies were the least to be used among the students. The study provided some pedagogical implications to be<strong> </strong>considered.</p>
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».