Notice bibliographique
Résumé
This research paper aims to test the extent to which 100 Kuwaiti EFL learners are aware of the correct use of inflectional morphemes in English. It also explores the main causes of the errors that Kuwaiti EFL learners may make. Additionally, it checks whether the English proficiency level of the participants plays a role in their answers on the test. To this end, a multiple-choice test was used to measure the participants’ ability to use the correct inflectional morphemesin English. Following data analysis, the results reveal that Kuwaiti EFL learners are aware of the correct use of the inflectional morphemes in English to a certain degree (total mean=65.5%). Additionally, the t-test shows that the participants’ English proficiency level plays a central role in their comprehension of these morphemes. In particular, there is a statistically significant difference between the answers of the advanced learners (ALs) (73.5%) and intermediate learners (ILs) (57.5%). The number of correct answers provided by ALs is higher than that provided by ILs. Regarding the types of errors made by the participants, it has been argued that the most noticeable ones are due to first language (L1) negative transfer and the irregularity of some types of inflectional morphemes in English. Finally, the study concludes with some pedagogical implications and recommendations for further research.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».