Effects of Learners’ English Proficiency Level in Learning English Prepositions through the Schema-Based Instruction
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to compare the efficiency of the core schema-based instruction (SBI) in learning English prepositions between two groups that were placed depending on learners’ level of English proficiency. The SBI in the present study refers to a way of teaching in which the schematic core meaning of a given lexical item is provided. This is essentially different from the translation-based instruction (TBI) in that the SBI, which takes cognitive linguistics (CL) as its theoretical basis, provides learners with a single abstract core meaning in vocabulary learning, whereas the TBI provides a list of several meanings and learners memorize it without a chance of paying attention to the semantic connection among its meanings. The efficiency of the SBI in comparison with the TBI has been investigated in the previous studies with high expectation, but not all of them have shown its significant achievement over the TBI. For this reason, several researchers have pointed out that the effects of the SBI may be influenced by learners’ English proficiency level (e.g., Cho, 2016; Imai, 2016). However, this issue has not been fully explored empirically. The participants of this study, 41 students at a technical college in Japan, learned the six English prepositions (at, in, on, to, for, with) in accordance with the SBI. Then the participants were divided into two groups depending on the results of their TOEIC Bridge scores that they took about one month before this study. In order to assess the difference in efficiency between the two groups, pre- and post-tests targeting the six prepositions were used. The results of the pre- and post-test scores and t-tests suggested that the SBI worked more effectively for the learners with higher English proficiency than the ones with lower English 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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».