Investigating Difficulty Order of Certain English Grammar Features in an Iranian EFL Setting
Notice bibliographique
Résumé
<p>The English grammar is usually taught to undergraduate EFL learners in Iran during the first academic year. It may be supposed that they have acquired a good mastery of the English grammar as they are on the verge of graduation. At the same time, it may be assumed that some English grammar features are more difficult/less difficult than others for the EFL learners to master. This study, therefore, attempts to find out which English grammar features are more difficult/less difficult than others for Iranian undergraduate EFL learners. 125 Iranian undergraduate senior EFL learners took part in this study and responded to the English grammar test. Moreover, some experienced English instructors were asked to rate the difficulty of the given English grammar features. The data were collected and analyzed which revealed that some English grammar features were more difficult and some were less difficult than others for the EFL learners. The obtained difficulty order determined by the EFL learners and the one obtained according to the instructors’ perceptions were compared. Some similarities/overlaps and differences were found to exist in the rank orders of the features for the two groups. The findings of the study may be beneficial to syllabus designers, material developers, instructors and EFL learners.</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 | 0,001 | 0,095 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».