The Relationship between English Language Learners’ Perceptions towards Classroom Oral Error Corrections and Their Pronunciation Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Inevitably, language learners make mistakes, and teachers correct them. It is, also, crystal clear that language learners have different attitudes towards error and error correction strategies. Needless to say, language teachers’ awareness of language learners’ perceptions towards error and error correction strategies can heighten the quality and the quantity of language teaching and learning process. This study based on the findings of a questionnaire and a test given to 82 male and female English language learners in Iran Language Institute (ILI) investigates: 1) whether ILI English language learners have positive or negative attitudes towards classroom oral error corrections; 2) whether there is a relationship between ILI English language learners’ perceptions towards classroom oral error corrections and their pronunciation accuracy; 3) if there is a relationship between ILI learners’ gender and their attitudes towards classroom oral error corrections. The findings of this study show that ILI English language learners have absolutely positive attitudes towards classroom oral error corrections, which means they want to be corrected. The findings, also, show that there is not any significant relationship between ILI English language learners’ perceptions towards classroom oral error corrections and their pronunciation accuracy. The findings, also, show that there is not any significant relationship between ILI English language learners’ perceptions towards classroom oral error corrections and their gender.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».