EFL Students’ Sentence Writing Accuracy: Can “Text Analysis” Develop It?
Notice bibliographique
Résumé
Sentence writing is inevitably needed in order to be able to write a longer text because the mastery of writing various types of sentences will facilitate writers to produce a good writing style. However, writing accurate sentences constitute problems for many EFL learners. One way to solve the problems is finding out a teaching strategy that can help the students to learn sentence writing more effectively. This study is an attempt to develop a strategy to teach sentence writing, aiming at knowing the effectiveness of text analysis to enhance the students’ competence to write accurate sentences. An experiment was done in a classroom context by comparing the sentence writing accuracy of the students taught with a teaching strategy covering text analysis (experimental group) and that of the students taught with a teaching strategy without text analysis (control group). The study revealed that there is significant difference between the sentence writing accuracy of the students in the experimental group and that of the students in the control group. The students of the experimental group outperformed those of the control group. It means that text analysis is effective to develop EFL students’ sentence writing accuracy. This is because text analysis is one way to learn grammar; it also strengthens the concept the students have learned. Based on this conclusion, it is suggested that a writing teacher ask the students to do text analysis in teaching sentence writing.
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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 | 0,112 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».