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Enregistrement W2579723775 · doi:10.5539/ijel.v7n1p215

The Study of the Metalinguistic Knowledge of English by Students in an Intensive and a Traditional Course

2017· article· en· W2579723775 sur OpenAlexvenueno aff
Somaye Nazarian, Siros Izadpanah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)Mathematics educationPsychologySample (material)Metalinguistic awarenessLanguage proficiencyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of the current research was to study the relationship among learning contexts and, levels of metalinguistic knowledge of the Iranian intermediate EFL learners. This research explores the level of learners’metalinguistic knowledge in English in two different contexts (traditional and intensive courses). Participants included 44 intermediate students at Shoukoh Language Institute, Zanjan, Iran. The selection violated the randomization criterion, thus the quasi-experimental was taken for the current study. The instruments used for data collection were Nelson English Language Proficiency Test (NELPT) as a placement test which used to measure level of students prior to the experiment and, a metalinguistic knowledge English test (MKET) was also, administered at the beginning and ending the semester as pre and post-test to measure their metalinguistic knowledge. The data collected from the administration of the above mentioned two tests were submitted to different statistical analysis such as ANCOVA, one independent sample t-test and, one paired sample t-test. The results revealed that there was a significant distinction between two sets performance in the metalinguistic test. An intensive English course had an important helpful influence on MKE of the students. They enhanced their MKE in an intensive semester. As an implication of this study, the findings will motivate language teachers to focus on intensive semester because intensive instruction was found to be effective in improving the EFL learners’ MKE. Further study is needed before the results of the research can be generalized.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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