An Analysis of Errors in Writing Skill of Adult Iranian EFL Learners Preparing for the IELTS
Notice bibliographique
Résumé
This study sought to examine the sort, frequency, and sources of writing wrongs committed by adult Iranian EFL students. To score the participants’ written essays and speaking interviews, the four criteria specified for the IELTS Speaking and Writing Band Scores (British Council, 2014) were taken into consideration. The study also tried to comparatively analyze the error categories made by men and women learners regarding the type and frequency of their linguistic errors. To gather the information, from the population of faculty members at Hormozgan University of Medical Sciences (HUMS) in Bandarabbas, Iran, 100 adults, both male and female, with their age ranging from 31 to 52, were selected using convenient sampling. Based on their previous IELTS band scores ranging from 4 to 6, the members are separated into three groups.The results of data analysis revealed that verb tense was the very common grammatical mistake done by members in all three groups. For the cohesion and coherence and lexical sub-categories, relative clauses and incorrect use of target lexical item were regarded as the most common categories of errors. Outcomes of Chi-Square analyses also showed substantial differences among errors committed by participants in different groups. Finally, the comparison between male and female participants’ errors revealed that male participants made both written and spoken errors more than females. According to the results, recommendations, and any suggestions that are of importance to teachers and policymakers as well as to EFL learners are presented in detail.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».