The Text Type Effect on Moroccan EFL University Learners’ Reading Achievement
Notice bibliographique
Résumé
This study is a potential endeavor to make an inquiry into the perceived effect of text typology on reading achievement gains among Moroccan English as a foreign language (EFL) learners. It also evinces whether strategy instruction can be an influencing variable on learners’ reading achievement with regards to text type (i.e., narrative, expository). Indeed, incorporating two primary text genres (i.e., narrative, expository) in the conduct of this current research, the study is intended to substantiate any marked interrelatedness existing between text typology and reading achievement at the pre- and post-testing stages among EFL university learners. For assuring a thorough, rich investigation of this stated postulate, two sampled Moroccan EFL groups (n=113), as first-year English majors, were addressed. The obtained data were collected by means of a corpus of research instruments such as reading comprehension tests (i.e., pre-test, post-test), strategy training and reading comprehension texts (i.e., narrative, expository). The findings showcased that text genre is not a significant, influential variable on reading achievement scores among the control (n=50) and treatment groups (n=63). Finally, the study puts forward some useful implications pertaining to EFL text processing/ analysis and an explicit mention of some limitations, which encountered the undertaken study, is made.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».