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Enregistrement W2626467960 · doi:10.5539/elt.v12n7p75

Fostering Metacognitive Reading Strategies in Thai EFL Classrooms: A Focus on Proficiency

2019· article· en· W2626467960 sur OpenAlexvenueno aff
Charinwit Seedanont, Suphawat Pookcharoen

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetacognitionPsychologyReading comprehensionReading (process)Mathematics educationTest (biology)Affect (linguistics)ComprehensionCognitionPedagogyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

EFL readers tend to experience a number of challenges while learning, due to a number of factors that affect how these readers achieve their learning goals. Metacognitive strategies, referring to one’s deliberate, goal-directed control over cognitive enterprises, are considered crucial for assisting EFL learners to be able to accomplish comprehension while reading. Previous studies have enriched the knowledge of metacognitive reading strategies in EFL settings. However, only few investigations yielded statistically significant effects on learners’ reading performance. This present study hence foresees an opportunity to shed new light on this issue by focusing on EFL learners’ proficiency. The objectives of this research are twofold: exploring the effects of the metacognitive strategy instruction on the strategy awareness, and perceiving the effects of the instruction on the reading performance in taking a standardized test. Forty-three students enrolling in a private male school in Bangkok, Thailand participated in the study, lasting ten weeks. A wide range of research tools were administered: SORS, IELTS reading test, and lesson plans. The findings suggested that the students’ awareness of reading strategies used in terms of sub-categories and IELTS reading test score improved with statistical significance. Pedagogical implications and suggestions for future research studies are discussed based on the findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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