Modern English Drama and the Students’ Fluency and Accuracy of Speaking
Notice bibliographique
Résumé
Speaking a language involves more than simply knowing the linguistic components of the message, and developing language skills requires more than grammatical comprehension and vocabulary memorization. In teaching-learning processes, drama method may have some positive effects on ELL students’ speaking fluency and accuracy. This study attempts to probe one of the main concerns of language learners, that is, how to improve their speaking components, e.g. oral fluency and accuracy. To attain this aim, the researchers investigated the effect of two selected texts from modern English dramas on students’ speaking fluency and accuracy. They distinguished fluent from non-fluent and accurate from no accurate learners. Therefore, the current study was designed as a true experimental research and the data were gathered from 60 EFL students, whose ages are between 19-25 (80 percent girls and 20 percent boys),of English language and literature at Hormozgan University in Iran. The data were the recorded speaking transcripts which were analyzed to show the probable progresses after four-time (10 weeks) treatment. The factors to be considered in present study were the numbers of filled and unfilled pauses in each narration, the total number of words per minute, mean length of utterance, and number of stressed words. The results were compared and their temporal and linguistic measures were correlated with their fluency scores. They revealed that the speech rate, the mean length of utterance, phonation time ratio and the number of stressed words produced per minute were the best predictors of fluency scores, and thus, students’ speaking fluency increased, whereas the students’ speaking accuracy decreased in some areas of speaking abilities and oral communications.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».