Error Analysis of Students Essays: A Case of First Year Students of the University of Health and Allied Sciences
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Writing is considered as a daunting task in second language learning. It is argued by most scholars that this challenge is not only limited to second language speakers of English but even to those who speak English as their first language. Thus, the ability to communicate effectively in English by both native and non-native speakers requires intensive and specialized instruction. Due to the integral role that writing plays in students’ academic life, academic literacy has garnered considerable attention in several English-medium universities in which Ghanaian universities are no exception. It is therefore surprising that prominence is not given to Academic Writing and Communicative Skills at the University of Health and Allied Sciences (UHAS). In this paper, I argue for much time and space to be given to Academic Writing and Communicative Skills, a programme that seeks to train students to acquire the needed skills and competence in English for their academic and professional development. This argument is based on the findings that came out after I explored the errors in a corpus of 50 essays written by first year students of UHAS. The findings revealed that after going through the Communicative Skills programme for two semesters, students still have serious challenges of writing error-free texts. Out of the 50 scripts that were analyzed, 1,050 errors were detected. The study further revealed that 584 (55.6%) of these errors were related to grammatical errors, 442 (42.1%) were mechanical errors and 24 (2.3%) of the errors detected were linked to the poor structuring of sentences. Based on these findings, recommendations and implications which are significant to educators, policy makers and curriculum developers are provided. This study has implications for pedagogy and further research in error analysis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle