The Use of Language Learning Strategies through Smartphones in Improving Learner Autonomy in EFL Reading among Undergraduates in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Language learning strategies (LLS) and learner autonomy (LA) are believed to achieve a sustainable long-life learning process leading to a more reading competence (O’malley & Chamot, 1990; Oxford, 1990). LA is a pedagogical imperative inasmuch as language is largely an autonomous activity (Kumaravadivelu, 2006). This study examines the improvement of LA through the explicit use of LLS in EFL reading in a mobile-assisted language learning (MALL) environment among English as a foreign language (EFL) readers enrolled in Preparatory Year program at Najran University in Saudi Arabia. To this end, a questionnaire adapted from Oxford’s (1990) Strategy Inventory for Language Learning (SILL), was administered to 32 students to measure their reading strategy use mediated by smartphones in EFL reading context. The data analysis revealed moderate averages (60%) of LLS (memory, cognitive, compensation, metacognitive, affective, and social strategies) among EFL undergraduates in EFL reading context. Consequently, these results may restrain the improvement of LA in virtual learning environments, mostly teacherless platforms, where learners need to have these strategies to help them control and manage their own language learning in almost independent learning settings, freedom in time, place, access to resources, and material choices. It is recommended that LA be improved through a strategy use instruction mediated by smartphones in EFL reading context.
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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 | 0,001 | 0,047 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».