Reading to Write: A Strategy for Improving the Writing Performance of Students of English Language: A Case Study of Ogba/Egbema/Ndoni Local Government Area of Rivers State
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on Reading to Write as a strategy for improving the writing performance of students of English language in Ogba/Egbema/Ndoni Local Government Area of Rivers State. An intact class was used to investigate reading to write as a way of improving the writing performance of secondary school students. The research focused on a single class, that is, the entire population of the students in SS 2, which is made up of 56 students. This research work has adopted the transactional theory of writing and reading as the theoretical framework. Two types of questionnaires were used because of pre-test and post-test, study four essay topics were used to test the students initial competent in writing skills before we started the training through reading to improve writing. Simple percentage was used for the pre-test and post-test study. Mean and Standard Deviation was used to analyze the student’s achievement test for both pretest and posttest while ANCOVA was used to test the hypothesis at 0.5 level of significant.From the result from pre-test and post-test, it is crystal clear that reading to write as a strategy can help to improve writing performance of the students and majority of the students has confirmed that this method should be apply in their class room in other to improve their writing skills. Recommendations are also provided.Key
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».