Language Competence of HSSC Level Students in Pakistan: Developing Writing Proficiency through Literature
Notice bibliographique
Résumé
Writing is a means of communication and part of everybody’s education. Writing as a medium of language has its special features. This study brings to light the fact that teaching English through literature does not render any substantive and positive pay off in developing and honing the ESL/EFL learners’ writing skill. In the Pakistani context, literature seems to be inadequate and improper language teaching tool at HSSC level. To achieve the set objectives of this study, the researcher went for the quantitative research methodology. So, a questionnaire comprising of four categories i.e., grammar, vocabulary, sentence structure and creative writing was designed to collect data from 600 subjects (male/female) of intermediate level. The researcher also conducted an achievement test so that a correlation might be drawn between their attitude towards “developing writing skill through literature” and the score of their achievement test. This study has also strived to categorize the subjects in accordance with their proficiency level and computed a pie chart to illustrate their proficiency level. The collected data were analyzed through software package (SPSS XX). The findings of this study explicitly reveal that the EFL learners remain unable to develop both the language skills (particularly writing skill) and language areas when they are taught English through literature. This study recommends that the teaching of English should be application oriented and task-based strategies and activities should be resorted to by the EL educators.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».