A Quantitative Research for Improving Reading Comprehension of First Year Engineering Students of QUEST, Pakistan Through Metacognitive Strategies
Notice bibliographique
Résumé
This quantitative research investigates first year engineering students’ reading comprehension using the different metacognitive strategies and scaffolding strategies. The research was undertaken at QUEST, Nawabshah, Pakistan. The respondents of this research were taken from four engineering departments including Mechanical Engineering, Energy and Environmental Engineering, Electrical Engineering, and Computer System Engineering. A set of questionnaire was used among 311 respondents. The data was analyzed using descriptive statistics to analyze research variables through SPSS 17 for producing the Percentages, Mean and Standard Deviation of the data. The results acquired from data suggested that the engineering respondents used their metacognitive strategies in order to make their comprehension easy to apprehend the meaning of reading passages. This research also revealed the average uses of twenty important categories on metacognitive strategies as reported by engineering respondents. The mean score for ‘I often find that I have been reading for class but don’t know what it is all about’ category (M = 2.65) was rated by the respondents of this research as the highest; while the mean score for ‘reading instructions carefully before beginning a task’ (M = 1.54) was rated as the lowest. The results also showed that the respondents of this study revealed the average uses of the twelve important categories of scaffolding. However, the mean score for ‘When studying this course I often set aside time to discuss the course material with a group of students from the class’ category (M = 2.29) was the highest for all respondents; whereas, the mean score for ‘I ask teachers/students for help when they do not understand’ (M = 1.37) was the lowermost. However, no category of metacognitive strategies and scaffolding fell into low level of usage. To sum up, results are presented for developing effective reading strategies for engineering students to improve their reading proficiency.
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 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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».