On the Efficiency of Text Production in Vocabulary Learning: An Empirical Study on Iranian GFL-Learners
Notice bibliographique
Résumé
The concept of text-oriented vocabulary exercises is based on Kühn’s (2000) three-step model of vocabulary teaching—receptive, reflective and productive vocabulary exercises—which focuses on working with texts. Since the production is in principle more exhausting than the reception—as can be seen from the Levels of Processing Effect—one can assume that it comes to a deeper processing in the text production and consequently exerts a positive influence on the retention performance of the learners. The main purpose of this paper is to conduct an empirical study on Iranian GFL-learners (Note 1) to demonstrate whether text production has a positive impact on the short-term, medium-term and long-term retention of the GFL-learners who have learned the new words in foreign language based on the concept of text-oriented vocabulary exercises or not. In addition, this study also has the secondary object of demonstrating the possibility of GFL-Learner’s sex as well as the age having any effect on the retention performance. The results have shown that the text production has a positive effect on the short-term and medium-term retention. It could also be shown that gender exerts an influence on the medium-term retention performance of female GFL-learners. In terms of age, the result was that text production has a positive impact on the retention performance of the 30 to 40-year-old GFL-learners, enabling them to better remember the textually learned words in the short, medium and long term.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».