Developing Lexical Competence Through Literature: A Study of Intermediate Students of Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
This study brings to light the fact how much teaching English through literature renders any pay off in developing and honing the EFL/ESL learners’ lexical competence. This study strives to investigate the role of literature in developing the ESL/EFL learners’ lexical competence, find out the ESL/EFL learners’ attitude towards teaching lexical competence through literature, know the lexical competence level of the ESL learners, examine ESL/EFL learners’ vocabulary knowledge and get insight into the difference between the ESL/EFL learners’ receptive and productive knowledge of vocabulary. In the Pakistani context, literature seems to be inadequate language teaching tool at HSSC level. To achieve the set objectives, the researcher went for the quantitative research methodology. So, a questionnaire comprising of 15 items encompassing the different aspects of vocabulary was designed to collect data from 600 subjects (male/female) of intermediate level. The researcher has also conducted “Vocabulary Level Test” and “Word Associate Test” as achievement tests. 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 lexical competence 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».