The Relationship Between EFL Students’ Word-Knowledge in a Text and Their Reading Comprehension as Demonstrated by Saudi University Students
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study reports the outcomes of research investigating the relationship between two variables; percentage of word knowledge in an academic English text and reading comprehension scores the participants got for the same text. The study was conducted at Prince Sattam Bin Abdulaziz University, Preparatory Year Deanship, during the first semester of 2017-2018. Seventy-one Saudi male students participated in the study. They came from four groups of students selected from the Preparatory Year population to represent four various levels of English (Groups one, seven, fourteen and seventeen) based on their achievement in the placement test. Data was collected using two instruments: two word—meaning association test-lists and a reading comprehension test. The results showed that there is a statistically significant correlation (r=.702) between percentage of known words and reading comprehension in general i.e., for all the participants. The effect of word knowledge on reading comprehension was very high R square =.49. However, results for the groups separately showed that correlation was positive but not statistically significant for the higher levels i.e., groups one and seven. Also, there was a low effect of word knowledge on comprehension. For the lower levels i.e., groups 14 and 17, the correlation was positive and statistically significant. Results also showed a very high effect of vocabulary knowledge on reading comprehension.Based on the results and analysis of the study, the researchers provided recommendations that will help improve reading curriculum selection and English teaching practices, and suggestions for deeper research into the topic that will include female students and other related concepts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle