The Effect of Using Discourse Topic and Gender on Listening Comprehension of Iranian Advanced EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
Having been aware of the difficulties second language learners experience with Listening tasks and its important effect on language learning, the researchers of the present study decided to see whether the presence or absence of discourse topic prior to the spoken texts and gender have any role in EFL learners’ listening comprehension. To gain these ends, two questions were posed: 1) does discourse topic affect the listening comprehension of Iranian advanced EFL learners? And 2) does gender affects the listening comprehension of Iranian advanced EFL learners. To answer these questions, the quasiexperimental method and a Two-way ANOVA was used to analyze the data and examine the nullhypotheses. Sixty-one male and 61 female EFL learners, among 191 students, were selected from a Foreign Language Institute in Iran, Tehran. The aforementioned participants were then split into two intact groups: control and target. The target group took the listening tests containing discourse topic, while the students in control group took the same listening tests without discourse topic. After the results and scores of the two groups were carefully dissected regarding their gender, it was found that those learners who had access to the discourse topic outperformed those who didn’t, and there was no significant difference in the listening performance of male and female participants. So based on the gathered data the results of this study made this researcher to claim that using the appropriate discourse topic for text in listening tasks make them easier and more satisfying to comprehend. The learners can predict the incoming discourse and guess the message of the whole text beforehand. Furthermore, they get interested in the content of the text via hearing the topic and look forward to knowing the message of the text.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».