The Effect of an Intensive English Program on the Vocabulary Size of Lebanese English Foreign Learners
Notice bibliographique
Résumé
The research concerning intensive programs in general has yielded conflicting results and as such, whether or not such time-shortened courses are effective in achieving their learning objectives is a matter of controversy. This study hopes to contribute to the current body of research available and perhaps aid in clearing the uncertainty surrounding such compact programs in a foreign language context by evaluating the effectiveness of one IEP at an English-medium university in Lebanon through the construct of vocabulary size. The vocabulary size of 100 English as a Foreign Language (EFL) learners enrolled in an Intensive English Program (IEP) was measured pre and post instruction using the New Vocabulary Levels test (NVLT). Test results were examined and compared using a dependent samples t-test to determine the effectiveness of the IEP in improving students’ vocabulary size. Results revealed that across the NVLT’s 6 receptive vocabulary lists (1000, 2000, 3000, 4000, and 5000 most frequent words in addition to the Academic Word List), students showed a statistically significant improvement on the post test (p=0.000< 0.05), endorsing the effectiveness of IEP in a foreign language context in enhancing students’ receptive vocabulary size. This study concludes with practical implications for EFL IEP teachers and syllabus designers.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».