The Impact of Metacognitive Strategies on Jordanian EFL Learners’ Writing Performance
Notice bibliographique
Résumé
One of the most challenging aspects of foreign language learning is writing. Writing is the most demanding and complicated aspect of language system. Writing requires the collective effort of orthographic, graphomotor and other linguistic skills with the inclusion of semantics, syntax, spelling, and writing conventions without being restricted to the aforementioned skills. The Improvement of cognitive psychology, metacognition has drawn the focus of an increasing number of researchers’ and paved way for recent dimensions on EFL writing, particularly in the aspect of writing achievement. Due to the fact that the method possesses a highly-placed executive aptness which comprises of formulation, supervision, and assessment, this study attempts to investigate the influence of using metacognitive strategies on Jordanian EFL learners' writing performance. Forty four students were randomly selected from secondary school level to partake in experimental control of the study. The researcher made use of the intervention program based on CALLA model of teaching in classroom. The experimental group (EG) received metacognitive strategies-based writing instruction whereas the control group (CG) received only the routine writing instruction (Product Approach). After five weeks of instruction, both groups were post-tested and at the end of program which lasted for twelve weeks, the students carried out another post-test. Data were submitted to the independent Mann-Whitney U test followed by Wilcoxon Signed-Rank test analysis. The results showed that there was a positive effect in the experimental group's writing performance. The findings of this study have implications for pedagogy as well as for future research.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».