MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2905305848 · doi:10.5539/elt.v12n1p56

Paraphrasing Strategy in EFL Ecuadorian B1 Students and Implications on Reading Comprehension

2018· article· en· W2905305848 sur OpenAlexvenueno aff
Isabel Escudero, Narcisa Fuertes, Ligia López López

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueText Readability and Simplification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading comprehensionPsychologyParaphraseMathematics educationComprehensionTest (biology)Reciprocal teachingCompetence (human resources)LiteracyLinguisticsReading (process)PedagogySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reading comprehension in Ecuadorian students has been mostly managed at a literal comprehension level, leaving out inferential and critical comprehension. This is because most of the articles students read require a high level of literacy and a good domain of comprehension strategies. One of these strategies is paraphrasing; therefore, the purpose of this research was to analyze the effects of paraphrasing and its implications on reading comprehension skills in English as a foreign language. This study was developed in B1 students enrolled at the 6th level of English at Linguistics Competence Department at Universidad Nacional de Chimborazo UNACH with a sample of 50 students. A base-line pre-test and a posttest to an experimental and control group were applied. The project implementation took ten sessions and students learned the techniques to effectively paraphrase and the pitfalls they should avoid when applying this strategy. The analysis of T-student test yielded that the experimental group outperformed the control group. The main results showed that once students learn the techniques and correctly apply them, it helped them out to go beyond the literacy level, applying an authentic reading comprehension of the text. Pedagogical implications about paraphrasing and reading comprehension are presented in the discussion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language TeachingMême sujetText Readability and SimplificationTravaux en français237 207