The Relationship Between Language Learning Strategies and Vocabulary Size Among High School ELL Students
Notice bibliographique
Résumé
This study inspects the relationship between language learning strategies (LLS) of 905 Jordanian high school ELL students and their vocabulary size. The data are collected through two instruments: First, a questionnaire of 35 items and 3 types of strategies (metacognitive, cognitive, and social-affective strategies) were adapted from the Strategy Inventory Learning (SILL, Version 7.0) by Oxford (2005) to evaluate language learning strategies. Second, the Vocabulary Levels Test (VLT): Version 2 by Schmitt (2001) to gauge the vocabulary size by measuring the 2,000 word-level, 3,000 word-level, 5,000 word-level, 10,000 word-level, and Academic Word (AWL) level of the students. The results of the descriptive analysis revealed that the students’ overall LLS was at a moderate strategy use. Concerning their use of strategies, the most used strategies were metacognitive, followed by cognitive strategies, and the least used strategies were social-affective strategies. In addition, the effect of their vocabulary size on the use of LLS was identified. Students with high vocabulary size applied more language learning strategies and specific strategies more than students with low vocabulary size. The students’ use of LLS had a positive and significant correlation with their vocabulary size. Students with higher vocabulary size were able to employ strategies to manage and control their learning, in addition, to observe their learning better than students with lower vocabulary size. All together for students to be better in learning English, they are required to enhance their vocabulary because of its substantial relationship with language learning strategies.
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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 | 0,079 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».