Receptive Vocabulary Size of Male and Female Saudi English Major Graduates
Notice bibliographique
Résumé
This study measured Saudi university students’ receptive vocabulary knowledge towards the end of their final semester. The subjects were 71 Saudi male and female students. The Vocabulary Levels Test, adopted from Nation’s (2008), was administered in this study. The test assesses learners’ receptive knowledge of word meaning at the following distinct vocabulary levels: the 2nd 1,000-word level, the 3rd 1,000-word level, the 5th 1,000-word level, the 10th 1,000-word level, and the Academic Word List (AWL). The results showed different participants’ performance at different word levels with decreasing mean scores as the frequency of word levels decreased. The results also showed, with no exception, that males outperformed females with statistically significant differences in all the five sections of the test. The participants’ average vocabulary size is approximately 876 and 799 words in the 2nd 1,000-word level, 436 and 355 words in the AWL, 725 and 590 words in the 3rd 1,000-word level, 580 and 477 words in the 5th 1,000-word level for males and females respectively. However, the average vocabulary size decreased dramatically in the 10th 1,000-word level to 254 words for males and 124 for females. Based on these findings, it is concluded that Saudi English Language and Translation university graduates, even with large vocabulary size in the high frequency bands, are generally still below the level of the desired vocabulary competency as EFL learners, and are in fact, in need for more support and concentration in their undergraduate study with regard to their vocabulary learning.
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».