The Effect of Explicit Teaching of Lexical Inferencing Strategies on the Vocabulary Learning Among Iranian Field-Dependent and Independent EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
It is claimed that lack of vocabulary knowledge is one of the most challenging issues for foreign language learners. Moreover, both language learners and teachers are after the most viable method of vocabulary learning and teaching. Along the same lines, this study focused on the effect of explicit teaching of lexical inferencing strategies on the vocabulary learning of Iranian foreign language learners with different cognitive styles. To this end, three groups of learners, namely, field dependent, field independent, and a control group of English language learners were formed. Field dependent and field independent language learners received explicit teaching of lexical inferencing strategies while the control group just received the conventional method of vocabulary teaching. The performances of the three groups of the study on a vocabulary posttest were analyzed using one way ANOVA. The results of statistical analysis indicated that both field dependent and field independent language learners outperformed the control group in terms of vocabulary learning. However, no significant difference was found between field dependent and field independent learners in terms of vocabulary learning when they received explicit instruction of inferencing strategies. This led to the conclusion that explicit teaching of lexical inferencing strategies has a positive effect on Iranian foreign language learners with different cognitive orientations.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».