Common Writing Errors Among EFL Students at Dhofar University in Oman: An Analytical Study
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to analyze the common writing errors made by EFL students at Dhofar University in the Sultanate of Oman. The study included 93 first-year students enrolled in a university requirement course. The students’ written English essays were collected to carry out the analysis. A number of errors in the students’ essays are identified and classified into various types. The results of the analysis of the students’ writing samples show that the common errors of EFL students at Dhofar University are basically related to spelling and grammar. Spelling and grammatical errors are classified into different types, with a frequency count for each type of error. Grammatical errors account for the biggest number of errors which are distributed on eight different types. These types are listed in order based on their frequency as follows: (1) verb tense and form, (2) plurality (3) subject-verb agreement (4) prepositions (5) part-of-speech (6) word order (7) articles (8) adjective form. Spelling errors, on the other hand, are classified into four types which are listed in order as follows: (1) omission (2) substitution (3) insertion (4) transposition. Based on these results, a number of recommendations for treatment of writing errors are suggested.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».