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Enregistrement W2938466732 · doi:10.5539/elt.v12n5p130

Reading Practices of EFL Students: A Survey of Kuwaiti College Students

2019· article· en· W2938466732 sur OpenAlexvenueno aff
Abdus Sattar Chaudhry, Amel AlAdwani

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Collection Development and Digital Resources
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)PsychologyEntertainmentMathematics educationPedagogyLinguisticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reading is important for students by contributing significantly to success in their studies and their career development. A questionnaire-based survey was conducted in the English Department of the College of Basic Education, Public Authority for Applied Education and Training (PAAET), in Kuwait. Based on 410 responses of EFL college students in Kuwait on their reading practices, it was found that students read mainly for entertainment, and reading does not appear to be a popular activity among students. Fiction, fashion, and best sellers were the three main types of reading, indicating that academic reading was not a priority. Only a small proportion of students used e-books. Most students perceived such features of e-books as their portability and ability to store more information as likely to attract more students to e-reading, and indicated that they would be attracted to reading e-books themselves if circumstances change. This indicates a good potential to promote e-reading among students if steps are taken to make e-books and e-readers available to them through libraries and academic institutions. E-reading is also expected to become more popular among students if it could be linked to academic reading, particularly to the availability of text books in e-format. Libraries in Kuwait should start more proactive program to promote e-books and e-reading among college and university students.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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