Factors that make an impact on the English proficiency of students in Intermediate and advanced English II courses of the foreign Language Department of the University of El Salvador during semester I /2017
Notice bibliographique
Résumé
A Globalized world demands for a communication channel through which better opportunities are going to be available for ones who fit in its profile, the language that got on this position is English and in consequence the English proficiency, the ability in language use (Bachman, 1990) plays an important role for students who pretend to get in a better life style in this new order. Some factors are going to make a remarkable influence during the teaching learning process for students to get English as foreign language, the main one is motivation; Gardner (1985) motivation is seen as ‘referring to the extent to which the individual works or strives to learn the language because of a desire to do so and the satisfaction experienced in this activity. In similar way, Brown (1980) opines that attitude is the way that you think and feel about something; these together with other variable factors may affect or significantly contribute to language learning students´ process. Language-related extra-curricular activities in universities are an excellent tool to motivate language learners and help them by providing an additional milieu for language practice. Learners in Canada and Russia report a positive impact of ECAs on all the language skills, on building confidence, developing speaking and communication skills. The learners also find that ECA participation helps to overcome shyness and nervousness (Apples – Journal of Applied Language Studies Vol. 11, 1, 2017, 59).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».