Language Learning Strategies Used by Male and Female Literature Students at Post Graduate Level
Notice bibliographique
Résumé
Language learning strategies play an important role in acquiring language proficiency skills at different levels of learning. The current study being quantitative in nature, has been carried out to investigate the role played by language learning strategies (LLS) while learning English literature at post graduate level. Therefore 160 students from three different institutions were randomly selected to participate in this survey-oriented project. An instrument originally created by Oxford (1980–1990) about Strategy inventory of learning a language (SILL) version 0.7 and further modified after piloting was distributed among the students. The findings of the sturdy reveal positive relation of strategies among the students while the females surpassed over male participants in adopting strategic use of learning. Obtained data show that there was no significant similarity found among them; but lot of differences observed regarding use of different strategies. The females were most frequent users of memory, cognitive, affective, meta-cognitive and social strategies while male learners were involved in using compensatory, cognitive and also the active users of meta-cognitive strategies. As far as difficulties during learning English literature are concerned: a lot of major aspects of language learning strategies were observed that need to be solved. On the whole, students at postgraduate level are aware of LLS and utilize these strategies while learning English language and literature.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».