Vocabulary Levels and Vocabulary learning strategies of Iranian Undergraduate students
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study tries to investigate the vocabulary learning strategies and vocabulary level of Iranian EFL learners and any potential relation and contribution between these two variables. The research design of the study was quantitative method and the population of the study was Iranian junior EFL students. Thus, 238 participants- both male and female- were selected from Semnan universities according to random cluster sampling. Schmitt’s vocabulary learning strategies questionnaire (VLSQ) and nation’s vocabulary level test (VLT) were used to collect data. The resultsshowed that Iranian junior EFL students were medium strategy users with overall strategy mean score of 2.99. It indicated that the participants of the current study need more training on vocabulary learning strategies to become more familiar with all types of vocabulary earning strategies. Furthermore, memory strategy was found as the most frequently used strategy and cognitive strategy as the least frequently one. The descriptive statistics showed that students had sufficient vocabulary knowledge at 2000 and 3000 word levels. However, they did not have sufficient vocabulary knowledge at 5000, 10000, and academic vocabulary levels. The results indicated significant relationship between all vocabulary learning strategy and overall vocabulary level of the students. However, the strongest correlation was found between memory strategy and overall vocabulary level and the weakest correlation was found between social strategy and overall vocabulary level of Iranian EFL university students. It was found that all vocabulary learning strategy contributed to the overall vocabulary learning of the student. The highest contribution was related to memory strategy and the lowest to social strategy. Key words : Vocabulary; Leaning strategies; Vocabulary learning strategies; Vocabulary level; Vocabularysize
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle