Investigating the Relationship Between Vocabulary Knowledge and FL Speaking Performance
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
Research has highlighted the importance of vocabulary learning in order for L2 learners to cope with the linguistic demands of fundamental skills such as reading and listening. However, few empirical studies have investigated the relative strength of the association of a specific construct of vocabulary knowledge has on the skill of speaking. To understand more fully the practical implications of such a relationship, this paper presents empirical evidence gathered to explore a measure of productive vocabulary knowledge and the degree to which this measure correlates with and is able to predict speaking success. A cohort of 18 sophomore university learners of English as a foreign language (EFL) in Saudi Arabia (SA) completed the Productive Vocabulary Levels Test (PVLT), an oral interview and a speaking task. Test scores derived from PVLT were analyzed to produce a range of descriptive statistics, which underwent correlational analyses to determine the relationship between the measure of PVLT and speaking success. Analyses revealed a consistent pattern of declining scores from the highest to the least frequent word levels. A closer examination of the data showed that the participants’ success across the five-word levels of the PVLT showed better performance on the 2,000 and 3,000-word levels, in fact, the results indicated that only these word levels made a contribution to predicting speaking scores. Based on these findings, we draw implications for vocabulary teaching contexts and provide suggestions for future studies on vocabulary and speaking link.
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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 | 0,001 | 0,030 |
| 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 | 0,001 |
| 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