Investigating the Relationship Between Vocabulary Knowledge and FL Speaking Performance
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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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».